未来属于无聊的世界。 人类的物种多样性正在减少 。 现代交通便利，我们来到了物种大交融时代，基因正在越来越相似。 可能有人说基因突变，但基因相似让它的效果也越来越差了。 至于自然选择，现在则以社会环境的形式存在。我这里简化为对权、钱、名、色的筛选。 这种筛选模式是人类共有的欲望所塑造的，因此全世界的筛选模式都已经如此，或将会变成如此。 这种定向筛选也导致 基因多样性的减少 。 社会的信息多样性也正在减少。 全球化极大促进了人类交流， 全世界的人共享同一套互联网 ，全人类接触的社会信息愈发相似。 人类知识大多以文字形式存在，而AI则基于对他们的统计概率的学习， 因此浏览AIGC内容促进了社会信息的收敛。 短视频的固定节奏与套路、小说的各种钩子……各种重复信息通过情绪刺激等方式挤占人类有限的感官经验处理能力。 与此相反， 那些独特的、有信息量的信息却被淹没 。 而人并没有像AI那样无尽的Attention。 算法不筛选出独特信息，独特信息就难以被人类看到，这也加速社会信息的收敛。 这种宏观上社会信息的收敛本质是信息熵下降。历史上看，语言和文化整体都朝简化的方向演变。 微观上看，基因也许本来就向往着熵增，从而决定人偏好简单的东西。 看来人也没什么特殊的，还是跳不出熵增。 不过个体差异却越来越大。 前文提到，个体其实没有足够注意力去获取互联网的所有信息。这件事很累，个体偏好简单，于是求助于算法。 而个体能轻易获得的信息是被算法筛选过的。为了留存率，它倾向于给个体看他们想看的，这就导致个体陷入信息茧房。 同时，个体所在团体越小，其内部的粘性往往越高。这导致算法给人贴上越来越细的所谓个性化标签，导致 个体之间获得的信息差异会越来越大。 因此， 尽管全社会的信息愈发收敛，但微观上个体之间的差异却在增大 。 未来人类的创新越来越差。 语言的边界就是思想的边界。语言的主要载体是文字，它又主要以互联网为载体，成为人的感官经验。 互联网信息多样性在减少，语言的边界也随之收拢。这让一些想法更难用语言表达。 因为要表达的工具——语言被简化了。这让常用的想法更易于表达，代价是 不常用的想法，比如创新，更难以表达 。 插一嘴，人表达复杂想法的能力越来越差，也会反作用于人的思考能力本身，让人变得越来越简单。我觉得这就是“ 失语 ”。 另一方面，人的创新不是无源之水。创新依赖于人将感官经验用大脑进行加工。创新依赖于劳动。 现代人的感官经验中，有相当比重来自于互联网，而互联网所提供的信息的信息熵是持续减少并趋向收敛的，难以获得原始的随机的信息，这就导致 被人脑加工的感官材料的多样性越来越差。 人的思维能力来自于大脑。大脑的多样性随物种多样性也趋向减少。物质基础决定上层建筑，大脑的多样性决定了创新的多样性。因此， 物种多样性的减少会导致创新多样性的减少 。 尽管创新会减少，但创新不会消失 。 先天物质基础方面，基因突变并不会消失，只是效果变差。 至于后天物质基础，个体创造的信息仍有随机性，只是宏观上看就像投掷一堆相同的硬币，结果不确切但概率集中。 未来的创新就像是从圆的边界向外推进，人类仍然有充分的动机去创新，只是创新的内容更加局限，且创新的内容也更容易撞车。 未来属于无聊的世界。 缺少足够创新的世界，没有新鲜的事物去让人安放过剩的注意力。 刷视频让人空虚，是因为算法推的很多人机视频没什么新信息。 现在的互联网已经很无聊，未来比现在创新还要慢，那未来自然更无聊。 他们的“创新”在我们看来可能和本科论文的创新点一样搞笑。人类虽然活在科技高度发展的社会，但是过得比古人还要无聊。 这种无聊所导致的痛苦和麻木，在诉诸理智难以解决的情况下，只能诉诸情绪。 不知道要反抗什么，但只要感觉在反抗就会好受一些。这样的事情现在也不胜枚举。 刚开始是自我放纵。都干过了发现也没意思，就走向对他人的剥削，无论是显性或是隐性的。 当然，也有可能爆发大范围战争与动乱，客观上重新制造了隔离，然后在时间的演化下自发形成各自的文明，之后重新走上大融合。 分久必合，合久必分。 当然还有其他可能性。 上面的推演是有很多前提的，所以有很多方法走向一个不无聊的未来社会。 无聊的体验本身也许可以通过技术手段控制，从而重新置于逻辑的掌控之下。 此外，如果人具备像AI那样无穷的注意力，就有能力获取互联网的所有信息，也就不再需要算法来喂饭。 信息茧房就此消失，从而他们的创新也就不会容易局限于某个范围内。 不过总而言之，人的肉体无法适应未来的发展。人肯定是要找个法子飞升的。 可能有人会说，未来社会也可能是以硅基生命的形式存在。如果硅基生命也可以获得随机性，那么他们就可以一次性解决前两个问题。 不过没有人的文明对人类而言肯定没有意义，尽管我并不在乎未来的文明和人类有没有关系。 之前思考过类似的问题，最近有了新灵感就把想法整理了一下，花了不少时间。 想看看大家眼中的未来。 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题

  • 情报分类：技术学习与提效
  • 分类依据：内容涉及技术、AI、软件工具或工程实践
  • 信息来源：服务器 / LINUX DO - 最新话题
  • 发布时间：2026/10/14 15:50:00