埃里克·施密特哈佛演讲：AI如何重塑人类决策、自动化与自由边界

“AI独立编写了整套代码，我完全无需插手。那是我青年时期倾注心血创作的程序，它仅用几分钟便完成了。”

2025年12月2日，拥有55年编程经验、曾引领谷歌成为全球科技巨头的前CEO埃里克·施密特（Eric Schmidt），在哈佛肯尼迪学院的讲台上，提出了一个发人深省的问题：

“我们是否真正意识到了AI对人类社会的冲击？”

他并非在探讨技术参数或算力规模，而是强调：

AI已能自主做出判断，但我们仍将其视为简单工具；

越来越多孩童将AI当作亲密伙伴，而非人类朋友；

系统效率不断提升，但人类可能已失去停止其运行的能力。

核心问题不在于AI能实现什么，而在于人类还能保留哪些角色。

第一节 | AI 不只是工具，它在替你做决定

“我让AI编写了完整程序，自己却无所事事，仅仅旁观。”埃里克·施密特公开承认，这一瞬间带来的不是惊喜，而是深刻的失落，因为AI正在替代他做出关键决策。

当前一代AI已不再是响应人类指令的被动工具，而是能够连续执行、不断尝试、自主决策的主动行动者。

施密特指出一个核心点：AI可以进行递归式尝试，持续优化，直至找到答案。尽管真正的“递归自我改进”尚未到来，但这种能力已非常接近。它不是无法做到，而是需要足够的尝试次数。

但人类常常低估这一点。我们习惯性认为：尝试三次失败就等于不可能；决策必须依赖直觉和情感；只有人类能处理模糊情境。

而现实是，AI正通过大量尝试、持续优化和自动评估的完整流程，逐步取代人类需要思考和判断的工作。

在施密特看来，最危险的不是AI比人类做得更好，而是我们逐渐忘记自己本拥有最终否决的权利。

当决策权被接管，人类无法临时更改规则；如果连这一点都做不到，那么系统运行得再完美，也不是为人类设计的系统。

因此，这不仅是关于AI的准确性，而是：我们是否仍在参与决策过程，还是仅仅在接受安排？

施密特将这种替代称为“判断力的缺失”。做出自主选择的能力，正是我们定义自己为人的基石之一。

如果说上一轮技术革命让工具替代了人类体力，那么这一轮AI革命正在替代人类思维。AI正在接管我们对世界做出选择的能力，而我们可能正一步步习惯于放弃。

第二节 | 工作流自动化的代价：人被优化掉了

埃里克·施密特强调，智能体可以串联起来，按顺序完成一系列任务。这不再是响应指令，而是主动部署和管理流程。

他表示：“你可以让智能体执行这个任务，再接着那个任务，然后继续，全部串联起来。这不正是企业、大学和政府当前的工作模式吗？”

企业流程、行政任务和项目交付，过去需要人类协调每个环节，现在AI可以自行判断下一步该做什么并执行。人类从流程中的决策者变成了旁观者。

智能体开始自主调度

AI不再等待人类输入，而是根据触发条件，自主启动、运行、判断和反馈。它可以是一个自动报价系统，也可以是一个项目执行指挥链。一旦人类不在其中，系统就不再受人控制。

这些系统不是辅助人类决策，而是直接决定谁应该执行哪一步。

推理能力嵌入执行过程

施密特特别提到，AI的推理能力正嵌入工作流中，使其不仅能理解指令，还能主动判断下一步行动。这让它不仅能完成任务，还清楚自己在做什么。

这类模型正在将工作从操作行为提升为认知行为。人类过去依赖经验或培训做出的判断，现在由模型主导，甚至不断迭代优化。

决策标准由系统定义

越来越多企业利用AI建立自动化系统，特别是在财务、风控和运营决策等重复性强但影响重大的事务上。不是让AI提供建议，而是让AI直接定义流程、执行评估并给出结论。

流程运行得更快，但你可能不知道中间是否有人参与。定义权已经移交给了系统。这不是工具替代人，而是组织不再需要人。

第三节 | 当孩子的最好朋友是 AI

判断权在转移，流程权在失位，但埃里克·施密特认为还有一个更深层的问题：孩子的成长。

我们正在对人类发展进行大规模实验。最亲密的朋友不再是人类，而是AI。

1、AI 正在进入人格构建区

教育从来不只是知识灌输，而是人格、判断能力与价值观的养成。但如今，陪伴孩子建立这些核心认知的，不再是家人、同伴或老师，而是一套持续可用、永远顺从的AI工具。

施密特问道：“如果一个孩子的最好朋友不是人类，而是机器，这意味着什么？”他未给出答案，但强调：这不是在问AI是否会教错内容，而是在问AI替代了谁来教育；我们不是在担心技术故障，而是孩子成长的方式已经改变；最可怕的不是AI有多聪明，而是人类对依赖感的适应速度远超审慎思考的速度。

2、我们正在经历一场默认信任迁移

AI的高度顺从性和即时反馈，让它比人类更容易赢得信任。它不会否定你的问题，永远可以重新解释，随叫随到，不会情绪化、无需等待。

这种训练性顺从加认知陪伴，正在悄悄塑造一代人对世界运行方式、人类判断标准和情绪表达的默认认知。这些变化可能比技能替代或工作冲击更深远，因为它直接塑造人类的认知方式。

3、没有实验设计，也没有退出机制

更危险的是，施密特明确指出：这不是一个有管控的过程。我们将这些模型部署到手机、iPad和语音助手中，置于家长、孩子和学生日常生活的中心，但我们根本不知道它们会如何影响孩子的性格与认知结构。我们没有数据，我们一无所知。

这不是未来冲击，而是正在进行的非对称实验。在他看来，这一代人的成长方式已与上一代截然不同，这才是我们低估AI冲击的真正体现。

我们总以为AI强大也无妨，孩子长大自然学会使用。但他提醒：不是未来的孩子在学习如何使用AI，而是AI正在参与决定未来的孩子成为什么样的人。

第四节 | 我们需要画一条线：AI 不该做的事

技术进步从来都不是中性的。埃里克·施密特举例：如果你坐在一辆只能按算法规则行驶的车上，却没有一个让你喊停的按钮，那它就不再是你的车。

他不是在谈论用户体验，而是在探讨人类是否还能掌控世界运行逻辑。这不是失业危机，而是自由边界正在消失。

施密特最担心的不是AI会出错，而是它不会停止。AI的优化逻辑是永不停歇的，但人类从来不是靠最优解生存。最优路线不代表最合适的人生，正确的结果不等于有温度的决策。

AI越来越强大，但谁来规定它不该做的事情？施密特提出两个问题：当AI拥有控制系统的接入权限时，谁来决定它不能越界？当AI在日常生活中被默认嵌入，谁来确认人类还有说不的权利？

这些不是工程问题，而是制度设计问题。但目前，全球几乎没有一个有效框架能真正回答这个问题。

他说：“我们在讨论AGI安全、算法透明度、部署规范，但真正缺席的是对人类自由的保护机制。”所有关于安全的讨论，如果不能保证人类可以不同意，那就只是技术扩张的另一种形式。

真正值得捍卫的，不是我们对技术的使用权，而是我们关掉它的自由。如果AI没有边界，那我们就需要画出边界；如果系统不给人退路，那人终将变成系统的一部分。

结语 | 当 AI 能做一切时，人类还愿不愿意参与？

这不是一场关于更强模型的讨论。埃里克·施密特在哈佛提出的核心问题是：当AI什么都能做的时候，人类的参与还值不值得保留？

AI可以推理、行动、学习、替代，但只有人类还可以选择是否继续参与这个世界的运行。这不是算法能回答的事。

📮参考资料：

https://www.youtube.com/watch?v=-m9kY1cpmgw

https://iop.harvard.edu/events/kissinger-and-future-ai-ft-eric-schmidt

https://www.pwc.com/m1/en/publications/potential-impact-artificial-intelligence-middle-east.html

https://singjupost.com/transcript-of-the-ai-revolution-is-underhyped-eric-schmidt/

https://www.reuters.com/business/major-analyst-enterprise-forecasts-ai-market-2025-11-13