时也，命也，运也。
AI浪潮就像一个万花筒，映射出各种扭曲世态以及另类真实。近期科技神童几天爆仓400亿，也是一个都市景观。透视本质，我们对于各种科技精英的话术以及规则，可能需要多一个问号。把未来世界交给一群可能只是懂代码的人，你放心吗？
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神童的故事看似炫目，其实很老掉牙，只不过包装上一层科技迷彩，让很多人瞠目而已。叙事经济的屡屡成功，就是在于让人们相信一个老故事。
这个神童利奥波德•阿申布伦纳（Leopold Aschenbrenner），哥伦比亚大学19岁毕业。其履历令人印象深刻：加入过OpenAI，被解雇后写了一篇165页的AGI预测论文。这篇论文一炮走红，他借此募得数百亿美元，成立对冲基金，名字就叫"情境感知"（Situational Awareness）。逻辑很简单：AGI即将到来，算力基础设施是最确定的受益者，重仓英伟达、美光、CoreWeave，杠杆拉满，巅峰期收益率据悉超过1500%。
然后在今年7月的最后几天，随着AI板块回调，神话破灭，局势失控。7月30日深夜，他被迫低价把持仓卖给了Citadel——那是一家成立于1990年、管理710亿美元的老牌对冲基金。讽刺的是，就在第二天，他的重仓股集体暴涨，英伟达涨26%，CoreWeave涨26%，美光涨21%。
很多人将这个故事赋予阴谋论的色彩，但其实这是一个老故事，一个追捧新人而忘乎所以的老故事。值得一提的是，爆仓那个周末，神童正在举行婚礼。他的未婚妻，是Anthropic CEO达里奥的唯一直属下属。
多数圈子的核心，其实都是小世界，AI圈的人际网络，密得像一张蜘蛛网。爆仓并没有耽误他的人生大事，亏损的是投资人，现在更难受的应该是他们，当然，他们也在为自己轻信与贪婪买单。
对比神童爆仓的消息，其实你可能熟悉国内拳王邹市明、冉莹颖夫妻亏掉2亿的新闻。二者看似南辕北辙——一个是拳王的江湖豪气，一个是神童的AGI信仰，一个传统，一个前卫——其实是同一个并不那么新鲜的桥段：过度自信于自己熟悉的那套逻辑，看不见边界在哪里。人性这一点，几千年没有变过。
每个人都有自己的能力圈，即使是天才，走出自己的能力圈也必然处处碰壁。专业存在边界，边界之外，天才和普通人站在同一条起跑线上，甚至更危险——因为天才更容易高估自己边界的半径。
被叙事迷住的天才，如果没有设限，也许更危险。
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一个19岁毕业、没有任何交易经验的年轻人，写了一篇论文，就能募到数百亿资金，没有人认真追问风险控制在哪里、团队在哪里、投资纪律在哪里。
因此，更值得追问的问题是，为什么大家将资金投给这样一个年轻人，甚至说孩子呢？一旦人人都觉得通用人工智能时代来临，那么一个毫无投资经验的新人，也可以募资数百亿，并且拉满杠杆。
类似情况并不是第一次。在新的潮流面前，往往会涌现一批年轻人，主流精英往往会追捧他们，从中扶持一个个看似代表新潮流的人物，并且宣称故事这次会不一样。这不只是投资人的一时失察，背后有一种更值得警惕的操作：对年轻人的系统性谄媚，以及借助年轻人来拓展话语权。
这种谄媚，当然有文化土壤。学者米德的"后喻社会"理论提供了一套解释框架：变化足够快，经验失去权威，长者开始不自信，转而仰赖年轻人来理解新世界。这个判断不一定全对，但它精准捕捉到了一种氛围。对于不断变化的硅谷而言，其通行逻辑是：凡是旧的都是错的，凡是年轻的都是先知。扎克伯格25岁时说过一句话——"年轻人就是更聪明"，这句话后来成了硅谷的隐性信条。
但谄媚年轻人，往往不是真的相信年轻人，而是借年轻人的面孔为自己背书。国内如此，国外也是。资本需要一个"天才神话"来募资，媒体需要一个"神童故事"来吸引眼球，既得利益者需要一张年轻的脸来证明自己站在未来那边。
神童的165页论文，与其说是投资逻辑，不如说是一套叙事工具——AGI信仰让他成了先知，先知的光环让资本蜂拥而至，没有人追问基础设施在哪里、风控在哪里。追问这些，显得太老派。一个24岁的年轻人带着一套宏大叙事出现，主流精英不是质疑，而是竞相下注——因为下注本身，就是在宣示"我懂新世界"。
问题不是年轻人不够聪明。神童的AGI判断，说不定是对的。问题是，聪明和正确都不能替代经验与制度的约束。一个没有经历过市场完整周期的人，不应该管理数百亿资金；一个没有公司治理经验的团队，不应该掌控影响全球的AI基础设施。不是因为他们坏，而是因为经验本身就是一种知识，无法跳级习得。
后喻社会最大的风险，不是年轻人犯错，而是本该提供约束的成年人集体缴械。这才是真正的系统性风险。不是一个神童爆仓，而是整个精英阶层为了不显得落伍，放弃了本应坚守的判断力。
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透视科技神童爆仓的案例，即使最聪明的华尔街、最懂投资的硅谷，合在一起，似乎也没有把风险真当一回事，投资犹如儿戏。如果我们往深走一层，更值得警惕的是，如果他们对自己的钱都尚且如此缺乏纪律，那么他们会如何对待别人的钱、别人的事？
现在讨论如何治理科技，声音几乎全部来自科技巨头本身，理由当然是他们在业界，了解科技。但是科技和治理科技之间的鸿沟，也许比科技和投资科技之间的鸿沟更大。这不仅是一个经济问题，更是一个政治问题。
2023年，OpenAI那场犹如儿戏的宫斗，已经给出了答案。2023年11月17日，OpenAI董事会突然宣布解雇CEO奥尔特曼，理由措辞极微妙："没有在与董事会的沟通中保持一贯坦诚。"政变持续了五天。高管们联署逼宫，微软CEO纳德拉明确力挺奥尔特曼，几乎所有骨干威胁集体出走。董事会大换血，奥尔特曼回来了。
站在外界看，最开始这场宫斗格调很高，很多人以为这是一场AI安全理念之争，或者悲观派对决乐观派，甚至技术加速主义对决末日论等等。但真相要世俗得多，无非是权力问题。奥尔特曼的算计，是希望垄断信息，掌控董事会。他们之间的蝇营狗苟，其实和你身边的办公室政治，区别并不大。
换言之，这场政变的根源，最大分歧不是哲学理念分歧，而是一个极为简单的公司治理漏洞：OpenAI用非营利的壳，包裹着一个高速扩张的营利实体。使命与商业之间的结构性张力，迟早要爆发，这就是典型的委托代理问题——在信息不对称之下，短期激励与长期目标存在冲突，投资人永远无法知道经理人是否真的为公司利益考虑。
宫斗的副产品，是一批人才出走，造就了Anthropic等公司，2025年其估值已超1000亿美元。毕竟，即使宫斗失败，但潮流正在升起，资本的运作逻辑一目了然：声望本身就是资本，叙事本身就是产品。
Anthropic的故事，更耐人寻味。这家公司以"AI安全"为旗帜，一边警告AI风险，一边快速扩张。这看起来很高尚，其实是在提高护城河，将可能竞争对手扼杀于萌芽。白宫AI事务负责人萨克斯曾公开点名指控Anthropic"基于恐慌煽动推行复杂的监管俘获策略"，是导致各州监管狂热、损害初创企业生态系统的"推手"。
问题的核心在于话语权——无论科技巨头是夸大AI风险还是缩小风险，无论他们悲观还是乐观，议题的设置权都在他们手中。
与此同时，行业外的利益相关者，尤其是传统行业与普通人，几乎失去了影响力甚至参与权。讽刺的是，仅仅因为他们不懂代码，于是在这场关于人类未来的讨论里，成了沉默的旁观者。
再专业的领域，也应该存在监督。比如货币，货币政策极为专业，央行有最好的经济学家，有漫长的历史信誉背书，但货币主义大师弗里德曼仍然说：货币太重要了，不能只交给中央银行。哪怕专业性无可置疑，问责仍然必要，AI治理的逻辑完全相同。
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谁有发言权？我们无法判断谁最有发言权，但是可以判断谁在置身事内。约4000年前的《汉谟拉比法典》可以提供一点智慧，法典规定，如果建筑师建造的房子倒塌并压死了房主，建筑师也要被处死。建筑师并不无辜，因为他比起任何人，都应该了解偷工减料的风险。
学者塔勒布借用这个案例，提出了“非对称风险”核心命题，用来理解这个问题再合适不过：那些不承担风险的专家或者精英，没有发言权。你可能看到科技巨头的CEO们定义AI风险，设计监管框架，出席国会听证。但当AI真的造成系统性伤害时，他们的损失与普通人完全不对称。即使爆仓，他们也完成了自身财富积累以及声望兑现，他们可以离开，可以转型，甚至可以把损失包装成持续创业的经历，定价进下一轮融资。但普通人不行，至少多数人很难如此。
类似的案例并不少，类似在2008金融危机中制造放大房地产衍生品风险的银行家，他们躲过风头之后，还是可以继续领取高额奖金，多数依旧赚得盆满钵满，而失去工作甚至被扫地出门的普通人，却不得不默默在后半生承担后果。
对于专业的过分迷信，有时候甚至会沦为一种新的宗教。现代人不再相信神明，却无条件相信科学预测，如今更是因为焦虑与恐惧，不少人将AI提升到神明的地位。AI确实日新月异，但是AI领域某些夸张的”有效加速主义”和”末日论”，本质上是同一种伪科学宗教的两个极端版本。无独有偶，这两种叙事，大多由科技圈内部人士在主导。
圈外的人只是听众，等着被说服站队，这显然不对，应该如何做？
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在类似AI这样的大变局面前，我们恰恰更应该秉持历史思维，不妨带有保守主义的审慎。
对于改变，尤其自以为是的改变，保守主义者有天然的警惕。学者伯克说，文明是世代之间的契约，活着的人、死去的人、尚未出生的人，共同构成一个共同体。经验、传统、制度，是死去的人留给活着的人的礼物，不能轻易抛弃。这不是因循守旧，而是承认：人类的集体智慧，比任何一代人的聪明都更可靠。
两个恶魔竞争好过一个天使，太阳底下无新事。回顾历史，人类无法避免错误，但是错误被放大，往往源自权力的集中。当AI治理权集中在少数几家公司手中，一个错误判断就可能被全球性放大。分散的、多元的、有摩擦的治理结构，反而是健康的。
绕了一大圈，回到最开始那个问题：懂代码的人，懂世界吗？也许不一定。
凯恩斯大概是经济学家里投资做得最好的一个，但他也曾经爆仓过。早年他凭借宏观直觉做大宗商品，亏得一塌糊涂，最后转向价值投资才翻身。凯恩斯的教训是：即便是真正的智识巨人，也需要在自己的能力圈内行动。技术能力是一种能力圈。投资判断是另一种。公司治理是第三种。政治经济学是第四种。这些圈子之间，没有自动的传送门。
懂代码可以改变世界，但谁来约束这种改变？这个问题，还得靠更古老的智慧来回答。越是新技术带来新权力，越需要古老的框架来约束它。亚当•斯密讲的激励机制，科斯讲的交易成本，麦迪逊设计的权力制衡，不应该被放逐到故纸堆，而是被反复验证的常识。
套用弗里德曼的话说，AI太重要了，所以不能只交给懂AI的人——尤其只是懂代码的人。更重要的是，当你把选择权交出，就不要怪自己最后输得一败涂地。注：本文为徐瑾的AI经济学系列之一，仅代表作者本人观点，徐瑾亦为公众号「重要的是经济」主理人，读者微信xujin2023