2025 年初，世界經濟論壇舉辦了一場名為「The Day After AGI」的對談。對談者不是學者或評論家，而是 Google DeepMind 的執行長 Demis Hassabis 和 Anthropic 的執行長 Dario Amodei——兩位被普遍認為最接近實現通用人工智慧（AGI）的人。如果有誰能預測 AGI 何時到來，應該就是他們了。

結果如何？Amodei 認為，大約在 2026 到 2027 年間，就可能出現一個在多個領域達到諾貝爾獎得主水準的 AI 模型。他說在 Anthropic 內部，已經有不少工程師不再親自撰寫程式碼，而是由模型完成後再進行編輯；他甚至預測在未來 6 到 12 個月內，模型就可能端到端完成工程師大部分、甚至全部的工作。

Hassabis 則持不同看法，認為在本世紀末之前，系統大約有 50% 的機率能展現出人類全部的認知能力。他強調，雖然 AI 在程式碼與數學等「可驗證」領域的進展極為驚人，但在自然科學等領域，挑戰明顯更高。科學創造力的最高層次在於「提出正確的問題」或「建立全新的假設」，而這正是目前 AI 仍明顯不足的能力。

面對同一個問題，同樣掌握第一手資訊的兩人，一個說兩年，一個說七十五年。這不只是誤差，這是根本性的分歧。

這讓我想起很久以前，我在金融業工作時老闆說的一句話：「Prediction is cheap.」他的意思是，幾乎任何人都可以做預測，尤其是那些說完後不需要負責任的人，隨口就能說出一大堆，且每個人都能為不同的預測找到充足的理由。

但問題在於，對多數人來說，真正有影響的未必是預測本身，而是預測之後的行動與策略。畢竟日子總是要過，我們不能等到完全看清楚未來才開始行動。

預測的根本問題

預測的問題其實不在於「不準確」——即使 Amodei 或 Hassabis 其中一人最終被證明是對的，對我們大多數人來說也改變不了什麼。真正的問題在於，預測往往給了我們一種虛假的確定性。

當你相信 Amodei 的預測，你可能會恐慌性地改變職涯；當你相信 Hassabis 的預測，你可能會選擇按兵不動。但無論你選擇相信誰，你都是在把所有雞蛋放在一個籃子裡。這不是策略，這是賭博。

以股市為例：假設我預測明年股市會漲兩成，但這個預測有什麼用？我無法預測中間會發生什麼震盪。當波動或下跌出現時，該如何處理？如果漲幅超過了預期，又該如何應對？我們不可能只靠一個單一的預測，就決定所有的行動。這不只是投資的問題，這是所有複雜決策的問題。

Nassim Nicholas Taleb 在《黑天鵝效應》（The Black Swan）中指出，我們生活在一個他稱之為「極端世界」的環境中。在這樣的世界裡，罕見事件的影響被系統性低估，而正是這些罕見事件，往往才是真正改變遊戲規則的力量。不是因為我們不夠聰明，而是因為複雜系統本質上就是不可預測的。當兩位最接近 AGI 的專家都無法達成共識時，這不僅是他們的問題，更是問題本身的性質使然。

更深層的問題是：即使有了預測，你知道該怎麼行動嗎？

這解釋了為什麼很多人看起來很勤奮——學習 AI 工具、上課程、追逐熱門技能——面對 AI 帶來的變化，這樣的焦慮完全可以理解。但如果沒有想清楚「我到底想要什麼？」以及「這些行動如何幫助我達到目的？」，這些行動可能只是「戰術上的勤奮，掩蓋了策略上的懶惰」。

拼命學習 ChatGPT 的每個新功能，卻沒思考這對長遠職涯意味著什麼；緊跟每一個工具更新，卻沒考慮這是否符合你的目標；看到別人在做什麼就跟著做，卻沒想過這是否適合你的處境。這些都只是行動，稱不上策略。

那麼，我們該怎麼辦？

策略的本質：找到適合你的行動方法

所謂策略，不只是對未來的預測，也不僅是一連串的行動，而是一個框架——關於我們在不同情況下，該如何做決定和採取行動。

策略思考的起點，是問自己：「我到底想要什麼？」這個目的不一定是宏大的「開創事業」或「成為領袖」。它可以是保守的「不被時代淘汰」，可以是務實的「維持生活品質同時保有成長空間」，也可以是混合的「窮則獨善其身、達則兼善天下」。重要的是，你能清楚說出自己到底想怎樣。

有了目的，你才能判斷什麼策略適合你。一個追求突破性成就的人，和一個追求穩定成長的人，需要的策略可能完全不同。這就是為什麼沒有「最好的策略」，只有「最適合你的策略」。

但光有目的還不夠，我們還必須面對一個根本問題：未來的不確定性。

我們對未來很多事並不知曉。AI 兩年後會達到什麼程度？還是七十五年？工作會被取代嗎？機會在哪裡？我們的看法可能是 A、B 或 C，甚至可能有 30% 機會是 A，60% 是 B。在這種情況下，你會如何選擇行動？

這就是策略與預測的根本差異：策略不是單一的押注，而是根據你的目的、資源和限制，找到在不確定中行動的方法。不同的人、不同的目標（例如創業者 vs 有家庭負擔的專業人士），可能需要完全不同的策略。

儘管如此，仍有一些思考框架可以幫助我們建立自己的策略。

Nassim Nicholas Taleb 在《反脆弱》（Antifragile）中提出了一個有意思的視角：真正強大的不是能「承受」不確定性，而是能從不確定性中「獲益」。他稱之為「反脆弱」。

如何做到反脆弱？Taleb 建議的其中一種方法，是建立一個「選擇權組合」：

• 不把所有資源押注在單一預測上
• 而是分散投資於多種可能性
• 確保無論哪個未來發生，你都有準備

這個組合可以有兩個維度：

**第一，跟隨共識：確保你不會徹底脫隊。**但這裡的「共識」不是指維持現狀、假裝 AI 不會影響我們。恰恰相反，當前的共識正是：AI 會帶來重大改變，我們需要適應。

跟隨共識意味著：學習主流認為重要的 AI 工具和技能，理解這個時代的基本遊戲規則，保持與市場同步的基本競爭力。這是「下行保護」——無論贏輸都不會偏離大眾太遠。雖然很難寄望跟隨大家的步伐還能脫穎而出，但這能保證即使在快速變化的環境中，你也不會徹底被淘汰。

以教育為例，當前的共識是未來教育會更強調 AI 工具的使用。跟隨共識不是忽視這個趨勢，而是確保你至少掌握這些主流認為必要的能力。

**第二，差異化投資：尋找非對稱機會。**如果說跟隨共識是「確保不會輸太慘」，那麼差異化投資就是「創造可能大贏的機會」。

這意味著投入另一部分精力，去探索那些主流還沒有重視、學校不會教、但你認為可能重要的領域。可能是從第一原理思考：未來真正需要什麼樣的人？可能是倒推法：如果某個情境發生，什麼能力會變得稀缺？

也許是在所有人都在學 AI 工具的時候，你同時在思考：當 AI 能完成大部分執行工作，什麼能力會變得更稀缺？也許是判斷力、品味、提出好問題的能力——這些主流教育不會教，但可能在 AI 時代更加關鍵。

關鍵是：這些投資應該是小額的、可承受失敗的，但潛在回報可能是不成比例的。在別人都在學 AI 工具的時候，你同時在思考更深層的問題；在別人都在追逐熱門技能的時候，你在培養可能被低估的能力。這是「上行捕捉」。

這個思維方式的價值在於：它不要求你預測對未來，而是讓你為多種可能做準備。

Taleb 將這個思維具體化為「槓鈴策略」（Barbell Strategy）：把大部分資源（比如 85-90%）投入極度安全的選項，把小部分資源（10-15%）投入高風險高回報的投機性選擇，避免投資在「中間地帶」。

這是一種可能的策略配置，特別適合那些想要保護下限、同時捕捉上限的人。但這不是唯一的方法，也不見得是最好的方法——因為什麼是「最好」，完全取決於你的目的。

有些人可能選擇更激進的配置，有些人可能選擇更保守的方式，有些人可能根本不採用這個框架，而是用完全不同的策略思維。

重要的不是遵循某個特定的比例或框架，而是根據你的情況做出有意識的選擇：

• 你的風險承受能力：失敗的代價有多大？
• 你的時間維度：你還有多少時間可以試錯？
• 你的目標：你追求的是什麼？

一個 25 歲無負擔、追求突破的人，可能會選擇激進的策略；一個 48 歲有家庭、追求穩定成長的人，可能會選擇保守的策略。有些人可能完全不用「共識 vs 差異化」這個框架，而是從其他角度思考。

沒有標準答案，只有適合你的答案。

關鍵是：你有策略思考，而不只是預測或盲目行動。

策略思考意味著：

• 你清楚自己的目的
• 你能說明為什麼這樣做可以幫助你達到目的
• 當情況改變時，你可以重新評估和調整

這不保證你會成功，但至少你知道自己在做什麼，為什麼這樣做。而不是人云亦云地行動，或是被預測牽著鼻子走。

一個反脆弱策略的例子

如果你選擇採用「反脆弱」作為你的策略目標，那麼你的策略應該具備這三個特徵：

1. 有足夠的保護機制。即使最壞的情況發生，你也不會被徹底摧毀。這意味著你在主流認為重要的領域保持基本競爭力，不會因為押錯寶而徹底出局。
2. 有捕捉機會的能力。如果意外的好事發生，你能夠抓住機會。這些機會可能來自你投入小額資源探索的新領域、培養的非主流技能，或是建立的獨特連結。關鍵是：這些投資即使失敗，代價也是可承受的；但如果成功，回報可能是不成比例的巨大。
3. 保持調整能力。隨著新資訊出現，你可以重新分配資源。

這不只是反脆弱策略的特徵，而是所有好策略的共同點。策略不是一次性的決定。當有新資訊出現——新的預測、行動的反饋、或目標的改變——我們需要重新思考和調整。每隔一段時間（比如 6-12 個月），重新評估：對情境的機率判斷有改變嗎？投入的方向還有效嗎？有新訊號出現嗎？

這只是一種策略思維。你可能有完全不同的目標——比如追求極致專精、快速試錯，或是建立深度網絡——那麼你需要的策略特徵也會隨之不同。

回到世界經濟論壇的對談。無論是 Amodei 的「兩年論」還是 Hassabis 的「七十五年論」，如果採用反脆弱策略：

• 如果是兩年：你有基本準備，不會措手不及
• 如果是七十五年：你有長期投資，不會錯過機會
• 如果是其他情況：你可以根據實際發展調整

這不是預測，這是準備。這不是押注，這是建立選擇權。

策略才是你如何生活

在那場世界經濟論壇對談的最後，主持人問兩位：未來一年最值得關注的是什麼？Amodei 說關鍵在於 AI 是否開始大規模構建 AI 系統；Hassabis 則認為關鍵在於世界模型與持續學習的突破。

兩個不同的答案，體現了兩個不同的關注點。但對我們而言，關鍵不是哪個預測會成真，而是是否建立了一個能應對多種可能的策略。

預測很廉價，任何人都可以為自己的預測找到充分理由，但那些說完不需負責的預測，對你的人生沒有太大意義。策略才是你如何生活。策略是在不確定中找到行動的方法，不是押注某個未來，而是為多個未來做準備；不是追求完美的預測，而是建立無論未來如何，你都能應對的能力。

在共識中保持穩定，在邊緣尋找機會——這只是其中一種思維方式。如何知道在哪裡下注？如何評估差異化的機會？如何從第一原理思考未來真正需要什麼？

這些問題，值得更深入的探討。

對我自己而言，這幾年我一直在做的，是在保持專業領域基本競爭力的同時（這是我的共識部分），投入一部分時間探索生命科學——一個我原本完全不熟悉的領域。我不知道它是否會如我預期般重要，但我知道如果它真的爆發而我完全沒準備，我會後悔；而如果它不如預期，我也只是花了 10-15% 的時間拓展了視野。

這不是因為我預測對了，而是因為我建立了一個選擇權。

你的選擇權會是什麼？你的策略又會是什麼？

這些問題，我無法替你回答。但我希望這篇文章能幫助你開始思考。