21世紀20年代初以來，人工智能（AI）市場呈現爆發式增長，其影響力仍在持續擴展，未來數年可能仍將如此。與此同時，人類對AI的心理依賴也在不斷加深。隨著AI與科研、寫作、社交互動和日常生活的深度融合，我們對這些工具的依賴日益增強。

本書對AI在全球范圍內的迅速崛起進行了清晰而深入的闡述，既承認其變革性潛力，又批判性地反思了當前不斷加劇的夸大宣傳、誤用現象以及潛在風險。它引導讀者穿越這一快速演變的技術圖景，指出不僅要關注技術突破，更應警惕虛浮的承諾和未經檢驗的技術樂觀主義。

在中國，AI正迅速滲透至教育、金融、醫療和法律等多個領域。然而，這種快速推進也常常伴有不切實際的期望。由市場營銷主導的話語體系，也往往超出了技術現實，甚至超出了我們目前在負責任和穩健地部署AI方面的能力。憑借龐大的市場、強大的工程人才和廣泛的公眾熱情，中國成為AI投資的重要陣地。但這種加速度也掩蓋了一些關于倫理、問責以及長期社會影響的關鍵討論。

更廣泛地說，如今的AI話語往往被塑造成國家間的技術競賽。各國政策制定者都擔心在構建更先進的AI模型方面落后于競爭對手。然而，這種競賽式思維忽略了一個事實：AI能力如何轉化為社會影響，關鍵并不在于誰先研發出最強大的模型，而在于相關知識的迅速傳播。任何試圖通過出口管制或其他限制手段維持技術領先地位的國家，在知識迅速擴散的背景下，很難獲得持久優勢。

真正決定AI對經濟和社會產生何種影響的，是一個國家能否有效地將AI融入現有體制與系統。這一擴散與融合的過程包括重塑工作流程、再培訓勞動力、更新監管制度，以及構建有助于各行業（而非僅限數字技術領域）高效使用AI的配套基礎設施。這個過程以數十年為單位展開，而非以數月來計量。模型能力領先幾個月，在這場持久戰中意義甚微。

我們需要擺脫圍繞AI的零和博弈思維。確保系統安全與可靠、防止誤用，應對就業替代、人類自主權影響等關鍵挑戰，這是所有國家面臨的共同問題。這些并非孤立的斗爭，而是全球性的共同責任。要有效應對這些挑戰，僅靠競爭遠遠不夠，更需要合作。在這一背景下，跨國協作與互相學習，遠比單純的競爭更具前景。

本書致力于以既通俗易懂又具學術深度的方式，為讀者呈現當下的AI格局，解釋其機制、功能與未來方向，同時幫助讀者識別那些將AI描述為“萬金油”?的誤導性敘事。唯有真正理解AI,我們才能主動塑造其發展方向，而非被動地被其塑造。我們希望這本書能激發讀者的好奇心與批判性思維，為那些希望穿越AI話語迷霧的人，提供一份小而有力的清晰指南。

無論是在硅谷的董事會議室，還是在北京的科技園區，我們都希望撥開圍繞AI的炒作與焦慮的迷霧。唯有真正理解AI的能力與局限，我們才能做出有利于公共利益的明智決策。在這一背景下，本書提出的以下核心問題顯得尤為及時與重要。

?AI究竟能實現什么？它的邊界又在哪里？

?哪些系統真正帶來了可衡量的價值？哪些則只是制造了“進步的幻覺”？

?AI將如何重塑我們？不僅包括我們的工具，還包括我們的權利、制度和共同未來？

如果不充分關注這些核心問題，AI的發展可能會偏離其初衷，并可能在無意中加劇諸如社會不平等、數據濫用和算法偏見等問題。本書并不提供簡單的答案，而是鼓勵讀者進行批判性思考，并以負責任的態度參與AI的發展。我們希望這能幫助讀者在是否以及如何將AI融入個人生活和社會中做出更明智的決策。

本書作者：

阿爾文德·納拉亞南（Arvind Narayanan）：普林斯頓大學計算機科學教授，信息技術政策中心主任。合著有《區塊鏈：技術驅動金融》和《公平與機器學習》。

薩亞什·卡普爾（Sayash Kapoor）：普林斯頓大學計算機科學博士。曾擔任臉書的軟件工程師，參與開發內容審核AI。