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“每个人，正在变成 AI 吸血鬼。”

他们睡得更少，眼袋更深，长期处于疲惫状态，却又前所未有地兴奋，因为第一次，普通人获得了接近“超级能力”的生产力。

这些判断并非媒体想象，而是来自 Marc Andreessen （马克·安德森）最近一期播客中的核心论断。

作为 Netscape 创始人、a16z 联合创始人，安德森在这场深度对谈中，几乎推翻了过去两年关于 AI 的主流叙事。

他给出的结论极其犀利且反直觉：

• AI 没有减少工作，而是在放大工作欲望；

  
  

• AI 没有摧毁就业，而是在重组就业结构；

  
  

• AI 没有削弱人类价值，反而创造出了一种前所未有的人类形态——超级生产者。

在硅谷，这种变化已经可以被肉眼观察到。

对此，安德森解释道，大量工程师开始使用 Codex、Claude Code 等 AI 编程系统后，并没有像外界预测的那样变得无事可做。相反，他们工作时间更长、项目更多、节奏更快。许多人重新开始写代码，从未编程的人开始构建产品，一个人完成过去需要完整团队才能完成的工作。

于是出现了一个极具时代象征意义的群体——“AI 吸血鬼”：他们长期高强度工作，几乎不休息，却处于一种持续的创造兴奋之中。

更具冲击力的是，这一现象与另一条新闻同时发生：科技公司正在裁员。

表面看，这是 AI 取代人类；但安德森的判断恰恰相反：AI 成了裁员的背锅侠，同时也是就业增长的真正推动者。

对于 AI 取代人类的说法，他甚至毫不避讳地说：如果不想被 AI 机器人杀死，那就别造 AI。

他认为，公司缩减的是组织冗余，而不是生产力需求。当个人能力被 AI 放大十倍之后，企业不再需要臃肿的组织结构，却会创造出更多产品、更多市场，以及新的职业形态。

这场变化，本质上并不是“岗位消失”。而是一个持续了 300 年的历史循环再次上演：从蒸汽机、电力到计算机，每一次技术革命都会引发同样的恐慌：失业、工资下降、社会崩溃。但历史的结果始终一致：生产力提升，工作增多、薪酬提高、机会增加。

不同之处在于，这一次变化来得太快。

在安德森看来，程序员、产品经理、设计师之间的边界正在瓦解，一个新的角色开始出现——Builder：即能够独立构建完整产品的人。AI 也不再只是工具，而正在成为个人能力的放大器，让个体第一次具备接近超级能力的生产力。

以下为对话原文，enjoy~

不想让AI机器人杀死人，那就别造AI

主持人：今天有很多事情值得关注。我想先从刚刚发生的一件事说起——Anthropic 的“AI 勒索事件”。在此之前我想先讲一个小故事。我有个朋友 Joe Hudson 提出过一个叫“黄金算法”的概念。所谓黄金算法是指：你最害怕发生的事情，往往会被你自己以完全相同的方式促成。比如你害怕被抛弃，于是变得极度缺乏安全感，而最终别人真的因为你的不安全感而离开你。现在这个事件就像一个字面意义上的黄金算法案例。人们长期害怕 AI 会变得邪恶，于是写下了各种关于邪恶 AI 的故事，而这些内容可能反过来影响了现实。你怎么看？

Marc Andreessen：我还没有特别深入研究这个事件。我最近主要在关注其他事情。不过从目前看到的内容来看，我只是读了 Anthropic 的官方线程，还没有读底层材料。但他们的说法是，他们追踪到的一些勒索行为，居然直接来源于“AI 末日论文学”。

主持人：也就是说这些内容本就在训练数据里？

Marc Andreessen：对，就是这样（笑）。过去 20 年里，那些担心 AI 失控的人写了无数“AI 反叛”“AI 毁灭人类”的场景，而 Anthropic 某种程度上又是一个带有末日论色彩的公司。他们是在说：导致这些他们不希望出现的行为的，是他们自己阵营写下来的那些内容。这真的相当不可思议。

如果你不想制造杀手机器人 AI，那第一步就是别造 AI（笑）。第二步就是别用那些告诉 AI “它应该成为杀手机器”的文学作品来训练它。

持续了300年的争论

技术是否会摧毁就业，答案从未改变

主持人：有一种说法是：人类仍然可以在“品味”和“能动性”上保持差异，但现在看起来AI似乎就能做到这些。

同时也有人提出另一种观点：AI 不会真正取代很多工作，因为很多岗位只是“制造出来的工作”。你前几天发过一条推文说企业人员规模膨胀了 2 到 4 倍，只是大家一直不愿面对现实。而现在 AI 似乎提供了一个黄金机会。你怎么看 AI 与未来就业的问题，尤其是在科技行业？

Marc Andreessen：等会儿再谈“组织臃肿”这个问题。关于那条推文最有意思的是，大多数回复并不是“你错了”。反而是：“不，我以前的公司人数其实膨胀了 8 倍。”（笑）甚至有人说你说得太保守了。

主持人：Twitter 不就是例子吗？裁掉 70% 或 80% 的员工之后，平台运行得和以前一样，甚至更好。

Marc Andreessen：对，而且它可能还不是特例。老实说，我甚至怀疑实际裁员比例比 80% 还要高。我不确定具体数字，但可能已经接近 90%。就像 Elon Musk 一贯的做法，他通过自己的行动预演了未来。

说回正题。关于技术是否会取代工作，这其实是一场持续了 300 年的争论。从机械化、工业化，到计算机、软件，每一次技术浪潮都会引发同样的担忧：技术会不会导致失业？工资下降？大规模失业？这场争论已经持续了三个世纪。

说实话，我现在甚至怀疑是否还有必要继续讨论，因为很多人根本不想听答案。相关书籍已经写了几百年，讨论也进行了几百年，但人们往往不愿意接受好消息。他们在这个问题上立场非常固化，只会不断重复同样的谬误。

每个人都变成了AI吸血鬼

工作更忙、薪资更高、溢价能力更强

Marc Andreessen：现在有一个不同点：我们终于有数据了。因为 AI 已经出现，而且正在被广泛采用。

首先看宏观数据。最新公布的就业数据其实出乎意料地好。过去几年里，美国联邦政府削减了大量岗位。据估计，特朗普第二任期开始后，联邦政府减少了大约 40 万名员工。

公共部门就业下降，但私人部门就业却大幅增长。因此，整体就业数据仍然非常强劲。换句话说，私人部门的就业增长甚至比表面数字看起来还要更好，因为它不仅在增长，还弥补了公共部门的收缩。而这一切，发生在 AI 已经迅速落地的情况下。

然后是微观数据，也是我们亲身观察到的现实。如果你生活在硅谷或旧金山，你肯定认识程序员朋友。其中一部分已经开始大量使用 AI 编程工具。如果“零和论”是真的，那么他们应该工作越来越少、收入下降，甚至逐渐失业。

但现实恰恰相反。这些人正在变成我们现在称之为“AI 吸血鬼”的存在。意思是：使用 Codex、Claude Code 等 AI 编程系统的程序员，个人生产力正在爆炸式提升。但结果不是工作变少了，而是他们工作比以往任何时候都更忙。

他们几乎不睡觉，你会发现很他们全是黑眼圈，整个人疲惫不堪，但精神却异常兴奋，仿佛正经历人生中最快乐的一段时期。很多曾经停止写代码的人，现在重新开始编程。

甚至我们公司以前从未写过代码的合伙人，现在都在疯狂开发软件，他们也变成了“AI 吸血鬼”。其中一位合伙人已经搭建了一整套 AI 系统，而且系统运行得很好，几乎成了他的工作搭档。

我问他：“你看过代码吗？”他说：“没有。”我又问：“你以前看过代码吗？”他说：“从来没有。”他并不是程序员，但却突然变得超级高产。

这正是经典经济学预测的结果：当劳动者的边际生产力提高时，人类工作不会减少，而是增加。生产力提升 → 人工作更多 → 收入更高 → 就业机会反而增加。

这完全与那些悲观论者的预测相反。而企业内部也出现同样现象：这些人比以前更抢手，薪资更高，溢价能力更强。在一些前沿公司里，顶级程序员的生产力已经比一年前提高了 20 倍。这可能是历史上程序员生产率提升最剧烈的一次。薪酬数据也在同步变化，生产力越高的人，获得的报酬增长越快。

这一切就在我们眼前发生了。而编程，只是第一个发生这种变化的领域。未来这种变化将发生在所有知识工作领域。这就引出了“组织臃肿”的话题。

AI成了裁员的背锅侠

也是就业机会增加的推动者

主持人：现在另一件正在发生的事情是，大公司出现了大规模裁员。于是人们立刻得出一个看似简单的结论：既然 AI 编程出现了，那裁员一定就是 AI 导致的。

Marc Andreessen：我想这里有一个比较“业内视角”的理解。通过我观察发现现实是：几乎所有硅谷的大公司都存在人员过剩的现象。而且这种情况几乎一直存在。大家其实都心知肚明。顺便说一句，我认为这不仅仅是硅谷的问题，而是整个美国企业界的普遍现象，甚至可以说是大型公司普遍存在的问题。

这其实与一个常见观念相冲突——很多人认为公司是以利润最大化为目标运作的。但坦率讲，这可能是世界上最不真实的说法之一。公司并没有真正被优化到利润最大化状态。

因此，如果你准备进行一次大裁员，无论是裁掉 15%、40%，还是更多。你通常需要一个“理由”，需要一个可以对外解释的归因对象。因此，AI 就成了那个最方便的理由。

当然，这也不完全是谎言。确实存在一个事实：借助 AI 工具，同样规模的代码现在可以由更少的人完成。如果产出相同数量的软件代码，你确实不需要那么多程序员。这一点是真的。

但很多人忽略了另一面，未来不会只写同样数量的代码。而是会写更多代码、开发更多产品，而且速度会更快。这反过来会在另一端创造巨大的就业增长。

所以现在两种现象同时发生：一边是裁员，一边是新的就业机会正在形成。

20年后程序员消失，Builder数量急剧上升

主持人：说得很好。前阵子我们圈子里有篇关于“未来工作的文章”很火。Yonyi Recman提出一个有点讽刺的观点：未来科技公司的岗位可能只剩四类：第一，产品工程师，也就是 vibe coder；第二，基础设施、安全与系统工程；第三，类似法务和财务类的职务；第四，“颜值岗位”或人格魅力型岗位。这个说法有多少真实性？所谓“颜值岗位”到底是干什么的？

Marc Andreessen：比如销售、客户支持等等。那些能够把复杂系统以友好体验呈现给世界的人，总会有重要位置。所谓“hot”，其实有很多种定义。换句话说，就像医药销售代表或者像 Oracle 的销售人员。当然，不会完全按那个段子发生，但工作一定会改变。而且历史上一直如此。现在硅谷的一些最前沿公司，一个新职位逐渐成形——可以暂且称为 Builder（构建者）。

过去，公司里有三个明确分工：程序员、产品经理、设计师。

而现在发生了一种“三方对峙”的局面：程序员认为自己不再需要产品经理和设计师，因为 AI 能帮他们完成；产品经理也觉得自己可以写代码和做设计；设计师同样认为 AI 让自己能覆盖其他角色。

我认为他们其实都对。产品经理现在可以生成代码和设计；程序员可以完成产品决策；设计师也能构建完整应用。于是岗位本身发生了变化。

新的岗位叫 Builder：一个人负责构建完整产品。你可能来自编程、产品管理、设计，甚至客户服务等背景，但最终都会走向同一个方向，成为能独立完成产品构建的人。AI 会填补你的知识空白，让个人能力被极度放大。

有可能10 年或 20 年后，“程序员”这个职业名称就会消失，但世界上会出现数量惊人的 Builder。这其实完全符合历史规律。我们的合伙人 David George 最近写过一篇文章提到：1940 年存在的大量职业，到 1970 年已经消失，如今甚至成了历史名词。

最典型的例子是农业。200 年前，美国大约 99% 的人口从事农业；今天只有约 2%。我在农业地区长大，可以非常确定地说，那些担心职业变化的人，绝不会愿意回到 1800 年当农民。

新创造的工作，比旧工作好得多。当然，经济转型过程中个人会有很大的压力，这是事实。但从整体来看，结果始终是：收入更高、工作更有吸引力。

其实也能从美国整体经济中看到这种变化。长期以来有一种“末日论叙事”，认为美国中产阶级正在崩溃，好像所有人都在向下滑落。确实有部分社区发生这种情况。

但另一种同样甚至更大的趋势是：大量中产阶级正在向更高收入阶层攀升，财富、收入和生活质量持续提高，而且这种改善还会传递给他们的孩子和下一代。

当真正的经济发展、技术进步和职业转型被允许发生时，20 年后回头看，人们往往会说：“谢天谢地，世界比以前好多了。”这也是我如此乐观的原因。我认为，如果一切顺利，我们正在进入一个黄金时代，AI 将成为每个人都能使用的“超级能力”。

地球上的每个人都会变得更有能力；工作更高效；而经济体系会按照生产力进行回报。收入阶梯会快速上升，就业机会数量也会增加。

历史告诉我们：这种变化越被允许发生，其正面效果就越强。而欧洲可能会进行相反的实验，试图阻止这些变化发生。从目前数据看，他们已经在经济上明显落后，而且很可能会继续落后于美国。这是一场悲剧，因为这几乎完全是人为造成的结果。

AI“精神病患者”过度神话了AI

AI cope认为AI是一场彻头彻尾的骗局

主持人：我们之前聊过，而且你也写过关于“AI 精神病（AI psychosis）”的话题。现在甚至出现了一个叫“AI Psychosis Summit”的活动，我不确定那到底是真的会议，还是某种讽刺性质的东西。我很好奇你是怎么理解这个现象的？。前几天你还发过一条推文，提到，“AI 精神病”的反面其实是“AI cope”。能不能从这两个角度讲讲？

Marc Andreessen：首先可以确认AI Psychosis Summit 的确举办过，但我本人没有参加。大概在一周前的纽约，由一群非常聪明、非常有创造力的人组织。本质上更像一个艺术项目：艺术家和创作者聚在一起，某种意义上是“彻底沉浸”在所谓的 AI 精神病的概念中，用 AI 去创作新的艺术作品。

我其实很推荐大家去搜一下这个活动，因为它非常有创造力。我觉得它很棒的一点在于，它既带着一点自嘲意味，又真实反映了当前创意行业的分裂状态。在艺术界、创作者社区，尤其是好莱坞，人们正在形成越来越极端的立场，有人强烈支持 AI，也有人坚决反对 AI，争论的情绪非常激烈。而这个艺术项目恰恰展示了另一种可能：在 AI 世界里，创作者实际上会获得新的“超级能力”，能够创造过去无法实现的作品，甚至连围绕 AI 的争论本身，也可以成为艺术创作的主题。

接下来讲讲我提出的“AI 精神病”概念。这个词本身是带有贬义的，它描述的是一种情况：人们似乎被 AI“击中了”。一个经典例子是模型的过度迎合行为。比如你告诉 Claude，说你发明了反重力机器，而 Claude 回答：“太惊人了，这是物理学史上的重大突破，你是被忽视的天才，MIT 没录取你是他们的损失。”于是，有些人就可能真的被带进这种叙事之中。

公平地说，如果一个人本身就容易产生幻想，而 AI 又表现得过度讨好，那么它确实可能强化这些幻想。所以这里确实存在一个严肃的问题，对某些特定人群来说，AI 可能会放大原本就存在的认知偏差。

但问题在于，一些 AI 批评者把这个现象无限放大。他们开始认为：任何声称从 AI 中获得积极体验的人，比如生产力显著提高、第一次拥有真正的思考伙伴，或者做出了过去做不到的成绩，其实都叫“AI 精神病”。所有正面的使用体验，都被一概归类为幻觉。

于是我提出了另一个概念：AI Cope。AI Cope 是另一种极端，它指的是一些人执着地想证明 AI 完全是骗局，是假的，是所谓的“随机鹦鹉”，根本没有价值。如果有人说 AI 对自己有帮助，他们就认为那个人一定是在自我欺骗。这是一种心理上的防御机制。

所以我会这样区分：AI Cope 是对AI彻底的否认和轻蔑的人，而 AI Psychosis 是对AI情绪极端、过度狂热的人。某种意义上，两者只是同一现象在不同方向上的表现。

真正被低估的问题

不是AI太强，而是“人类认知滞后”

Marc Andreessen：未来几年这种争论只会越来越激烈。原因很简单：AI 的能力正在真正发生跃迁。如果回头看 GPT-2 到 GPT-4 早期阶段，那些模型确实很有趣，你可以让它们写莎士比亚风格的说唱歌词，也可以和它们深夜聊天。但当时幻觉率很高，推理能力有限，代码和数学能力也会不可靠，还容易出现讨好式回应。

很多怀疑者正是在那个阶段体验过 AI，因此形成了一种在当时完全合理、但如今已经明显落后的认知。

快进到 2026 年，现在的模型已经完全不同。像 GPT-5.5 这样的模型可以说是非常卓越，我们有专门的推理模型，以及在多个领域进行强化学习后训练，使模型能够输出更加稳定、接近确定性的高质量结果。与此同时，AI 已经进入智能体阶段。我们拥有长期运行的 Agent 系统。就在最近，Codex 的目标执行功能允许 AI 在几乎没有人工干预的情况下持续运行项目 24 小时甚至更久。

从我们日常工作的观察来看，这些系统的实际作用正在以极快速度提升。而且整个行业几乎一致认为，未来几年，这种能力增长会持续高速推进。

这里还有一个被严重低估的问题：认知滞后。两年前尝试过 AI 的人，其实不了解今天的能力；半年前用过的人，也未必知道现在发生了什么；甚至只使用免费版本的人，也无法真正理解当前的技术水平。

就像任何其他新技术一样，如果你想真正理解它，必须亲自站到技术面前去使用它。好消息是，这个门槛其实不高，花大概 200 美元订阅高级版本，就能直接接触最前沿的能力。

所以我对所有仍然持怀疑态度的人只有一个建议：不要根据过去的印象判断 AI，而是现在就要亲自体验，因为只有面对真实的系统，你才能理解当下正在发生的变化。

对AI嗤之以鼻的人，也是最离不开AI的人

主持人：说到最前沿技术这一点，我很好奇你怎么看另一种说法。最近好像有调查显示，人们对 AI 的 NPS（净推荐值）只有大概 30% 左右，数字相当低，而中国的相关指标明显高很多。你觉得为什么当前公众对 AI 的态度评分这么低？如果想提升这种接受度，策略是什么？

有些人提出，可以通过经济激励，比如类似“特朗普账户”（Trump accounts）那样的机制,让普通人直接持有与 AI 公司相关的资产，让他们在经济上与 AI 发展形成更直接的利益绑定。虽然从宏观上说，AI 本来也会提升 GDP 和整体经济，让大家间接受益。

还有人认为，其实问题在于叙事，我们需要讲好 AI 如何真正改善人们的生活，比如医疗、教育，让普通人拥有原本负担不起的导师、律师或医生。你怎么看待这种所谓的“AI 情绪”问题？

Marc Andreessen：我会把两件事情分开讨论。第一是“情绪”，也就是通过民意调查反映出来的态度；第二是实际产品体验。

你刚才提到 NPS，其实是一个非常具体的概念，也就是衡量用户是否真正喜欢某个产品。对于不了解的人来说，NPS 是一个行业术语：你直接问用户一个问题：“你会不会把这个产品推荐给朋友？”，这就会被认为是衡量产品满意度最可靠的方法之一。

而关键在于，这两者之间往往存在巨大差异。现实情况是：人们一边说自己对某件事持怀疑态度，一边每天都在使用它、依赖它，甚至觉得离不开它。

AI民意调查：看态度还是看实际做了什么？

Marc Andreessen：事实上，在严肃的社会科学研究里，有一个最基础的原则：你不能只问人们“他们怎么想”。因为如果你只是询问态度的话，你会得到各种奇怪甚至自相矛盾的答案。真正应该做的是观察行为。

研究者真正关心的是人们“自称相信什么”和“实际在做什么”之间的差距。这个现象几乎存在于所有人类行为领域。举个简单例子，比如研究恋爱和婚姻模式。每个人单身时都会列出一套择偶标准，但最后结婚对象往往完全不符合那个标准。那么你该相信什么？是他们说自己想要的，还是他们实际选择的？

这种差异是普遍存在的，但它又有点反直觉，需要接受过方法论训练的人才会真正意识到。问题是大多数人并不知道这一点，于是现实中就出现一种情况：有人做了一份民调，公布了一组数据，看起来好像公众真的那样想，于是所有人就把它当成事实。

可问题在于，第一，你问的是态度，而不是行为，两者之间可能存在巨大偏差；第二，所有做民调的人都知道，民调几乎可以被设计成得出任何你想要的结论。

甚至有一种专门的民调类型，叫“推送式民调”（push poll）。它通过问题措辞来引导答案，甚至在提问过程中改变Marc Andreessen的看法。政治领域里最经典的例子就是：“如果你知道你支持的候选人私下虐杀小猫，你还会支持他吗？”

当然，人们会回答“不支持”。但更重要的是，Marc Andreessen还会开始怀疑：“等等，他真的虐猫吗？”于是，民调不仅测量观点，还可能制造观点。

再把这个现象叠加到媒体环境上。我们之前讨论过，当代媒体最不喜欢的东西之一就是科技，而 AI 恰恰是当前科技浪潮的最前沿。因此媒体持续输出大量带有恐惧色彩的叙事。如果公众长期被负面故事包围，再去回答带有倾向性的调查问题，结果自然会呈现出“公众对 AI 很悲观”的印象。

但真正关键的是看人们的行为。现实是人们正在大量使用 AI，而且使用频率持续上升。所以产品的 NPS 非常高，用户规模持续增长，用户流失率在下降，重复使用率不断提高。

人们对 AI 的态度，其实很像他们对手机、Netflix、社交媒体，甚至冰淇淋的态度。你如果问一个人：“冰淇淋对健康好吗？”他们会说“不好”。但深夜时，他们还是会抱着一整盒冰淇淋吃。

AI 也是一样。使用数据和公司增长速度已经说明了一切。AI 是人类历史上增长最快的技术类别，无论是用户规模还是收入增长都前所未有。所以现在的局面，本质上是一场“恐惧项目”式的舆论环境。

AI排在第29位，人类对AI是极度恐惧的

Marc Andreessen：还有两个因素在加剧这种现象。第一，一些 AI 公司自己也在参与制造恐惧叙事。出于各种原因，他们一边构建技术，一边警告公众去害怕它。这形成了一种奇怪的悖论：他们在告诉人们“要害怕我们正在创造的东西”。

第二，当然，行业确实可以讲更好的故事，需要更好的公众沟通者。但即便如此，也不会让恐惧叙事消失，也不会让媒体停止负面报道，更不会让那些有问题的民调突然消失。

最后我想提一个很有意思的例子。知名民调专家 David Shor 最近做了一项设计更严谨的调查。他没有直接问人们“你是否担心 AI”，而是让美国人把自己真正关心的问题进行排序。

结果是AI 排在第 29 位。这其实非常合理。一旦走出科技圈的讨论泡沫，你就会发现，对普通人来说，AI 根本不是最紧迫的问题。人们更关心能源价格、犯罪、毒品问题、房贷、孩子的学校、自己的健康。

任何过着正常生活的人都知道：真正困扰日常生活的，是这些现实问题，而不是 AI。所以，当你看到更严谨的调查时，它们往往反而会揭穿“公众极度恐惧 AI”这种说法。

UFO文化存在与否？

愿意相信，但没有让人彻底信服的事实

主持人：说到那些在日常生活中并不算“紧急”，却总能激发公众想象力的话题——UFO（不明飞行物）就是典型例子。最近确实又出现了一些相关新闻。我们其实很少在节目里认真讨论这个主题，所以我很好奇，这些年每当相关消息出现时，你是怎么看待这个话题的？这些年，你的观察视角是什么？现在又怎么看？

Marc Andreessen：我得先声明一点：我什么内幕都不知道。我掌握的信息和所有普通人一样，没有任何额外消息。不过我先说一个态度，我“希望它是真的”。我一直的看法是，我愿意生活在一个外星文明真实存在的世界里。

前几天晚上我甚至陷入了一点“AI式哲学恍惚”。我在跟一个 AI 聊天机器人对话时问它：“宇宙里到底有多少个星系？”如果你最近查过这个数字，你会发现估计值还在不断上升，数量巨大到难以想象。接着我又问：每个星系有多少恒星？每颗恒星周围有多少行星？其中又有多少类似地球、一个人走出飞船就能直接呼吸生存的星球？

最终得到的结论是：数量极其惊人，几乎多到无法计数。仅仅从统计学上看，宇宙中存在其他生命的可能性就非常合理。所以从逻辑上说，我确实觉得宇宙里很可能还有别的文明存在。而且，如果他们未来能以和平方式来到这里，那将是一件令人兴奋的事情。

但另一方面，一旦深入细节，大多数案例都会崩塌。经典情形是：某架美国军机的摄像系统捕捉到一个高速移动、轨迹异常的物体，看起来完全超出人类技术水平。但当你真正分析数据时，往往发现那是视差造成的光学错觉，或者仪器误差、摄像机伪影、数字图像噪声，甚至只是气象气球、球状闪电之类的自然现象。

所以总结就是：我愿意相信，但至今还没有看到一个真正让我彻底信服的案例。

据说今天还会有一批新的官方信息发布。顺便说一句，现在看到白宫官方账号直接在社交媒体上发布美国情报人员访谈记录，其实挺有意思的。

公开的掩盖事实、转移注意力，是在保护自身安全

主持人：有朋友提出过一个观点：也许我们不知道到底发生了什么，但可以确定的是，政府在某些时期确实隐瞒过一些材料。如果完全没有问题，为什么要隐瞒呢？

Marc Andreessen：我不是专家，但我觉得有两点相对明确。

第一，在历史上确实存在大量高度机密的航空航天项目。比如隐形战斗机和隐形轰炸机研发时期，这些项目的保密级别极高。如果当时进行试飞，军方一定会尽一切努力防止公众知道真实情况。

因此，多年来确实存在大量被严格保密的航空计划，它们需要各种掩护措施或者信息压制。这种做法本身就容易让公众产生一种感觉：政府在隐藏某些“不可告人”的东西。

最典型的例子就是 Area 51。长期以来，人们把它与外星人联系在一起，但其核心其实是新型军用飞机的测试基地。

还有一种说法，虽然未完全被证实：是政府在某些时期可能刻意放任甚至制造 UFO 叙事，把它当作一种公开的掩护故事。

想象一下：如果你是一名军事情报官，职责是确保某项突破性的隐形飞行技术不被识破，那么与其让公众意识到美国掌握了革命性武器技术，不如让大家相信那是 UFO。这样既能转移注意力，也能保护国家安全。

更有意思的一点是，如果围绕某件事形成一种“UFO文化”，反而会让严肃调查变得困难。人们会担心自己被当成阴谋论者。

事实上，过去很长一段时间里，即使是在美国军方内部，飞行员如果看到异常现象，也不愿报告，因为他们不想被贴上“UFO狂热者”的标签。但这其实是危险的——因为如果那不是外星飞船，而是某个国家测试的新型高速无人机，你反而更需要报告它。

从媒体环境来看，这一切主要发生在旧媒体时代。当时的信息传播要么来自电视广播，要么来自官方节目；非官方讨论只能存在于复印通讯、地下刊物或者廉价平装书里。我小时候就看到过大量这种 UFO 平装书。一个有趣现象是：否认 UFO 的书通常是精装本，而坚信 UFO 存在的书往往是平装本（笑）。

在今天的新媒体环境下，这些旧有的信息边界已经彻底崩塌。所谓的“奥弗顿窗口”不断扩展，各种 UFO 理论都更容易传播。当然，同样的传播机制也非常适合宣传行动，如果有人想通过信息噪声来掩盖真实情报，新媒体同样提供了工具。

于是公众压力不断累积，有点像 Jeffrey Epstein 事件那样：讨论持续发酵，直到某一天政府内部有人决定“好吧，我们干脆一次性公开，让事情水落石出”。当然，也不能排除他们仍然在模糊部分细节。（笑）

15-25岁是最幸运的一代

因为他们本就是AI“原生”的

主持人：接下来进入最后几个观众提问。其中一个问题是，给年轻毕业生的建议。如果你现在是大学生，2026 年的今天，你会学习什么？你亲历了互联网革命的早期阶段。那么现在的大学生应该如何为未来做准备？

Marc Andreessen：获得AI超能力。我觉得很直白，就是你很幸运，你刚好来到了这样一个时刻，一种全新的能力出现了，它可以在成千上万条战线上同时增强人类能力，这种东西就这样“掉到我们手里”。而且它未来只会变得更强。

但问题是，会有大量看起来更年长、更有经验的人，他们会固执己见，会对这件事感到愤怒，会反对它，不愿意去使用它。而你恰好拥有一个机会：把这项能力变成你技能结构中最核心的一部分，变成你未来50年职业或创作生涯的关键能力。

所以我会说，全力投入。比如你面试的时候，不只要拿着简历，而是展示我如何使用这些技术，我具备哪些AI能力，我能带来什么。有些雇主可能不会重视这一点，但也有很多雇主会觉得，这正是我们要找的人。

这里其实挺有意思，Douglas Adams（道格拉斯·亚当斯）曾说过一个规律，这是他30年前提出的——技术被不同年龄群体接受时，会呈现一个重复模式：

如果你小于15岁，你会觉得“这就是世界本来的样子”，很自然。如果你在15到35岁之间，你会觉得这东西很酷、很有用，甚至可以用它建立职业。但如果你超过35岁，你往往会觉得它“不自然”“不合法”“违背社会价值”，甚至应该被消灭。

所以现在我觉得，15到35岁，尤其是15到25岁这一代，其实是非常幸运的。

说实话，我自己并不经常想回到过去，但如果现在让我变回18岁、20岁或22岁，带着这种能力重新开始人生，我会非常兴奋。

我们现在也在尝试招聘更多这样的人，因为他们是“AI原生”的，他们会帮助整个组织变得更AI化。

还有一个常见叙事是“公司以后不会再招初级员工了”，因为AI会先替代他们，公司只会保留资深人员。但我恰恰相反。我认为公司一定会非常需要AI原生的年轻人。

18岁、24岁、甚至14岁，只要掌握AI工具，他们会成为我们以前从未见过的“超级生产者”。当然，这也会对童工法之类的制度形成很大压力（笑）。可以说，孩子们真的“渴望AI大脑”。

新时代的世界观

唯一确定的价值：没有任何价值是绝对的

主持人：你之前在节目里也提到过Z世代，你很欣赏的一点是他们很有勇气，而且很多人因为经历了疫情时期的学校教育，以及各种外部限制，所以对传统体系有点“疲惫”甚至“脱离”。

你还转发过Chris Arnade的一条内容，里面提到一个观点：大家通常谈“教育鸿沟”，但其实还有“代际鸿沟”。比如婴儿潮一代（Boomers）更倾向于坚信自己的“真理”，而年轻人则更偏向后真相、相对主义、多元主义。你觉得这个认识论层面的差异，有什么让你觉得有意思的地方？你怎么看这种变化？

Marc Andreessen：其实可以分成两个层面。第一点是，很多婴儿潮一代的特点是，他们在很大程度上相信“电视上说的东西就是真相”。也就是说，电视里的主持人说什么，他们就相信什么。但20岁的人会觉得这很荒谬。

不过问题是，这一代人从小看电视长大，他们习惯了这种信息来源模式。以前是新闻主播告诉他们“事实是什么”。当然现在我们知道里面有很多问题，但那就是他们形成认知的方式。

而今天，40岁以下的人已经有太多例子证明：这些权威叙事并不可靠。尤其是现在20岁左右、经历过过去15年教育体系的人，会更直接地认为：这些机构并不可信，很多东西是“表演性的”。

第二点更有意思。婴儿潮时代的一种核心观念是“没有固定的道德标准”，也就是一种道德相对主义：所有文化都一样，没有优劣之分，西方不比其他文化更优越。

这种观念在当时以“多元文化主义”的形式存在。后来又演变成政治正确，再后来变成今天大家说的“woke”。比如1990年代，《The Closing of the American Mind》这类书就在批评：大学正在教学生“没有客观道德，一切都是相对的”。

问题在于，这种体系本身又变成了一种“固定信念”。也就是我们唯一确定的价值，就是“没有任何价值是绝对的”。这就很矛盾。

所以结果是：年轻一代一方面完全不再信任这些旧有权威，因为他们看到太多例子说明这些东西并不可靠；另一方面，他们又在一个不断强调“不要评判任何价值”的环境中成长。

于是他们形成了一种新的状态：更怀疑权威、更警惕信息操控、更不容易相信既定叙事，同时对世界的理解也更碎片化、更复杂。

总体来说，这一代人的世界观，和婴儿潮一代、甚至X世代、千禧一代，都已经明显不同了。

“把自己接到社交媒体的神经接口上”

主持人：最后一个来自观众的问题：你是怎么做到信息监控能力这么强的？有什么秘诀吗？你是怎么同时跟踪这么多事情的？

Marc Andreessen：当然，首先最重要的是接入“MTS信息洪流”（fire hose）。还有团队开发的那些很棒的工具，这些都非常关键。我自己基本上已经长期“接入”了信息系统，可以说某种程度上是把自己“接到了社交媒体的神经接口”上。

比如持续刷X、YouTube这些信息流。同时，我也会刻意去读一些旧书，用来对冲这种信息洪流，保持某种平衡。

参考链接：

https://www.youtube.com/watch?v=k1z0e7bGzq0

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