5. 你曾警告“算法可能加剧社会不平等”。那么，政策设计应如何确保弱势群体能从人工智能的普及中受益？

尤瓦尔·赫拉利：随着人工智能的发展，一个很大的危险是，它将加剧国家之间和国家内部的不平等，因为少数人在技术上占主导地位，而大多数人可能会失去工作，也可能失去经济甚至政治能力。因此，我们需要帮助人们调整和适应人工智能时代快速变化的世界环境，这就需要在成人教育和心理健康方面进行大量投资。这两个巨大的困难让就业市场将一次又一次地迅速变化。因此，即使是四五十、五六十岁的人也需要再培训，以适应新的工作，因为所有的工作都会消失，而新的工作又会出现。我们需要为成年人建立一个教育体系，帮助他们做到这一点。

而再培训和一次次更换工作、职业也会给人带来很大的心理压力。所以，就像过去政府建立庞大的医疗保健系统一样，现在政府也需要更多地考虑心理健康问题，建立心理健康系统，帮助人类应对生活在人工智能世界中的巨大压力。

当然，人工智能可以帮助我们完成这两项任务。我们可以在一定程度上依靠人工智能教师和治疗师来帮助我们应对人工智能时代的各种压力和变化，但这需要大量的政府支持。而且，正如我之前所说，永远不要只相信人工智能会提出解决方案，因为人工智能充满了偏见和错误。所以，我们需要让人类继续掌握主动权。

6. 当AI同伴能提供情感支持，我们该如何保留你在书中所强调的“真实的人际连接”（authentic human connections）这一核心价值？

尤瓦尔·赫拉利：我无法预测未来，但目前最关键的是要明白，人工智能没有自己的感情。它们可以识别、操纵我们的感情，但它们没有自己的感情。所以，人工智能可以识别我什么时候生气，什么时候害怕。如果它是一个好的人工智能，它就会知道如何帮助我处理愤怒或恐惧。如果它是一个坏的人工智能，可能被某些公司或政府使用，它就会操纵人们，使他们更加愤怒和恐惧。但至少现在，人工智能无法拥有自己的情感。

真正的人际关系从来都不仅仅是我自己的感受。在一段关系中，我们总是希望别人理解我们的感受，照顾我们的感受。我们希望父母、配偶、孩子理解我的感受。但这只是关系的一半。在真正的关系中，我们还需要理解他人的感受，培养自己的同理心。

比方说，我现在很愤怒。但也许你也很愤怒，也许你很害怕。我不能只顾着生气。我需要考虑到也许你也在害怕，也许最重要的事情是把我的愤怒放在一边，帮助你处理你的恐惧。但要建立这样的关系，只能与有感情的实体建立。你无法与人工智能建立这样的关系，因为它永远不会感到恐惧。它从不感到愤怒。

现在，人工智能可以假装感到恐惧或愤怒。制造陪伴型人工智能的公司可能会故意让人工智能假装有感情。这是一个很大的危险，因为这将是一种极具操纵性的关系，会欺骗人们。因此，我们需要以诚实为基础的人际关系。在现阶段，制定禁止人工智能假装人类的规则和法律也非常重要。我们不知道未来人工智能会不会也能拥有感情和意识。我们不了解人类的意识和感情是如何产生的，因此我们很难知道人工智能到底能不能产生自己的感情。我认为这是我们这个时代重要的科学问题。

7. 关于您的全民基本收入（Universal Basic Income）提案：在人工智能主导的就业市场中，如何协调劳动价值与人的尊严？

尤瓦尔·赫拉利：重要的是要记住，我们需要保护的是人，而不是工作。这并不是说工作是神圣的，我们必须为人们保留这些工作，而是在说，真正重要的是人类的需求和情感。如果我们能以另一种方式满足人类的需求和要求，而不是让他们从事某项工作，那就没问题。

我看到你在提问中说，我在建议全民基本收入。事实上，我从未建议过全民基本收入。我认为这是一个错误的概念，其包含的两个错误是全民性和基本性。全民意味着全世界。但大多数人在考虑全民基本收入时，只会想到本国国民基本收入。比如在美国，可能会考虑在加利福尼亚州征税，然后用它来给俄克拉何马州的人们发放基本收入。但最大的问题是，墨西哥人会怎么样？与美国相比，人工智能革命可能会对其他国家的人民造成更大的伤害，这些国家的人民会怎样？我们能实现全民基本收入吗？我不这么认为。我们没有一个全球人民的政府。那么，谁会在美国等富裕国家收税，然后把这些税送到贫穷国家呢？我认为这是一种幻想。

同样，“基本”一词也是如此。是的，满足人们的基本需求很重要。然而，谁来决定什么是“基本需求”？“基本”的定义可能会瞬息万变，比如什么是“基本医疗保健”？因此，我们必须非常谨慎地对待这个问题，全民基本收入听起来是个不错的解决方案，但实际上可能是一种假象。

8. 全球年轻一代对人工智能的接受速度最快。他们应培养哪些核心能力，才能避免《智人之上》中所预言的“认知依赖”（cognitive dependency）？

尤瓦尔·赫拉利：他们要明白信息不是真理，像人工智能这样非常复杂的信息技术并不一定能为他们提供生活和世界的真相。

信息不是真理，因为大多数信息都是幻觉、虚构、幻想和谎言。真相是一种罕见的信息，因为制造真相既昂贵又复杂。而制造幻想和假象则简单得多，成本也低廉得多。因此，这个世界充斥着幻想和假象，真相非常罕见。如果人工智能在这种信息泛滥的情况下接受训练，那么人工智能很有可能只会制造出更多的幻想和假象。因此，如果年轻人只学会相信人工智能告诉或推荐给他们的任何事情，这是非常危险的。你需要培养自己分辨现实与虚构的能力。

9. 在这个人工智能创新加速的时代，《人类简史》中关于“保持批判性思维”的建议对年轻人具有怎样的特殊意义？

尤瓦尔·赫拉利：你不能认为人工智能已经非常成熟，人们现在什么都问它，人工智能说什么就信什么。我们必须更加警惕地去区分可靠和不可靠的信息，意识到世界上大多数信息都不是真相。

某网友用豆包“预订”餐厅，被商家告知无效后气愤写下差评。

10. 像ChatGPT这样的工具现在可以撰写论文、编写代码并模拟对话。这一技术飞跃是否可能引发《智人之上》所预测的“知识权威崩溃”（collapse of knowledge authority）？我们该如何在推动创新的同时，建立抵御虚假信息的“技术防火墙”？

尤瓦尔·赫拉利：我们既需要监管人工智能，也需要教育人们。人工智能监管应包括，例如，禁止假冒人类。我们可以接受人工智能与我们对话，但前提是它们不能冒充人类。我们需要知道，你是在与人工智能对话，还是在与人类对话。

同样非常重要的是，我们需要教育人工智能，让它们有质疑的能力。它们需要知道自己可能会犯错误。在自然界或社会的每个系统中，自我纠正都是关键。让我们想想，孩子是如何学会走路的？不是通过老师和家长的指导，而是通过自我纠正机制。孩子站起来，迈出一步，摔倒了，再站起来，试图以稍有不同的方式迈出一步，也许迈出了一两步，又摔倒了。就这样，孩子一步一步，不断发现并纠正自己的错误，逐渐学会了走路。即使作为成年人，当我们走路时，我们的身体也会不断进行自我纠正来保持平衡。我们的大脑中有一种自我纠正机制，确保我们不会摔倒。没有这些自我纠正机制，我们就无法了解或执行任何事。

科学也是如此。纵观各类学科，无论是历史学、生物学，还是物理学，在发展的过程中科学家们都会不断地犯错，然后不断地纠正错误。要知道，真正在科学杂志上发表的论文，往往都是那些对过往科学成果的再研究和纠正。如果我写一篇文章，只说爱因斯坦是正确的，E等于M乘C的平方，爱因斯坦说的一切都是正确的，那么没有期刊会发表这篇文章，因为这都是我们已知的内容。你不会因为说爱因斯坦是对的而获得诺贝尔物理学奖。要在物理学学术期刊上发表文章，你需要找到爱因斯坦错了或爱因斯坦不知道的东西。这就是唯一能发表的东西，修正和补充，揭露我们以前不知道的东西。而要获得诺贝尔物理学奖，你需要揭露一个真正的大错误或大漏洞，即之前理论中缺失的东西。

因此，自我修正是生物系统、社会系统和科学的关键机制。我们需要训练人工智能，让它们也拥有这些强大的自我纠错机制，能够识别并纠正自己的错误。

当然，我们还需要教育人们不要过于信任人工智能，要明白人工智能并不是完美的天才。我们还需要保持社会的自我纠正机制，这样即便人工智能开始犯严重的错误，但社会仍然是人类主导的社会，我们仍然有能力识别和纠正人工智能的错误。