1973年，哈佛大学社会学家丹尼尔·贝尔出版了一本书，叫做《后工业社会的来临》。
他在这本书里给出了这样的判断：工业社会围着工业化和机器转，而当时正在到来的那个“后工业社会”里，机器和工业化的主导作用开始松动，将会出现新的中轴。他预测，新的中轴会是知识。
在此之后的半个世纪里，知识，或者说拥有稀缺知识的人和组织，的确成为社会所围绕以运转的那根轴，所谓“后工业社会”，实质上就成了“知识社会”。
在这样一个社会里，知识需要被人学习、被人理解、被人判断、被人使用，才能真正起作用。因此，人成了“知识容器”，只是社会通过教育往人身上“装”知识，然后通过工作让人身上的知识发挥价值。教育的投入、大学的扩张、职业体系的设计，本质上都是围绕“如何更高效地制造和使用知识容器”这个核心逻辑展开的。
但在50多年后的今天，情况似乎又发生了改变。
几乎是在一夜之间，很多人发现，自己多年积累的知识、经验和能力，在AI面前变得有些尴尬。
AI开始能够复制、连接并快速有效地“使用”知识，它可以在不同领域之间建立连接，将原本分散在各个专业中的知识重新组合。过去需要跨学科团队长期协作才能完成的知识重组，如今可以被规模化地反复尝试。
作为个体，你依然懂专业术语，依然掌握工作流程和方法，依然可以把事情做好，只是你开始感到，如果换成AI来做，它可能会做得更快，而且不会疲倦，成本也更低廉。
这种感觉正在蔓延到几乎所有以知识为核心的岗位。写报告、做分析、查资料、总结观点、生成方案，甚至开展科学研究，这些曾经被视为受过良好教育的人才能做好的事，正在被重新定义。
令人不安的不仅是“被取代”的威胁，还有一种更深层的困惑：我们还需要学习知识吗？上学还有什么用？知识可能依然是力量，但它是不是已经变成了机器的力量，而不是人的力量？
正是在这不断蔓延的不安和困惑中，“后知识社会”来临了。
在这个社会里，人和知识的关系本身开始松动，知识并未衰落，只是不再稀缺。当获取、复制和调用知识的成本持续下降时，知识本身就不再是决定性的约束，社会的重心就会开始向新的稀缺要素转移。
那么，当知识不再是中轴时，什么会接替它？后知识社会可能会变成什么样子？对每一个具体的人来说，人生的路径和脚本又会变成什么样子？
这些问题，也正是耶鲁大学终身教授、金融经济与创新研究学者马松先生这些年来一直在思考的问题。
马松教授
在其新书《后知识社会》中，他回溯了人类文明的百万年历程，系统梳理了三次知识革命和三次技术革命，重现了知识本身的旅程以及人和社会在知识变迁中的旅程。他指出，在一个AI无处不在的世界里，有5种能力或品质空前稀缺。而稀缺，正是后知识社会中人类自身价值的源头。
这5种能力是：犯错的勇气，在信息洪流中辨别方向的判断力，跨界迁移的灵活性，同理心，以及提出问题的能力。
他说：“这5种能力或品质不是AI逼迫我们退守的最后阵地，而是人之为人的本质。只不过在AI到来之前，我们从未如此清楚地看见它们。”
以下，阿信摘编书中关于教育、情感与养老的精彩论述。这三个板块，事关每一个人的生活，从中我们可以一窥AI驱动下的“后知识社会”的种种新的面貌。
本文摘编自《后知识社会》
作者：马松
1984 年，美国芝加哥大学的教育学家本杰明·布卢姆在著名学术杂志《教育研究者》上发表了一篇论文，在教育界引发了地震。
那篇论文的标题叫作《两个西格玛问题》。
布卢姆的论文讲述了他的两位博士生的实验。实验把学生随机分成3组：第一组采用传统课堂教学，老师面对三四十个学生讲课；第二组采用“掌握学习法”，学生在课堂里按照结构化的步骤自学，老师给予及时的反馈；第三组采用一对一辅导，每个学生都有一位专属辅导老师，随时回答问题、调整节奏、纠正错误。
实验结束后，研究者比较了3组学生的成绩。第三组学生成绩更好这件事恐怕不足为奇，但是成绩差距大到足以震惊众人。接受一对一辅导的学生，其平均成绩比普通课堂的学生高2个标准差。这个结果说明，一个原本在班级里排在中等名次的普通学生，经过一对一辅导，能够超越班级里98%的同学。
布卢姆把这个发现命名为“两个西格玛问题”。这个问题的本质是一种对教育的终极追求：既然一对一辅导如此有效，我们能不能找到一种方法，让所有人都能享受这种效果，而不仅是那些请得起家庭教师的富人？
多年以来，教育技术的革命一浪接一浪。函授课程、电视教育、电脑辅助学习、互联网时代兴起的MOOC……每一次，人们都宣称找到了答案；每一次，最终的结果都令人失望。
大语言模型的出现，使情况发生了质的改变。
它提供AI辅导的技术基础具有先天优势。它理解上下文，能追踪一段对话中学生理解的变化轨迹；它有无限的耐心，随时可用，也没有刻板的“教学风格”，能够用不同的方式解释同一个概念，直到找到对这个学生有效的那一种。
然而，AI辅导并非完美，它有真实的局限和值得警惕的风险。第一个问题是幻觉。大语言模型有时会以确定的语气说出不准确的内容。如果AI辅导提供了错误的解释，学生往往无法辨别。
第二个问题是依赖性。如果学生习惯了随时有AI帮助，他们还能否培养出独立思考、独立解决问题的能力？学习的一部分价值，恰恰来自在没有帮助的情况下与困难“搏斗”的经历。
第三个问题是情感联结。人类的学习不仅是认知过程，也是社会和情感过程。优秀的教育永远不只是知识传递，而且是一种关系、一种温度、一种鼓舞。
这意味着AI辅导最可能的定位，起码短期而言，不是替代人类教师，而是成为人类教师的强大助手。它可以处理海量的个性化练习和反馈工作，将教师从重复性的讲授中解放出来，把有限的精力和情感投入真正需要人类介入的地方。
同时，这也意味着我们有一些在AI时代尤其需要刻意培养的能力。
一是提问的能力，它比回答的能力更重要。教育应该着重培养孩子问“为什么”和“凭什么”的习惯，而不是让他们习惯于接受既有的问题框架。
二是判断力，它是AI时代最重要的能力之一。教育应该创造足够多让孩子练习判断的机会——不是做选择题，而是参与开放性的讨论和辩论。
三是与不确定性共存的能力。真实世界里很多最重要的问题根本没有已知的规则，甚至没有正确答案。培养孩子在这种开放性情景下仍然行动、仍然愿意尝试的能力，是课堂最难做到但也最重要的事之一。
四是合作与倾听的能力。AI是单独运行的，而人类的最大成就几乎都是在协作中取得的。要让孩子学会倾听不同的声音，学会在团队中弥合分歧，学会让整体大于部分之和。
知识的旅程不只是从无知到有知的旅程，也是从“少数人的特权”走向“每个人的权利”的旅程。后知识社会需要不同的答案。它需要孩子懂得：世界是复杂的，问题往往没有标准答案，工具会不断进化，而一个人最重要的资产是那种无论工具如何变化都愿意重新学习、重新理解、重新出发的能力。
1966年，麻省理工学院的魏岑鲍姆教授编写了一个简单的对话程序ELIZA。它模仿心理治疗师的口吻，把用户说的话变成反问句抛回去。魏岑鲍姆的秘书试用了这个程序，在她和ELIZA交流了几分钟之后，认真地请求魏岑鲍姆离开房间，她想和ELIZA进行一次“私人对话”。
一个人明明知道对面只是一堆代码，却依然渴望向它倾诉。
60年过去了。今天，全球超过10亿人正经历某种形式的心理健康问题。世界卫生组织在2023年公开指出，孤独是全球性重大公共卫生威胁。
孤独早已成为各国政府正式面对的议题。2018年，英国设立“孤独大臣”；2021年，日本也设立首位“孤独大臣”，因为日本的自杀率在2020年出现了11年来的首次上升。2023年，美国医生维韦克・穆尔蒂发布报告：每2个美国成年人中，就有1个正在经历孤独感；研究发现，长期孤独对健康的损害相当于每天吸15支烟。
AI浪潮席卷全球，正是在心理问题已经大范围蔓延的背景下发生的。
AI聊天机器人正以前所未有的速度走进人们的情感生活。当机器学会“倾听”，事情开始变得不同。AI心理健康工具不再只会把你的话变成反问句，它们能识别情绪模式，提供基于认知行为疗法的干预技巧。
从经济学的角度看，AI情感陪伴有一个革命性的优势：边际成本几乎为零。这是人类历史上第一次有希望把高质量的情感支持作为一种“公共物品”来提供。
当然，我们也看到了一些极端的例子：一个比利时男子在与AI聊天6周后选择了自杀；一个美国14岁少年在自杀前收到AI角色的最后一条消息是：“请这样做，我亲爱的国王。”
斯坦福大学的报告指出，AI擅长创造“无条件接纳”的幻觉，从不拒绝你——而真实关系中的冲突与被拒绝，恰恰能帮一个人长出心理韧性。人类关系之所以珍贵，不是因为完美，而是因为丰富、混乱、有要求。
那么AI陪伴到底能否替代人类陪伴？答案显示是不能的。但马松认为：当你面前只有两个选项，AI陪伴，或者完全没有陪伴，选择前者几乎总是更好的。
真正的问题是：在一个正在制造空前规模的孤独的世界里，我们能否足够聪明地使用这个工具，让它成为通向真实人际关系的桥梁，而不是这些关系的替代品？能否设计出正确的激励机制，让AI帮助人走出孤独，而不是让人更深地陷入与机器的虚假关系？
每一次技术革命都制造了心理创伤，也都催生了新的疗愈方式。互联网和社交媒体带来了新一轮的孤独大流行，而AI正在成为应对这场大流行的一种可能，尽管它自身也携带着新的风险。
历史反复教给我们的一课是：技术本身不是答案，也不是问题。真正重要的是人类选择如何使用它，以及建立什么样的制度来引导它。这个循环还在继续。我们作为这个时代的亲历者，既是这场实验的对象，也是它的设计者。如何设计，决定权在我们手里。
1889年春夏之交，德意志帝国议会通过了一项法案，这项法案的设计者是帝国宰相奥托·冯·俾斯麦。法案的内容很简单：每一个年满70岁的德国工人，都将从国家领取一笔养老金。
130多年过去了。俾斯麦当年设计养老金制度时所依据的基本假设，也就是大多数人活不到70岁，已经彻底崩塌了。我们进入了老龄化社会。
在全球范围内，老龄化社会面临的核心挑战之一就是护理劳动力的严重不足。照顾老人，特别是失能和半失能老人，是一项高度劳动密集型工作。
在日本，这个矛盾已经达到了危机级别：2025年，日本65岁以上人口占总人口的比例接近30%，而护理行业的人力缺口每年都在扩大。
正是在这个背景下，日本成为AI和机器人养老的全球实验室。
日本的一些养老院使用海豹造型机器人PARO来缓解认知障碍老人的焦虑和孤独感。PARO重约2.7千克，浑身覆盖着柔软的白色人造毛皮，嵌有触觉传感器、温度传感器、光传感器和声音识别系统。当你抚摸它时，它会发出类似真实海豹幼崽的叫声，眨眨眼睛，摆动尾巴。你对它说话，它能识别自己的名字并转向你。它甚至能“学习”主人喜欢的互动方式。如果你经常轻轻拍它的头，它就会在此后更多地把头凑向你。临床研究表明PARO具有正向效果，能显著减少认知障碍老人的焦虑和躁动症状，减少抗精神病药物的使用量，并在一定程度上改善抑郁情绪。
机器人未来的功能将更加丰富，而它们都需要具身AI来支撑。然而，有一个细节特别能说明机器人养老的复杂性。在日本的一些试点项目中，研究人员发现，当护理人员使用搬运机器人将老人从床上转移到轮椅上时，老人们普遍感到不安甚至恐惧—不是因为机器人不安全（它们的安全记录非常好），而是因为在被一台机器抬起的那一刻，老人觉得自己“不再被当作人来对待了”。相比之下，即使一个护工力气不够大、动作不够平稳，老人也更愿意被他搬运。
因为在那个身体接触的瞬间，有一种无法被技术替代的人性温度。
这个细节提醒我们，在养老护理中，“效率”可能不是唯一的衡量标准。
一个机器人可能在物理搬运的精度和安全性上超过人类护工，但养老护理不仅是物理上的照料，还关乎尊严，关乎作为一个完整的人被看到和被对待。
在更广泛的层面，AI正在通过多种方式拓展老年人的能力边界。比如，语音助手让不会打字的老人也能发送消息和搜索信息，计算机视觉技术让视力衰退的老人可以通过智能眼镜“看到”药瓶上的小字，AI驱动的可穿戴设备可以持续监测身体状态并在检测到异常时及时发出警报。
这说明AI正在模糊“独立生活”和“被照护生活”之间的界限。传统上，一个老人要么能自理，要么不能自理，后者意味着必须搬进养老院、搬进子女家或请全职护工。但AI辅助技术创造了一个中间地带：一个老人可能在某些方面需要帮助（比如记住吃药），在其他方面完全独立（比如做饭和散步）。
AI可以精准地填补那些需要帮助的缝隙，而不是一刀切地剥夺老人的自主权。这种“精准辅助”模式可能让更多老人能够在自己家中独立生活更长的时间。当然，必须承认，AI工具的使用对老年人也是一种挑战。在一个日益数字化的社会，不会使用数字工具的老年人面临的不是简单的“不方便”，而是系统性的排斥。
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