第二个忧虑就是生物是不是要输给AI了？我觉得这也可以用脑机接口去对抗。我们为什么会输给AI？AI到底比我们强在哪？AI的学习效率其实没有我们高，人类的小孩，你让他看猫的正面，下次猫背对着他，他也知道那个是猫。但你让计算机去学，它需要经过很多的训练，它的学习效率没有人类高，但它的好处在哪儿？它可以无休无止地训练，它没有代际，你只要把数据堆给它，把模型架构弄好，在GPU上就跑吧。

既然人类的效率比AI高，那咱们吃亏在哪？人类是代际的迭代，进化是用代际来完成的，一个小孩生下来，就像打游戏重新读档一样，之前的经验都没了，当然他脑子里会有一些环路的存在，他可以很快地学东西，但是他要重新开始学；等到一个人去世的那天，他这些经验就基本上就不见了。

但这些经验在哪呢？就在这些脑电活动里，如果我们用脑机接口的方式把这些脑电活动记录下来，在里面抽提它的特性，比如说我们记录到成千上万人的脑电活动之后，把它汇总在一个超级云端的大脑里，让它进行训练，那我们就打破了碳基生物只能用代际来进化的界限，可能生物智能就会很快地迭代，再用它迭代的智能去反向赋给我们每一个人类个体。我认为这就是我们能打败AI的很重要的一条路。

王慧：也就是说，一个人死了，但仿佛没死，他可以通过脑机接口的方式，实现所谓“站在巨人的肩膀上”，站在脑电数据上。

李孟：对，第一，一个人死了，他可以不死，因为他的脑电可以继续存在。马斯克经常讲这个事，他说人类要永生，我要把我所有的意识、记忆，通过脑机接口的方式移植下来。他讲的是第一步。

第二步是什么呢？不仅我没死，而且我的后代，我的孩子可以在我的脑电数据的基础上直接踩着我的台阶“进化”，那是完全不一样的。不知道我说这个大家会不会觉得太科幻了，是不是有点扯淡了？但确实是这样，只要我们打破代际进化的限制，我们生物智能可能会很快的变成另外一个状态。

王慧：现在我们看一个小孩聪不聪明，可能会看他爸妈智商高不高。爸妈很聪明，这小孩可能就会很聪明，但是小孩还要自己学习。那以后是不是他爸妈积累的这些知识，我可以通过一个什么东西传给这小孩，这是你爸妈留给你的脑电数据。

李孟：不一定是这种形式，不一定是我把知识直接灌到他脑子里，有可能是等他想要某种能力或者技能的时候，他问云端的生物大脑，就是那个不停迭代的大脑要，以某种方式直接得到这些技能，有点像现在我们用的大语言模型，我们问他一个问题，给你一堆答案。下次我们可能就不问语言模型了，去问脑电模型。脑电模型会根据这个小孩提的问题，当时的环境、语境、语气，像一个人一样跟他进行对话。这个时候就相当于我把生物智能抽提出来了，未来语言大模型可能会替换成脑电大模型。

王慧：越讲越科幻了，这个就像人机融合，马斯克2016年创立Neuralink之后，说他们认为到2028年，大部分的人类就可以和AI实现互联。今年8月，OpenAI的创始人奥特曼创立了一个公司叫MergeLabs，merge就是融合的意思，很清晰地指向了人机融合，您觉得人机融合是未来人类的一个发展方向吗？

Open AI创始人山姆·奥特曼 视频截图

李孟：我觉得是个必然的发展方向，这个不是我们选的，是因为AI太强大了，我们必须要和它融合。你要从悲观的角度讲，是这样的，它太强大了，我们一定要借鉴它。我们人类是很难接受和另外一个东西融合的。

王慧：对，还是个机器。所以怎么样的方式才能让大众普遍接受呢？是强行接受，因为其他人融合，所以我也要去融合，还是说有一种方式能让所有人或者大部分人接受这种融合？

李孟：我觉得是通过产品融合，有了好用的产品，大家都用起来之后就融合了。比如大语言模型，其实大家某种程度上已经跟它做了一定的融合。我们要查一些资料，或者想让它写个文字，就会去找它。这在某种程度上，在某些场景下，已经是融合了，脑机接口未来也是这样。在某些场景下，我们觉得它确实带来好处了，就自然会和它融合。

王慧：我们看到现在资本也在积极地进入到脑机接口这个领域，现在这个概念很火，大家聊得也很多，您怎么看这波资本的积极布局呢？

李孟：首先，资本进入对任何一个产业肯定是有促进作用的，无论它会产生多大的泡沫，泡沫它是一个周期，（泡沫）周期破了之后会有很多东西累积下来，就像就本世纪初的互联网泡沫一样，虽然泡沫非常大，也造成了很多不幸的事件，但是毕竟它会留下来很多可以沉淀下来的技术，导致了后来移动互联网的发展。我们国内信息革命其实也是从那波开始的，有很多人回国创业，像搜狐。所以资本进到某个行业里肯定是助推性更大，但不好的地方在于，当它很快、很高、很大量地进入之后，会导致鱼龙混杂。