北大郭文茗：AI末日论是网络安全问题，人工智能本质是“次生智能”
导语：2026年9月，美国围绕AI末世论爆发激烈争吵。北京大学教育学院教育技术系长聘副教授郭文茗指出，AI末日论本质上是披着智能神秘外衣的网络安全问题。人类智能是依赖技术工具的“原生智能”，GenAI则是寄生于人类智能之上的“次生智能”；不存在超越人类智能的普适性AGI，场景化应用才是人工智能下一步主要方向。
核心结论
郭文茗提出：人类智能不是仅凭“赤裸裸的脑力”，而是一直依赖技术工具辅助，是“原生智能”；人工智能是“次生智能”；人工智能场景化应用有可能抛弃大语言模型底座，采用基于场景的、更精准的小数据集；AI4S、AI4SS、AI4E等细分领域有很大发展空间。
人类智能并非仅凭赤裸裸脑力
一个人生来依靠眼耳鼻舌身感知世界，但寿命和活动范围限制了直接经验。拿破仑时代法国丛林发现的野孩子，因错过语言发展期，终生未学会说话，智力未得到发展。培根在《新工具》序言中写道，人并非仅凭赤裸裸的脑力认知世界，而是依赖工具。
20世纪以来，人类学和媒介环境学研究表明，培根所说的工具包括口头语言、文字、印刷机、广播电视和计算机等信息传播技术。剑桥大学人类学家杰克·古迪将口语和文字称为智力技术。
第一次认知革命：口头语言带来知识爆炸
数万年前，口头语言诞生。假设原始部落A、B、C分别知道植物1、植物2、植物3有毒，口语出现后，他们可共享知识，每个人关于有毒植物的知识成倍增长，爆发第一次认知革命。波普尔将这种依靠口语和记忆建立的集体知识空间称为“客观知识世界”。
图1：口头语言与智人的第一次认知革命
口语带来两方面影响：降低死亡风险，改善生存；从0到1创建人类共有的“客观知识世界”。人类智能来源变为：人类智能＝生物感知＋基于口语的客观知识。
技术创新推动人类智能跃迁
文字、印刷技术、电子媒介和数字媒介相继出现，推动“客观知识世界”数量和质量发展。人类“赤裸裸的脑力”在6000年里没有太大突变，但基于手抄书、印刷书、互联网的客观知识，推动人类智能出现跃迁式发展。今天，文化人脑中对世界的认知大多来自阅读，而非亲眼所见。
人类智能：一种原生智能
人类智能发展面临的挑战是：所有认知客体都不说话。人类要表达对世界的观察，必须借助口语、文字等技术，为事物创造符号表征。从苏格拉底、柏拉图、亚里士多德到维特根斯坦、海德格尔，都在讨论“事物—符号”关系。用语言文字表征认知客体，相当于为不说话的自然物做标注，这是人类对世界的第一层认知，可称为“原生智能”。
图2：用语言为不说话的自然物做标注
不同媒介技术特性影响标注的符号、准确性和复杂度。口语时代用声音命名；古希腊书写时代创造大量书面概念，实体、谓词即来自亚里士多德；谷登堡印刷机后，文字、数字、几何图形、地图、解剖图可批量精准印刷，推动现代科学技术和大规模协作。
地图印刷和大航海时代催生经纬坐标系，为地球每一点做标注，形成世界地图和“世界观念”。火车发明后，全球同步计时网成为迫切需求，时区和统一计时系统为现代交通、物流提供精准时间标注。近代科学突破也伴随新科学语言：伽利略说科学语言是数学；笛卡尔发明坐标系；牛顿发明微积分；1787年《化学命名法》使化学成为现代科学；DNA双螺旋和ATGC碱基字母构成生物基因科学范式。
这些案例表明：人类认知到达哪里，语言就创造到哪里。语言是人类智能独特的创造。进入数字时代后，多模态语言变成人工智能的“输入”原材料。与GenAI再生成的语言表征相比，人类智能具有第一性，是原生智能。
GenAI：一种次生智能
人工智能技术与数字媒介特性密不可分。数字媒介信息传播系统使用两套表征符号：一套是人机交互界面上的文字、数字、音乐、图、表格等多模态表意文字系统，供人类阅读；另一套是芯片上的01二进制数字电信号，供软件程序调用和处理。
图3：数字媒介环境下的两套符号
如何把人类多模态表意符号输入计算机，变成芯片上的01二进制字符串？个人电脑早期只能处理英文字母，汉字至少需2个字节。上世纪80年代，汉字信息化成为中国信息化难题，1987年王选团队研制方正汉卡和汉字激光照排系统后，问题才彻底解决。
图4：汉字和图形的数字化表达；地图和照片的数字化
地图和照片数字化推动地理信息系统、数字导航、谷歌VR地图、智能驾驶发展。人脸识别中，人看到两张脸，AI调取两个jpg格式01二进制文件，通过模式识别计算相似度，按阈值输出结论。语音识别类似：人体验为“说一句话，屏幕出现文字”，AI接收MP3格式01二进制文件，识别声音波形后输出汉字。
文字、地图、图片的01二进制转化解决输入输出，但未解决语义层表征。知识图谱、Palantir本体论等从语义层标注内容和工作流。视觉图片也含语义结构。GenAI采用的Transformer架构，本质上是通过对天量语料的大规模统计分析，对词语关系和一定语义关系进行标注。这种标注无法完全表达自然语言中多层丰富语义关系，因而会出现幻觉。
综上，人类智能是创造口语、文字、数字、图标等多模态表征语言，去标注“不说话”的自然，这是第一层标注；GenAI是对人类创造的多模态语料做标注，这是第二层标注。标注后的多模态语料输入GenAI，通过统计分析等处理后，再生成语言表征和计算机代码等人工智能应用。因此，GenAI是寄生于人类智能基础上的“次生智能”。
图5：两层标注：人创造多模态语言标注自然，人工智能标注人类多模态语言
不存在超越人类智能的普适性AGI
智能生产过程中的两层标注，每一层都会发生信息失真。人类用语言对自然的标注是不完备的，自然从不回应；对人类多模态语言表达的数字格式转化和人工标注，也可能存在语义信息二次损失。具身智能搭载的望远镜、显微镜、红外线、超声波等传感器可超越人的眼睛和耳朵，但对观察信息的表征、分析、计算仍使用人类创造的概念、统计单位和计算方法，仍受限于人类智能。
语言对世界标注的不完备性，决定人类知识是一个不完备系统。人类通用智能就是保持对世界的好奇心，随时准备面对不确定性，通过持续探索解决问题。这种动态性决定不存在一种超越人类智能的人工通用智能。场景化应用是人工智能下一步主要发展方向。场景化应用降低问题复杂度，同时要求极高可信度和可靠性。从计算成本和回报率看，大语言模型都不是最合适方案。未来，人工智能场景化应用有可能抛弃大语言模型底座，采用基于场景的、更精准的小数据集。
真正的危险与真正的挑战
原生智能和次生智能的分野，打破了前沿AI实验室为资本运作刻意营造的神秘面纱。但人工智能给人类生命和财产安全带来的风险客观存在。AI与汽车、无人机等动力设备结合，提供便捷服务，但一旦智能操控系统遭遇病毒攻击，可能出现无人驾驶汽车连续相撞；若被黑客恶意操控，可能变成破坏性武器。AI在军事领域应用是高利害领域，目前高利害AI应用主要依托Palantir本体论架构等可信AI架构，而非GenAI。
现代社会高度依赖金融、物流等大规模信息系统。一旦遭遇黑客攻击，可能造成局部或全局混乱，危害生命和财产安全。GenAI加剧了信息系统安全风险，这是真实危险。
人工智能下一步发展的真正挑战，是清洗和重构人类知识体系。历史上，新媒介技术出现都会对旧知识进行重构。数字媒介和人工智能将对建立在印刷技术基础上的分科知识体系带来改造和重构。现代大学分科体系在印刷机发明后400年里逐步形成，20世纪以来已遭胡塞尔、查尔斯·斯诺、约翰·霍根等批判。绩效考核和GenAI工具使重复造新词、水论文现象恶化。用昂贵算力统计内含矛盾、冲突、重复的知识，是巨大浪费。如何辅助人类荡涤糟粕、重构知识体系，是人工智能下一步发展的真正挑战。AI4S、AI4SS、AI4E等细分领域任重道远。依靠AI工具重建的用词准确、语义结构清晰的知识网络，将是支持人类智能社会运转的技术基础设施和知识基础设施。
基础和通识教育应适度控制AI应用
人不是与生俱来拥有高阶智慧。婴儿需要接受语言、文字、数学、科学教育，才能成长为拥有高阶智慧的人。AI智能来自训练，婴儿同样需要训练。人类智能训练语料用口语、文字、数字、方程式、分子式等表意符号表示，人只有掌握这些符号，才能操作AI、理解AI生成内容。因此，针对特定人群、在特定教育场景下禁止使用AI，是负责任措施，而非落后行为。
附录：2026年9月AI末日论事件脉络
2026年9月8日，Jacob Coxon宣布从Anthropic辞职并警告前沿AI公司研发超级智能是在赌博，推文浏览量超1.7亿次。同日，Anthropic对齐负责人Evan Hubinger称团队真的相信AI可能杀死所有人，个人判断十年内概率超10%。9月12日，Anthropic CEO达里奥·阿莫迪发表长文《We Must Pace the Frontier》，提出必须放慢AI模型发展速度。马斯克和奥尔特曼立即响应，三巨头罕见一致支持AI发展减速。9月14日，黄仁勋在洛杉矶All-In Summit会场戏剧性接听特朗普总统电话，特朗普批判鼓吹AI风险是骗局，黄仁勋回应AI不会接管世界。9月17日，Palantir CEO亚历克斯·卡普在CNBC专访中尖锐批评AI末日论，称企业客户抱怨Token投入大、知识产权暴露给大模型而收益太少；前沿AI实验室近乎讹诈：AI太危险，所以必须掌控在我们手里，理应拥有世界上所有知识产权。Palantir是世界领先可信AI应用层公司，关键金融应用、无人机军事行动建立在其本体架构上，培养4000多名FDE工程师。
附录：各学科智能研究状况
心理学19世纪创立，研究大脑功能与信息处理，但认知奥秘远未达到物理学伽利略时刻、化学拉瓦锡时刻、生物学双螺旋时刻。加涅曾澄清，长时记忆、短时记忆等概念是受计算机体系结构启发的假说。哲学认识论从柏拉图、亚里士多德到笛卡尔、洛克、维特根斯坦、海德格尔、斯蒂格勒，一直讨论认知论/知识论，但概念繁杂。波普尔提出“三个世界”，把依赖技术工具建立的知识空间独立为“世界3：客观知识世界”，但未系统分析技术变革与客观知识世界发展关系。媒介环境学讨论从口语到广播电视的技术变革影响，麦克卢汉名气最大，瓦尔特·翁和伊丽莎白·爱森斯坦贡献最大。瓦尔特·翁称，大自然从不明言事实，事实只出现在人类设计的语言表述中，用以指称周围真实世界里那张无缝的网络。