梁建章斥资10亿补贴员工生育

梁建章斥资10亿补贴员工生育 AI时代下人口规模与创新财富分配的关联更紧密，中国必须通过降低生育成本与教育改革来扭转生育率崩塌以维持国家创新力。 在这场深度对话中，梁建章阐述了AI时代对各行各业的冲击，指出旅游业因其“重”实体属性而较难被替代，但AI助理的发展将使职业结构面临两极分化。他强调人口规模和本土市场在未来全球财富分配中至关重要，中国必须通过降低生育成本和教育改革来扭转生育率崩塌的趋势。最后，他结合自己创作的科幻小说《永生之后》，探讨了人类通过创新与传承对抗生命虚无的终极意义。 梁建章表示 AI 的智能涌现带来了深刻的哲学冲击，但旅游业因具有极强的实体服务属性，短期内很难被 AI 替代；携程已推出总额 10 亿元的员工生育补贴计划。 (0:00) 独立 AI 助理难以颠覆传统 OTA 巨头，因为缺乏深厚的用户场景与实时底层数据；携程引入大模型微调后，预计将客服自动化率从 50% 提升至 70% 到 80%。 (4:59) AI 的普及正加速替代初级信息处理岗位并加剧职业两极分化，现行教育体制亟须摆脱应试刷题的低效内卷，转向拥抱跨学科的通识广度。 (11:59) 在 AI 时代，算法试错与商业化高度依赖本土用户与数据规模；若生育率下滑导致年轻人才池萎缩，将在未来全球科技竞争与财富分配中面临被动局面。 (21:59) 中国生育率已降至 1.1 左右的低位，梁建章呼吁政府直接发放现金育儿补贴并推动教育减负，携程也通过“3+2”混合办公模式切实降低员工育儿压力。 (29:59)

携程创始人兼人口经济学家梁建章指出，AI技术爆发并未颠覆以重资产和服务为核心的实体行业，却在加速初级信息岗位的淘汰并加剧职业结构两极分化。他强调，人口规模是AI时代维系本土创新与全球财富分配权力的根本基石，中国亟需通过教育减负和强力生育补贴挽救生育率危机，以确保文明的新陈代谢与长期创新活力。 旅游业实体壁垒与垂直AI的渐进优化 (0:00) 梁建章认为，旅游业具有高强度的“重”实体属性，飞机飞行、酒店建造装修及客房保洁等复杂环境作业，在短期内（一代人左右）极难被AI取代，行业规模仍将随消费升级持续增长。针对独立AI助理是否会颠覆在线旅游平台（OTA）的疑问，他指出度假行程变数极多，用户更倾向自主规划掌控，且行程推荐对可靠性有95%乃至99%的苛刻要求。在缺乏深厚垂直数据与实时履约场景的情况下，通用AI助理难以取代OTA巨头。 因此，AI在旅游垂直领域的应用主要体现为效率的“略微改进”而非颠覆性重构。携程的大模型策略是在现有底座模型基础上进行微调并注入垂直行业功能。据梁建章透露，引入AI大模型后，携程客服的自动化率预计可从原有的50%提升至70%到80%，大幅释放运营效率。 职业结构两极化与应试教育的效率困境 (11:59) 梁建章将未来工作划分为三层：顶层是从事探索与决策的创造性人才，底层是司机、服务员等难以被机械取代的实体服务人员，而中间层的文员、秘书等初级信息处理工作正被AI快速吞噬，导致职业结构呈现“两极分化”。为了让下一代进入顶层创造者梯队，全社会研发人员比例需持续提升，中国R&D经费占GDP的比例已达5%并有望迈向10%。 然而，现行教育体系存在严重的低效与内卷。梁建章批评“小学六年加中学六年”的学制有近半时间被浪费在为了多拿一分的重复刷题中，教学内容数十年未变却消耗了家庭倍增的成本。在知识快速迭代的AI时代，教育不应是通过极致单科训练消灭竞争对手，而应借助AI工具普及低成本的顶尖通识教育，推动跨学科融合以培养创新的广度。 人口规模壁垒与跨国财富分配的残酷现实 (21:59) 梁建章驳斥了“AI时代人口规模不再重要”的论调，强调人口与创新的正相关关系在智能化社会反而更加紧密。未来智能社会中，工具创造者将拿走绝大部分财富，单纯的工具使用者则处于弱势。庞大的本土用户与数据是算法高频试错和商业化迭代的前提，同样一套算法在中美大市场可能一年就能完成变现，而在小规模国家则需数年，规模不足的国家极易在科技博弈中被“卡脖子”。 以日本为例，其人均GDP曾超越美国，但老龄化伴随的年轻人活力衰减导致其高科技创新力急剧萎缩，如今人均GDP已降至美国的一半左右。梁建章预测，中国在未来20年仍可依靠过往的人口红利惯性维系创新，但若生育率崩塌无法扭转，20年后的创新力将受到重创。针对Sam Altman提出的AI财富反哺全民基本收入（UBI）设想，梁建章认为国际竞争十分残酷，领先国绝不会无私向落后国分发财富，唯有本土人口与市场规模才是核心保障。 降低养育成本与企业混合办公制度破局 (29:59) 中国目前的生育率已降至约1.1（低于日本的1.3，高于韩国的0.8），接近每代人减半的临界点。梁建章指出，阻碍年轻人生育的核心在于极高的财务与时间成本。对比北欧国家将GDP的3%、日本将1.7%用于家庭福利支出，中国在这方面的财政投入亟待大幅提高，政府应当通过直接发放育儿补贴、提供0-3岁普惠托育服务、强制男性休育儿假等制度性举措为家庭实质性减负。 在企业微观实践上，携程自2023年7月起实施每孩每年1万元的现金补贴政策（连发5年直至满5周岁，预计总投入10亿元），并率先推行“3+2”混合办公模式，允许员工每周两天居家办公。梁建章指出，实践证明该举措在未降低工作效率的前提下显著提升了员工（尤其是育儿家庭）的满意度，展现了企业在缓解职场与生育冲突方面的制度探索空间。 梁建章在科幻小说《永生之后》中提出，如果技术消除了死亡但停止了代际更替，社会将因阶层固化而彻底丧失活力并陷入文明停滞。他认为人类不会将创新的核心主导权完全让渡给不可预测的AI黑盒，文明延续与对抗虚无的终极支柱，依然在于人类通过代际繁衍不断传承基因与探索精神。

[0:00] 梁建章: 只要模拟人脑的神经元，电脑就能产生巨大的“涌现”并逼近 AGI。这种震撼让我产生了一种“谦卑的感觉”。 [0:00] 梁建章: 真正的智能和创造性必然伴随着“不可预测性”与“不可解释性”，这种“黑盒”属性意味着未来的 AI 迭代更像是一个不断试错的进化过程，而非一蹴而就。 [4:59] 梁建章: 商务出行或许可以让助理搞定，但如果是复杂的度假行程，由于每个人的个性化喜好、家庭状况、天气等变量极多，用户最终还是倾向于自己掌控和选择，且这个规划过程本身就是一种乐趣。 [4:59] 梁建章: AI 在垂直领域的应用只是“略微改进”而非“颠覆性创新”。 [11:59] 梁建章: 在 AI 时代，知识更新极快，教育不应追求“把一门课学到极致以消灭竞争对手”，而应追求“广度”。 [21:59] 梁建章: 在 AI 时代，人口规模与创新的正相关关系不仅没有被打破，反而变得更加紧密。未来的智能社会中，工具的创造者将分走绝大部分财富，而工具的使用者则处于弱势。 [21:59] 梁建章: 中国在未来 20 年内仍能享受过去年轻人口的创新惯性红利，但如果无法扭转生育率崩塌的趋势， 20 年后中国的创新力将受到严重影响。 [21:59] 梁建章: 人类对 AI 的“不可预测性”天然带有恐惧，而对自己的孩子则充满包容。因此，人类绝不会将创新的主导权完全拱手让给 AI。 [36:59] 梁建章: “一千年以后还是梁建章在做董事长，一万年以后还是梁建章在做董事长，那年轻人还有机会吗？” [36:59] 梁建章: 人生的终极价值在于“创造”与“传承”。无论是留下一个科学定律、一个业务流程改进，还是通过生育将基因和创造力传递给后代，都是人类对抗虚无、实现文明延续的方式。

[0:00] 大家好欢迎收看硅谷101我是陈健那么这期视频是一场对话大家好我是梁建章旅游业是个很重的行业所以它相对其他行业来说被AI取代的比例不会很高现在的知识不是越来越少了是越来越多了所以不应该是把东西学金把最后一分取拿到而是说你应该学更多的东西我们如果不提升生育率的话我们过去新生人口的崩塌会在20年以后严重影响中国未来的创新力你个人是怎么看长生不老的如果有这样的一颗药放在你面前你会吃吗一千年以后还是梁建章在做董事长一万年以后还是梁建章在董事长你觉得什么样的东西对你来说是最有价值的我觉得贵国101邀请到了协城公司的创始人兼董事局主席梁建章先生做客我们的节目那么梁总啊这几年除了带领协程走过疫情三年尝试做直播有着各种的出圈的片段之外呢他还有一个身份就是人口经济学家他在斯坦福大学获得经济学博士之后呢去到芝加哥大学攻读博士后他是研究人口经济还有创新等等的议题那么梁建章呢最近发布了新书人口战略人口如何影响经济与创新那么这本书啊同时也出版了英文版名为The Demographics of Innovation同时呢在6月底啊习车集团推出了针对全球员工的成二代成长里经生育补贴政策也就是说在2023年7月1号开始入职满三年的全球员工无论性别每新生育一个孩子将会获得每年一万元的现金补贴发放指的孩子们五周岁为止那么这项对员工的福利投资会达到10亿人民币由此可见梁建章对生育率这件事情的重视程度而在我们的对话当中他也强调在AI时代人口和创新的关系更为紧密也关系到国家之间的财富分配所以在我们的对话当中我们也针对最近的科技进展特别是AI如何影响旅游业会替代哪些工作AI对未来国际财富分配的影响以及AI时代生育率和创新的关系还有未来人类价值这几个方向都进行了非常深度和有趣的探讨那么接下来就来看看硅谷101和协程董事长梁建章的对话吧那我首先想问一下您就是对于AI最近的感受因为最近AI创业在硅谷真的是特别的火您最近回到硅谷之后有什么样的感受吗我觉得AI这个东西确实是给我一个很大的个人的感受很大的一个震惊但对我更大的冲击可能不是商业上的商业上到底有多少可以成功的商业模式可以探讨我觉得现在大家一窝蜂地坐进去可能有些能够成立有些不一定能成立但主要给我是一个哲学上的就是观念上的一个很大的冲击也就是说以前可能认为人脑跟电脑还有巨大的一个差异这个电脑跟人脑还是差得很远但这次看来的话这个电脑只要是能够模拟人脑的神经元它就能够产生巨大的跃迁或者叫emergence或者叫类似AGI的这个东西但同时又我跟别人的感受可能不太一样同时就是让我感到还是很一种叫谦卑的感觉最后如果要智能的话它一定是所谓的所谓创造性所谓智能一定是会同时带来它的不可预测性跟它的不可解释性所以这样一个种黑合的东西的话使得未来的创新未来人工智能的迭代的话可能会没有那么快我们未来的进化还有很多很多迭代现在智能的模型我觉得有些方面还是overrated有些要做到一个商业的功能还远远不够但是首先是震惊能够未来只是时间问题人类的所有的智能应该是电脑是可以达到的但是同时就是它这个黑盒的东西使得我们未来的迭代可能更像一个进化的感觉就不断的失措没有说很快能够达到那如果你拿旅游业来举个例的话如果AI来了之后有哪些岗位会慢慢的消失然后有哪些岗位会新出来呢旅游业是一个很重的行业所以它相对其他行业来说被AI取代的比例不会很高因为你飞机还是要这么飞过去的话你这个空姐啊或者是酒店还是这么要靠人的建筑工人建筑工人也是比较难以被取代的因为它是个比较复杂的环境包括装修啊等等所以酒店实际上是一个房地产的一个行业所以酒店的建造本身就是比较难以被取代的服务呢刚才说了前台的check in 可能能够自动化但是你的 [4:59] 经节啊你的整理啊这些都还是很难被AI取代的叫短期啊我们说短期啊一代人所以他这个行业当人有更多的收入以后他的价格啊不大会下降但是他的这个在旅游方面的消费会增加所以这是一个少有几个就是这个行业会虽然价格啊有一部分会略微便宜一点但不会便宜太多但整体的这个行业的规模会增大但是比如说AI搬你订机票或者是AI帮你订酒店这个可能很快就可以做了我记得XGBT刚来的时候大家还在说他只能跟你聊聊天他不能具体的帮你做一些具体操作的东西比如说他可以帮你来比如说我去非洲玩他可以跟我说非洲哪些国家好玩哪些国家有什么样的景点但是具体到我要订哪个的酒店我要订什么样的航班他还不能帮我做但是很快然后OpenAI就发布了XGBT的Plugin就是他的API现在很多创业公司也在帮你做这个我觉得我跟大多数人这个观点是不一样就AI能够帮你订酒店订机票这件事情其实早就有人就想做了对吧我们说最早是OTA最早是我们这样的就是你来打电话或者是你在网上说你要订订什么东西后来其实就出现了叫MetaSearch就叫原搜索那原搜索实际上他们出来的定位其实就是帮客人去比价那去订一个东西他们也是想做他们的个性化或指纹化但是做到后来我们也是后来我们也做Meta就等于是OTA跟META就混在一起了还是变成一个叫OTA加META的这样的一种混合模式的这样一些公司所以你说做一个就是AI AssistantAI Assistant的话到底是又再加一层独立的AI Assistant还是现在这些公司就会去做AI Assistant这个都不一定你如果做一个独立的AI Assistant到底比现在这些公司或以前的META公司更能够做得好到什么程度呢因为AI大家都可以做而原有的公司可能它本身是它更多的用户场景更多的用户的数据所以我不太认为这样的一个AI system会比以前做得更好另外为什么以前的这个AI system没有这么智能呢因为确实你要知道这个客户多少的信息多少数据才能够帮他选酒店OK我知道你有钱没钱对吧这个平时大概住过什么酒店但是你真的到了一个比如说夏威夷吧夏威夷有几个岛或者是有这么多好的这个酒店那他能你能相信他帮你选吗也是很难的你能相信他帮你选这个行程吗那个行程可能是根据你那时候家庭的情况甚至天气或怎么样当然这些我说可以比现在做得更好但是要做到说完全相信你的你的助理能够帮你搞定这是几乎也不可能就像我现在有助理的话但我可能一些商务的出行可能助理帮我选酒店可能也就可以了但是如果我是去一个比较几天的一个度假行程的话可能还是我得自己选虽然我的助理已经对我非常了解了但是最后可能还是我得自己选因为每个人的喜好是完全不一样的而且这个过程可能本身也是一个当然有意思的学习更有意思的过程再说了这个过程凭什么新的公司可以比老的公司做得更好我觉得也不一定就假设像一个人一个助理的人他不需要查任何其他东西查其他任何数据他就能够给你提供很好的服务的话凭他自己的教育或者自己的对世界的认知就能给你很好的服务的话AI就可能能够比原来做得好很多但他如果到最后还是要查哪些酒店现在正好是有价格多少哪些行程安排现在跟交通是比较合理的这个跟原来的过程只是说是略微改进了一些我觉得并不一定会产生一个颠覆性的创新携程现在有任何的布局吗就是AI加旅游的一个应用旅游方面有几个方面内部当然是我们有很多很多部门都可以用了其实每个部门几乎都可以用得到来提高他们的效率对于客户来讲我们最直接的是客服了就是客人问一个问题或者是他要处理一个什么订单的售后服务比如说取消啊或者改啊这些都可以原来机器人也有原来机器人可能能够做到自动化率是50%现在可以用AI的 [9:59] 就大模型可能可以提高到70%80%这是一个巨大的一个效率的提升售钱呢这个看情况售钱如果客人已经是比较确定的去了某个目的地那这个在这种情况下呢他比如说航班的话他基本上就很明确的A到B什么时间那这个酒店呢也是就是什么地方的一个酒店几天这个呢这个效率提升不大就现在这个方面已经是被我们这样的公司已经优化的相当程度高了但如果客人目的地还不是很明确有个模糊的一个窗口要去然后哪个地方要住几天也不是很确定行程还不是完全确定的情况下那这样的话就可能是一个如果现在的这个AI的话就可能能够提供比较大的帮助但现在的XGPT在这方面还是远远不够的你可能有些客人说例子上说是百分之七八十是靠谱的但这种行程的话你一定是百分之九十九十五九十九是靠谱的因为客人如果不靠谱的话那几天巨大的一个成本一个时间成本的话就可能就浪费了所以这个是要可靠性非常高的所以我们在这方面也是尝试吧我们也不知道比原来这样的体验能够提高了多少那原来的体验那当然客人会稍微更需要花更多的时间去查询那我们原来有一些行程的话就这个地方有比如说三天一个行程四天一个行程五天一个行程没有那么个性化但是比还是就是人去教研过的比较靠谱的他可以去但是花比较多的时间但如果现在如果是AI出来的话他可能能够比较灵活的去组合或者是应对客人的这样的一种查询或者需求比如说你可以说这个行程还不错但是我想更紧凑一些或者我孩子想更喜欢一些的行程这样的一些能不能用AI的模型来做出来我也不知道这个可以有点尝试然后跟后面的一些实时的数据怎么样结合比如说预算是多少或者是说我一定是要那一天就回去了等等的那天有没有航班这些再结合起来那就更难了所以不是一个大语言模型能够完全解决大语言模型能够解决一部分能够把以前的体验提升一部分但是还是要跟原来的这个数据原来的这些形成的数据还有原来的现在的当时的这个实时数据去结合起来才能达到一个比较好的效果所以AI的应用在垂直林的应用我觉得还是刚刚开始还有很多东西要做而且我觉得也不是完全颠覆性的因为它只是就像我们前前说的50%提高到70%在客服方面在形成规划方面能够比以前做得好能够提高一些因为它可以理解你的问题它可以举一反三地去理解你的问题你们会训练自己大模型吗我们不会就从头做一个大模型那肯定不会大模型可能是现在基本上是说是拿一个模型过来然后再在这个基础上再funtune或者再加一些功能比较推直的这个可能还是不太一样国内也是刚刚考完然后包括我自己的一些social media社交媒体上面的一些账号会收到考生就刚刚考完的学生或者是考生的父母过来问一问说以后我们选专业是不是要考虑到AI对这个市场的变化还有不同职业发展路径的一些影响你在这方面会对刚刚考完的这批考生有什么建议吗我们把这个人的这个现在工作可以分成三类吧一个一类是最高级的就是创造性的或者说做CEO这样的一类最高级的职位底层的是一些比如说服务员做司机做这个比如说酒店的清洁人员那中间的有一部分比如说原来是做秘书的工作或者简单的文员的工作那现在看来呢以前认为AI可能是从机器人是从下往上逐步取代的那现在看来是把中间那个就是简单的初级的这个信息处理的工作或者文员的工作给替代了所以这个整个产业进一步产生两极分化你要么就是一个高级创新的工作要么就是一个简单的服务性的工作这个是整个社会会产生个两极分化但对于学生来讲对于学生来讲他肯定是要冲着大家都会希望能够有机会成为高级的所以基本上大家都会去奔着大学 [14:59] 可能是硕士博士去学习当然你学到了大学毕业或者学到了硕士或者博士也不一定能够成为创新的这样的一个人才刚才其实我们也提到创新然后三类工作然后如果第二类工作消失了可能几代人之后第三类服务员然后快递这些如果到时候AI机器人有个很大的突破进展的话也许那一块的工作也会越来越少和消失那就只剩金字塔上面最高智力以及最高创新创造力的那一份工作你觉得有那么多工作给这么多的人口吗我现在这部分工作的跟创新相关的人员一直是在增加的工具越来越好使用工具的人可能就会越来越少工具就变得很自动化也不需要太多的维护但是创造工具的人员越来越多现在大概已经占到5%中国也是比例提高就R&D占GDP的比例它已经到了5%未来到了10%还会上去当然还是一小部分最终就会变成创造工具的人跟使用工具的人创造工具的人应该是会赚比较多的钱使用工具赚比较少的钱人类的闲暇时间也会越来越多大家会更多的时间去做娱乐娱乐方面也有创新娱乐就是我们的创新不光是程序员或者工程师的创新还是有娱乐方面的创新就是你做一个播客或者是你做一个直播你讲个笑话你讲一个段子这些都会使也是某种程度的创新或者你做一个像我们公司现在花了很大的力气把内容做好那你要把你的行程贡献出来或者你要对酒店的点评贡献出来这也可以说是一种创新蛮有意思的其实刚才我们也说到我们如果教育孩子的话也都想孩子最后能够走到最第一级工作然后不会被AI替代的工作然后这些工作是最需要复杂的脑力和创新的那如果在我们的现有的教育体系中来看你觉得需要什么样的改变来保证或者确保我们以后的孩子们能够胜任第一代的工作呢你觉得需要一些教育上面的一些革新吗包括现在基础教育同时教育还有专业教育上我现在的教育尤其在中国的效率是非常低的大家有兴趣可以看我写了文章现在的教育,同时教育,还有专业教育上我现在的教育,尤其在中国的效率非常低的大家有兴趣可以看我写的文章现在的教育就即使跟几十年前比的话效率下降的不是一点点现在的高中生跟几十年前高中生他的学的内容是一样的你高考就考那么多东西也没有考微积分,我看他们就是考那么多东西学的课程也没有增加但现在家长跟学生的投入要比以前大的很多学习的时间长了很多不光是每天学习的时间长很多学制也长了我们那时候小学五年高中五年现在是小学六年但是你当时是少年班我少年班是初中直念了三年高中就没念我们那时候小学是五年刚刚准备把五年延长到六年然后中学是也是刚刚把五年延长到这里所以说现在的可以说是一半的时间是浪费浪费在准备考试上准备考试这是一点就是准备考试是为了什么是为了能够把自己的原来已经是可以学到90分可以提高到91分因为那一分可以杀掉几十万人这个都是无效的现在的知识不是越来越少的是越来越多了要学的东西越来越多了所以不应该是把东西学金把最后一分去拿到而是说你应该学更多的东西现在尤其是可以自学如果是AI的教育AI的这样的一种老师可以来教你的话你应该是尽量的多学在你有限的可能20年里面尽可能多的学科计算机学科就够你学一阵子那你如果掌握了计算机学科可能很多行业都会打开窗口打开创新之门对于经济的理解对于理财的理解当然不一定是对你创业有用对你将来生活也有用对于统计的理解这些都是对于整个世界的理解包括物理等等就是你应该学越来越多的东西不用限制你的专业不要限制你的大学里什么专业不受限制或者是你想从事什么工作也不受限制因为你未来的创新必然是要多个学科组合现在越来越看起来就无论是对吧生物也需要计算机生物跟脑科学有关系然后你如果 [19:59] 要判断对吧这个要做到人的就是剩下的人的被AI取代到剩下的人的这些能只有人能做的东西也牵涉到人的价值观牵涉到伦理就文科的东西需要当然不是说死记硬背所以现在的东西是说很多课可以学得很快但是你要做到未来的一个创新一个非常能干的人的话你要确实学广的东西就广度很重要深度也不是不重要深度你对每个件事的一个深度的一个模型也是要理解但是不需要去死其应被所以现在这个教育体制完全是就效率非常低的你在大学之前或者是研究生之前应该是研究生之前你可以凭你的兴趣设出尽可能多的广泛的而且是可以自学的到最后你要决定你要在某个领域的话你再继续就竞争去通过某个考试或者通过某个去做一些研究项目才去到某一个领域去做创新或者做一个项目所以在这之前应该进各能快的进各能广的去了解各种知识即使你未来达不到那个高度的话你了解知识的话对于你无论是未来的就业未来的生活比如说你找女朋友找男朋友或者是对吧你写播客或者是写本书或者是做直播或者是教育小孩就近科的广的知识都是有好处的而且人类现在生命也很长你花前20年去学近科的广泛的知识每个人都应该有个通识的大学教育在这个知识之前的话便宜的天分尽可能去广泛的设计各个领域我觉得资源是不稀缺的以前说我们大学每几个人会叫大学物理那我们可能只是让最好的学生到名牌大学去学物理那现在完全没有必要现在最好的物理课程你完全只可以在网上学的你只要有这个自学能力当然要有基础了比如说数学什么基础你完全是每个人都可以受到最好的通识教育你只要有这样的一种学习的态度跟能力这样的话就会是一个也更加公平效率会更高最主要还是为未来的创新培养人才是这样的一个人才但是是一个适合未来能够适应未来社会创新要求的人才如果以后我们的教育模式就像你说的大家都学得越快越多然后用AI作为工具来帮助人们帮助小朋友们学的越快越多那人口跟创新的正相关就像你现在说的就是人口要多才能保证他的一个国家的创新吗就是人口跟创新的正相关这个会打破吗你觉得我这个人口跟创新的正相关可能是更加更加紧密了因为未来就是我们说了你要么就是一个工具的创造者要么就是工具的使用者工具的创造者会分配远远比工具的创造使用者更多的财富对于国家来说如此对于公司来说如此对于个人来说也是如此所以如果一个国家的话他比如说人口减少他创新的人口他创新的人才天才会减少它的产业如果没有贸易战那还好如果有这样的一种贸易战科技战的话那你被卡脖子的可能性也就越大如果你的池子你的市场规模小如果你的人才规模小的话那你很有可能就在贸易战的情况下被人家卡脖子那你更加就会不太可能成为创新的制造者或者创新的生产者而仅仅是认为这个变成一个工具的一个使用者那在全球财富的分配当中就会出于弱势所以未来你是不是有一个比较庞大的自我的市场还有庞大的一个创新的人群然后能够做出世界领先的东西那决定了你在世界财富的分配当中处于什么样的地位如果你的人口老化年轻人口减少那你可能就是真的能够分到很少尤其是在AI的智能社会因为智能社会的话不光是人才多少你的创新力多少的问题而且是你的本土市场大小之后还有关系因为你很多AI的算法需要很多数据很多人来使用你使得你的算法会不断的优化当然这个就是跟数据有关了然后你更多的市场使得你的一些新的产品会更早的被试错或者被商业化比如说你一个新的一个算法你可能在美国或者在英语市场可能是一年时间就可以拿到足够的客户变成商业化那你可能在中文市场你可能就是要一年半时间但如果中国的人口少了很多的话那可能就是有 [24:59] 要好几年时间那你这个就会落后很多就是现在ChalletGPT也是一样中国人口还比较多中国是唯一一个可以跟美国公司比比的说我的ChalletGPT用中国的数据来训练也不会差很多但如果其他的小语言的话他可能就本土培养出来很好很高的算法所以在未来的智能社会数据变得很重要就是他本土市场的规模本土市场的人口规模也变得很重要所以不光是人才多少的问题也是市场大小的问题如果你人才少市场也小又被卡脖子的话那你可能就能落为这个创新的使用者那创新工序的使用者那不至于饿死的吧我们这个物质很丰富的不至于说这个你的经济崩溃但是你在整个全球财富分配的这个竞争当中就会处于非常弱势的地位这个很像很像日本日本80年代的时候他是财富创造的世界创新的领先者也是人均GDP曾经一度超过美国后来他的人口也出现问题年轻人又少他而且没有太多的机会很多就躺平了所以他的公司他的创新他现有的公司的创新率下降他也没有什么新的公司导致他距禁二十三十年他的整个的高科技的水平被美国甩了很远所以他现在人均只有美国的一半了而且还在下降所以中国这个当然不会是近期的问题了近期的话中国二十年之内他的人口的这个惯性年轻人的庞大的人群还是会在今后20年爆发出比较强的创新力但是我们如果不提升生育率的话我们过去新生人口的崩塌的话会在20年以后严重影响中国未来的创新力你觉得一个最理想的社会状态是一个什么样子因为现在大家很多人也在思考包括OpenAI的CEO Sam Altman他就说AI就像一个运钞机一样它以后的productivity对社会的效率一样他就会像一个印钞票的一个机器人员不断的出来以后就算人们那么多人没有工作了没有关系我们用AI创造出来的财富给大家发钱每个人发1万多美元一个月然后也能够让大家生活的很好了你觉得这样是一个好的社会状态吗对就是我说了未来工具的工具的创造者工具的这个使用者这个最后财富分配会比较不均匀那政府可能需要做一定的财富分配使得这个即使是工具的使用者的话也能够赚到足够有尊严的钱就在一个国家是这样这个确实是可以做basic但是国家跟国家之间就不一定就如果你这个国家本身在世界的财富氛围内分到的饼很小的话那另外一个国家是没有帮助你的那这个国家之间的这个财富的差距这就是为什么说对中国来说人口是特别重要的一件事情Sam Altman可能没有讲到这个财富的分配了他可能认为创新可能是也是完全肯定有机器取代的所有的人都创新都不需要但完全要继续做我觉得这个不是很好的一个状态也就是一定有很大的风险第一人类的这个意义没有了就是我们这个创新还是很有趣的一件事情要自己做当然归根结底还是不放心我举个例子就是拿孩子跟AI比你一方面可以创造一个孩子一方面可以创造AIAI跟孩子都是很聪明的都是很有智能的都有自主性也很有创造力也是不可预测的也是不可解释的也不知道你孩子会干什么但是如果同样的AI跟你的孩子做了一件出人意料的事情或者不可解释的事情你的孩子也是OK你反正他有他的自己的世界这个世界将来是他的他究竟是跟你是一样的传承了你的基因传承了你的很多的东西你还是比较放心的但是如果AI做了一个不可预测的东西或者出人意料的东西你就会变得非常害怕就你觉得这个就世界末日就要来了现在就这种状态所以根本上还是不会让AI去做这些事情就创新的主导还是由人类或者人类的孩子去做那这个最终会导致这个财富分配的就不均匀尤其在国家层面上非常不均匀我刚才说的为什么人口多的国家会掌握财富掌握这个创新的主导去掌握财富分配的主导所以这个是我可能跟Sam Altman不一样的地方尤其对中国来说是特别重要的一个领题你一定要保持你人才的规模跟人口的规模才能在世界财富分配的一个竞争中取得一定的分到一定的比例的财富在过去几年因为您非常的 [29:59] 公开的来让大家要多生要提高生育率这样的一个观点你有没有听到一些比较负面的年轻人的观点说干嘛要催我生我就是不想生您对这些负面的观点您理解吗对理解我就是要让大家理解这件事情尤其是政府决策部门去理解这件事情我们做了深入的分析就是说中国人年轻人为什么不生中国现在是世界上生育率第二低的国家韩国是最低的平均一对夫妇只生0.8个小孩那等于是下一代人只有下一代人三分之一日本是生1.3个小孩中国只生介于这两者之间只生1.1个小孩几乎是每代人减半那为什么中国是生育率世界上第二低呢那我们分析了他的生育的成本就时间上的成本财务上的成本确实中国的生育成本相对于收入来说是世界上几乎是最低的也就是说仅仅是比韩国低一点比其他国家的生育成本都高这么高的生育成本就导致我们现在年轻人生不起孩子就是要把我们的研究我们的观点去告诉我们的整个的学界包括政府的决策者中国是立竿见影的办法就是发钱就发钱来降低生育成本就每个孩子发个100万当然不是一次性了可能分多少年来发这样可就大幅度降低生育成本中国生育成本最高的原因其中最主要的是教育教育改革我刚才说的改革需要很长的时间房价现在稍微好了一点因为房价已经不怎么涨然后还有一个确实是我们现在中国政府不像其他政府给很多补贴给生孩子补贴其他政府给很多钱从GDP的3%到日本可能是1.7%到北欧国家就是3%所以这个事情应该是很大一笔钱是应该用于给孩子的家庭有孩子的家庭中国如果能够做到这一点它的生育率会有所提升这个确实是一个非常值得去花钱的一个地方对中国经济来说公司层面上因为我们其实在内部讨论这个选题的时候你说为什么女性现在不愿意生孩子其实很大一部分也是因为现在女性对职场的要求还有对自身职场的一个规划其实是大家更看重这个事情了因为你生孩子就有注定那么几个月你就是要不能工作然后可能你再回归职场的时候又要花几个月去适应你生一个孩子就大概这么大半年的时间就浪费了对吧所以说就是大家在讨论说在这个过程中比如说男性能不能公司给男性放更多的假让男性陪伴来给这个家庭更多的陪伴以及给家庭更多的支持其实硅谷很多公司已经在开放这样的政策就是给男生的产假也是开放了三个月或者更长的时间对你说的非常对一方面就是财务上的成本但时间方面的成本也是很大的因素时间方面的成本的话母亲应该是承担了大部分所以怎么样来解决这方面的问题我在这我的书里也是提了很多的这样的一些建议最主要的一个是最大的一个是就是提供普贵性的托儿所就在零到三岁如果政府能够很低成本的然后又是比较高质量的给所有的这些妈妈有这样的机会把孩子送到托儿所那这样的话就会减少很大一部分职业生涯的一个机会成本但除了这个还有很多其他的你刚才说的这个就男女平等的产假这其中也是之一就男的也必须修多少多少产假在女的当然可以修这么多产假但爸爸也必须修多少多少产假强制性的要修就是你来公司也不发工资这个也是要去做还有一些比如说引进外国保姆现在比如说东南亚的一些保姆其实每个月大概3000块钱如果你到新加坡去雇个印尼的保姆3000块钱中国现在的保姆已经很贵了新加坡都不到你说3000人民币是吗差不多对大概是800新币的样子对这部分也能够缓解一些尤其是女性的压力还有个公司可以做的就是像我们公司现在是实行零活办公室就是说你一个星期里面可以有两天员工可以选择在家办公当然男的女的都可以爸爸选择在家办公也可以帮人家做家务那妈妈如果选择在家办公也可以拿更多的时间陪伴孩子跟家人减少就会通勤的这些时间的浪费就一周五天当中有两天可以选择远程办公对国内还有其他公司是这样的吗 [34:59] 也很少我们好像是正式实行这个办法的少有的几个中死之一其他的当然外资企业有可能这个在欧美已经是比较普遍的我觉得中国非常值得推广因为我们做下来的话我觉得效率并没有受到影响但员工满意度提高了很多尤其是有孩子的家庭我觉得这个是一个很值得推广但总的来说企业可以做的东西不多因为企业有竞争的压力就我刚才说的比如托儿所的话其实也是需要政府去建这些托儿所提供低廉的托育的服务但这个确实还是说的回到前面说的这个是对于中国经济中国的未来创新力非常值得做的一个人力资源的投资那最后一部分还是想来聊聊你的科幻小说以及我知道你的科幻小说很快就会被拍成舞台剧然后会在上海首演了那么稍微跟我们的观众介绍一下张时为什么要写这样的一个科幻小说永生之后并且在不太剧透的情况下跟我们大家说一下这本书是一个什么样的书你想要表达什么初中还是不完全是讲人口的问题他是讲一个更广的更高的一个就是人类的一个根本的一个命题就是文明或者人类的存在的意义是什么或者人的这个生命的意义是什么当然它最后的结果就是说是这个需要去创造或者是传承创造当然是两个方面了就我们说创新的话你未来是留下些什么无论是说大到一个科学定律小到一个简单的流程改进或者一个点评其实都是为未来的人类的社会的更加美好去做了一点贡献这个是一个方面另外一个方面其实还是通过孩子虽然说你自己可能没什么贡献但如果你留下后代的话你的后代还有无限的可能性他们还有他们的后代他们的后代就跟鱼公一山一样就是说他自自自自或者是苏聪子或者是苏女外苏女外苏女等等都有可能去做这样的贡献所以这个是一个他一个一个命题就是延续跟能够留下一些东西为未来的社会能够留下一些东西所以他是这么一个这不是讲一个人生意义的问题那他在一个什么样的一个科幻的技术场景上这个我觉得也是蛮有意思因为它是说所有我们现在看到的这些技术都会被说我们用风险控制会卖下来包括我们现在的人工只能大家都在担心人工只能会不会取代所有人类或者是甚至于说完全取代人类或者是奴役人类就会去控制它的风险有些比如基因技术它已经是不让做了但是有一项技术是没有争议的它一直会做就是长寿的技术这个讲的不多但长寿技术当然是很难但是未来什么技术会发展的话可能是跟人类的风险的考虑是有关的比如举个例子就是人造子宫的技术比起长寿的技术可能要容易的多但是人造子宫的技术现在没有人在研究也不会有任何的进气不会有任何的进展为什么呢因为确实有伦理上的风险因为你如果有1%的可能性失败的话那你可能造出来就是一个怪胎那到底算谁了这个就是非常大的一个伦理上的风险但长寿技术没关系你只要有1%的成功的可能性那就很好了99%失败都没有问题所以长寿技术会一直发展然后到了长寿以后长寿要真的出来以后那就牵涉到人口的问题就你必须人类社会做一个选择到底是生孩子还是要长寿因为你人口会无限的增加那最后就是会说魅力每个国家每个社会的一个选择到底选择到底是长寿还是要生死生死一个长命所以这个就会不同的国家的选择不同人的选择会引起冲突所以在这个场景上讲这个话题最后当然还是突出到这个意义人类的这个目的到底是什么是自己生命的无限的延续还是整体种群的延续还是说没有什么风险的去延续还是说我们要去不断的创造一些新的东西不断的创造去这样的延续所以这个是没有标准答案大家看得去可能有自己的思考但是就讲这么一个这么一个话题我觉得这个也是比较新的我没有看到就类似的这样的话题的讨论但是现在这个技术跟人类的这个我们说人性的异化的这个这个环境下还是很有意义的现在越来越多的年轻人都在思考这个问题因为 [39:59] 确实不愁吃不愁穿就确实他生孩子是压力很大但他要过个小日子完全是可以那他到底要过什么样的日子是什么样子叫躺平什么样的日子是有追求的他的意义到底是什么都每个人都会值得思考一下对吧你或者是已经思考清楚了你的孩子可能还没有思考清楚所以其实带着孩子去看看这样的这个剧也是挺有意思的对就是长城不老这一块的BioTech整个的医药的发展其实在硅谷这边我知道有好几个项目都在做然后在这边也是一个大家非常关注的一个话题你个人是怎么看长生不老的如果有这样的一颗药放在你面前你会吃吗长生不老药我刚才说了是个最没有争议的话题是每个人都想要我觉得每个人都想吃的从个体来讲那整个社会来讲不可能就会出现整个社会的一个问题就如果每个人都长生不老的话那整个社会就会鼓化那就是一千年以后还是梁建章在做董事长一万年以后还是梁建章在董事长那年轻人有吗年轻人有当然人口会爆炸了年轻人有的话他也没有做董事长的机会他这个机会也会越来越少这个很像我们说的老龄化社会只不过是他已经放大到了机制就整个社会会固化这个就产生这样一个问题如果是要无限延伸的话这个人类社会就可能就出现一种不能说灭亡吧就是完全停滞的这样种状态我们说我们都说为什么说没有外星人为什么外星人还没有发现我们我说为什么我们没有发现外星人因为外星人可能存在了很多就是费米悖论Fermic Paradox其中我的小说提出的解释就是只要我们发现了长生药而且我们还没有能力做太空殖民的话太空殖民还相差的很远当然现在有所探索那么就有可能整个社会就会完全停止就没有新陈代谢因为每个人都希望长生不老甚至于说每个国家几乎都会选择长生不老这个就会导致人类社会就基本上停滞在自己的星球上也不会有对外探索的动力所以这个是我认为是很有可能会发生的那我们怎么样去避免这种情况这个是非常值得思考的人的说明延长了可能就是人存在的意义跟他对社会的整个价值都会发生变化我觉得在商学院申请斯坦福的时候他有一个问题其实这个问题特别大但是我觉得学校会特别的看这个问题这个问题是What matters to you the most就是你作为一个人的话你觉得什么样的东西对你来说是最有价值的你觉得你会回答怎么回答这个问题对我当前面你可能剧透了这个观点我觉得也是很多人的观点就是应该是你能够创造跟传承就是你能够有一定的比前人不一样的比前人更进一步的一个想法也好更进一步的一个技术也好或者是一个创造出进一步的一个故事也好等等这个能够为未来这个人类的话能够有所帮助吧然后呢这样能传承下去当然另一方面就是基因的传承我觉得能够留下些什么东西人类的记忆就是创新你能够留下些什么东西无论是基因方面还是说创造力方面那就是我觉得最重要的我觉得应该很多人没有讲得这么明确直接但是我觉得很多人实际上都是这么想好的非常感谢梁总就未来有什么有意思的话题也很愿意再来这里跟大家分享非常的欢迎您持续跟我们交流感谢感谢好谢谢好了以上就是这期的硅谷101与协程董事局主席梁建章的对话欢迎大家关注我们记得给我们点赞留言转发有任何的想法和建议呢也欢迎大家邮件我们video at sv101.net我们下期见了bye优优独播剧场——YoYo Television Series Exclusive