AI千亿基建难救赤贫 李治霖呼吁有效公益补位
知行小酒馆
科技巨头砸向算力基建的资金已两倍于消除全球极端贫困所需，但在制度滞后与权力阻力下，AI不仅未均沾红利反在加剧底层脱节，唯有理性核算的有效公益能在监管真空期守住基本人性底线。
AI-assisted summary of E253 AI 会改变世界，可它真的有让世界变好吗？ — original source. Check the original for full context.
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Key ideas
- 全球生成式 AI 的普及呈现极度折叠状态：超过 80% 的劳动人口从未使用过 AI，高阶开发者在全球仅占约 0.5%，且仍有超过 6 亿人生活在缺乏基础电力的环境中。 (5:00)
- 科技巨头在 AI 领域的年度基建投入预计超 6500 亿美元，而消除全球极端贫困每年仅需约 3040 亿美元，技术繁荣与底层基本生存保障之间存在巨大资源失衡。 (24:31)
- 有效公益通过精密测算实现高性价比干预：偏远地区 3000 至 5000 元即可完成一台白内障复明手术，约 3.8 万元可拯救一名先心病患儿生命。 (19:14)
- AI 落地欠发达地区的根本瓶颈在“最后一公里”的人力与认知沟通，纯粹的技术工具若缺乏社工、教师或志愿者的深层介入，往往沦为闲置摆设。 (50:00)
Detailed notes
## Background 本期节目由「有知有行」出品的播客《知行小酒馆》于 2026 年 10 月 9 日发布于小宇宙平台，主播雨白对话「益盒 CharityBox」联合创始人李治霖。节目从 DeepMind 创始人哈萨比斯“让沙子思考是神迹”的名言切入，对照石英粉尘致尘肺病的残酷现实，探讨在狂热的 AI 军备竞赛与财富叙事之外，技术是否真正改善了弱势群体的处境，以及普通人如何通过有效公益践行微小而真实的善意。
## TL;DR 节目深刻对比了前沿技术狂欢与底层生存现实之间的巨大鸿沟：科技巨头一年的 AI 资本支出即可消除全球极端贫困，但全球仍有超八成劳动人口从未用过 AI，偏远地区更面临电力匮乏与基础设施短板。嘉宾治霖结合一线公益调研，指出 AI 虽在乡村医疗与教育志愿填报等场景有所赋能，却绝无法替代“最后一公里”的人力与人性关怀。节目反思了技术新贵自洽的宏大叙事与财富分配困境，倡导摆脱非黑即白的道德苛责，通过理性测算的“有效公益”以及日常善待他人的微小行动，在制度真空期弥合不平等，让善意与希望实现人传人。
## Atmosphere & style 整场对话克制、清醒且饱含人文关怀，既有对宏观数据与技术叙事冷静理性的抽丝剥茧，又有深入藏区深山与乡村一线的厚重体感。主播雨白与嘉宾治霖配合默契，从开篇“会思考的沙子”与“杀人的沙子”这一残酷隐喻展开，经历对技术异化与现实摩擦的沉重反思，最终在具体微小的利他行动与人性温存中寻得力量。听感兼具智识上的启发与心理上的抚慰，在喧嚣的 AI 焦虑时代为普通人重新找回了内心的锚点与尊严。
## Bulletin - `05:00` 全球生成式 AI 的普及呈现极度折叠状态：超过 80% 的劳动人口从未使用过 AI，高阶开发者在全球仅占约 0.5%，且仍有超过 6 亿人生活在缺乏基础电力的环境中。 - `24:31` 科技巨头在 AI 领域的年度基建投入预计超 6500 亿美元，而消除全球极端贫困每年仅需约 3040 亿美元，技术繁荣与底层基本生存保障之间存在巨大资源失衡。 - `19:14` 有效公益通过精密测算实现高性价比干预：偏远地区 3000 至 5000 元即可完成一台白内障复明手术，约 3.8 万元可拯救一名先心病患儿生命。 - `50:00` AI 落地欠发达地区的根本瓶颈在“最后一公里”的人力与认知沟通，纯粹的技术工具若缺乏社工、教师或志愿者的深层介入，往往沦为闲置摆设。
## Key takeaways - `00:00` 会思考的沙子与杀人的沙子构成了现代技术的残酷隐喻：芯片核心原料石英砂在一端涌现智能，在另一端却成为矿工致命尘肺病的源头。 - `05:00` 全球存在巨大的技术折叠，超八成劳动人口未接触过生成式 AI，绝大多数使用者停留在基础免费聊天，无法享受技术跃迁红利。 - `10:35` 欠发达地区面临基础设施与沟通断层，AI 既无法克服断电断网的硬件限制，也无法替代藏语沟通和基础医疗操刀等实际痛点。 - `10:35` 乡村教育需要的不是冰冷的“AI 心理机器人”，而是低门槛、重连接的社会情感课程（SEL），通过微额补贴激发在地教师的内生动力。 - `19:14` 理性冷峻的“有效公益”通过成本效益核算，让普通人的微小善款以极高性价比转化为挽救生命、恢复视力的确定性力量。 - `24:31` 科技巨头一年的 AI 算力军备竞赛支出，足以覆盖连续两年终结全球极端贫困所需的资金总额，暴露出资源流向的严重错配。 - `30:40` 技术革命伴随双重风险，AI 浪潮可能重演工业革命时期的“恩格斯停顿”，即资本飞速增值但底层劳动岗位被系统性剥夺。 - `30:40` 利他本质上是最高级的利己，纯粹的利他行动能打破优绩主义内耗，帮助施助者在真实人际连接中重获心理掌控感与精神滋养。 - `40:00` 技术新贵倡导的“有效利他”叙事存在逻辑跳跃，以 AGI 和 UBI 许诺宏大未来容易沦为掩盖当下资本扩张与垄断的道德表演。 - `45:44` 在产权变革与自动化税收立法迟缓的“制度真空期”，个人与企业主动发起的第三次分配能够率先发挥关键补充作用。 - `50:00` AI 在偏远医疗与高考志愿填报中能实现有效赋能，但必须依托志愿者和社工的人力托底才能突破弱势群体的认知门槛。 - `56:52` 反对对下沉就业与现金资助的道德苛责，偏远女性获得数据标注收入与家庭直接收到无条件现金，是改善儿童早发发育与阻断贫困的最有效实证途径。 - `01:03:45` AI 自动化正在摧毁肯尼亚论文代写等第三世界服务外包产业，西方国家享受的降本红利往往以抽走发展中国家的就业阶梯为代价。 - `01:05:55` 世界很糟糕、世界已变好、世界可以更好三者同时成立，不苛求完美行动、先做点力所能及的小事是打破虚无主义的关键。 - `01:13:00` 普通人改善世界的微小路径在于：坚持长期的有效捐赠、为关键社会议题发声转发，以及在日常逼仄的生活中善待身边的每一个人。
## Detailed walkthrough ### `00:00` 会思考的沙子与杀人的沙子：技术的残酷隐喻
在全网都在狂热探讨 AI 新模型突破、融资金额和行业颠覆的当下，普通人往往很难在这些叙事里看见自己，反而像局外人一样被动地被裹挟、被提醒要不停追赶以防掉队。这期节目源于嘉宾李治霖撰写的一篇文章《遍地神迹，人间如常｜AI时代的公益》。文章开头引用了 DeepMind 创始人德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）的一句话：
> "如果你停下来好好想一想，本质上我们是找到了让沙子思考的方法。这几乎是一个神迹。"
芯片的核心原料硅由石英砂提炼而成，人类将沙子提纯、排列并通电，最终让它涌现出智能，这看似是人类文明的神迹。然而，长期从事公益研究与评估的治霖读到此处，脑海中浮现的却是另一幅截然不同的现实画面：石英粉尘也是全世界最致命的职业病之一——尘肺病的主要致病源。无论是开采石英、烧煤供电还是提炼稀土，在让沙子学会思考的整条产业链中，无时无刻都可能有人在吸入致命的粉尘。
"会思考的沙子"和"杀人的沙子"追根溯源来自同一种物质。雨白感慨，没有比这更残酷也更现实的时代隐喻了：同一粒沙子，在产业链的一端被精细提纯成最前沿的芯片，创造着令人兴奋的技术奇迹；在另一端，它却作为细碎的粉尘落入矿工和一线工人的肺里。这正是值得深入探究的议题：比起谁家模型算力又变强了多少，AI 积累的财富与能力究竟流向了谁？那些无法身处技术前沿的人，能否从中切实获益？
```mermaid flowchart LR accTitle: 一粒沙子的两个极端 accDescr: 展示石英砂在当代世界走向高端AI算力与底层尘肺病劳动的极端分化。
subgraph Origin["自然原料"] S["天然石英砂<br/>(Quartz Sand)"] end
subgraph Frontier["前沿科技世界"] direction TB P1["高纯度提炼制硅"] --> C["尖端芯片制造"] --> AI["涌现人工通用智能<br/>『会思考的沙子』"] end
subgraph Ground["欠发达与底层现实"] direction TB M["矿山开采与初级加工"] --> D["吸入高浓度石英粉尘"] --> Sickness["致命职业病：尘肺病<br/>『杀人的沙子』"] end
S --> Frontier S --> Ground ```
`05:00` 折叠的世界：八成劳动人口从未接触过生成式 AI
治霖创办的机构"益盒 CharityBox"专注于公益项目的研究评估与有效捐赠检索，工作常态处于一种高度割裂的状态：日常一面要与引领人类技术前沿、身家不菲的 AI 创业者和投资人对接，另一面则要深入中国欠发达地区的县城和乡村去接触留守老人与小孩。在录制本期节目前，治霖刚从四川甘孜藏族自治州的一处偏远县城回程，当时由于雨季塌方甚至无法确定能否按时赶回。
这种强烈的对比展现了现实的荒谬感：在大城市和社交媒体的泡泡里，仿佛所有人都在被教导如何使用 AI 重塑工作流；但到了偏远乡村，连移动互联网留下的痕迹也仅仅是移动支付与刷短视频，新技术对当地老百姓的医疗、教育、收入及精神状态几乎没有产生实质性推动。
全球宏观数据进一步撕开了技术狂欢的假象： - 全球劳动人口中，仅有约 17% 的人使用过生成式 AI（哪怕仅仅是与 ChatGPT、豆包等对话机器人交谈过一次），剩余 83% 的劳动人口完全没有接触过 AI。 - 在正在使用 AI 的人群中，约 97% 仅使用免费基础聊天工具；愿意付费订阅高级 AI 服务的用户不足全球人口的 1%。 - 至于在日常开发中熟练使用 Web coding 等工具的高阶用户，在全球人口中仅占前 0.5% 左右。
对于绝大多数普通人而言，意识到这个"技术泡泡"的局限性能缓解一部分掉队焦虑；但随后袭来的，则是对那 83% 处于技术失语状态的大多数人的困惑与沉重——当技术狂飙突进时，他们的处境应该由谁来弥合？
`10:35` 基础设施断层：空谈 AI 赋能的偏远现实
当深入甘孜等欠发达地区调研时，AI 的真实渗透情况十分骨感。在甘孜，许多人手机里虽然装有豆包或元宝，偶尔也会问问问题，但由于当地居民的核心生计依然是放牧、种地或制作传统手工艺品，AI 并未给工作带来任何本质改变。老年人群体受生成式 AI 影响最明显的变化，仅仅是刷短视频的时间变长了，算法向他们推流了大量由 AI 人像生成的中医养生和空洞大道理，其成瘾机制与城市里的小孩刷手机别无二致。
而在真正的公共卫生痛点面前，AI 更是无能为力。益盒团队深入甘孜推动老年白内障手术项目，整个链条涉及深入藏区挨家挨户沟通、把老人用车接到县城、集中筛查、手术更换晶体，再派车送他们回家。在这一全流程中： 1. AI 既不能说藏语去给当地不懂汉语的老人打电话； 2. AI 目前无法完成精准眼底筛查与独立操刀手术； 3. 当地医疗基础设施极为落后，电网时常断电，医院缺少专科手术环境，再精尖的算法也无从接入。
在国际层面上亦是如此：撒哈拉以南非洲仍有超过 6 亿人完全生活在无电状态下；在肯尼亚或乌干达，一部廉价笔记本电脑的价格可能等于一个普通人一两个月的收入，他们甚至连接入 AI 硬件的门槛都跨不过去。
与此同时，企业社会责任（CSR）领域存在着严重的资源错配。治霖提到在部分山村小学探访时，常看到堆满灰尘的"AI 心理辅导教室"。这些教室源于科技企业的捐赠指标，企业研发了能识别人脸表情、测算情绪的人形机器人设备，拉来横幅与县教育局签约拍照后便草草了事。但实地情况是，乡村孩子课业负担极重，连吃饭都要从教室飞奔去食堂拼命争抢饭菜，根本没有时间使用这些冰冷的机器；而全县可能一共只有四个心理教师轮流跑学校，教师自身缺乏专业互动能力，心理健康课也频繁被主科侵占。
针对这一困境，益盒选择转而资助更落地的"社会情感课程"（Social and Emotional Learning, SEL），通过精心设计的模块教导孩子识别并表达情绪、处理同伴关系以提高逆商（EQ）。该课程不依赖专职心理老师，无论是数学老师、生物老师还是体育老师，经过培训均可上课；同时给老师提供每节课几十元的微额课时补贴以激活内生动力。通过建立这种有温度的师生连接与安全的情绪表达空间，从根本上降低了乡村留守儿童未来产生抑郁和焦虑的长期风险。
`19:14` 算得清的账本：有效公益与"拯救生命"的成本
偏远地区的公益实践远非把设备运过去那么简单，最艰难的阻碍往往在于人和认知。面对前来提供免费手术的团队，许多久居深山的老人会本能地怀疑遇到了骗子，甚至一度发生过家属动手殴打社工的极端情况。许多失聪、失明的老人因受教育水平有限、世代习惯于忍受衰老，认为"人老了眼瞎耳聋是天经地义的自然过程"，甚至有老人被接到医院门口后，因算了一卦觉得今天"日子不顺"而执意掉头回家。在县域医疗资源匮乏的背景下，一个五官科医生往往要包揽全县的眼耳鼻喉各种毛病，根本无力独立操刀精细手术。这些琐碎、复杂的沟通与心理建设，必须依靠一线工作人员用双脚和耐心去化解，这是任何算法和代码都无法替代的人性工作。
面对这种巨大的摩擦成本，治霖解释了益盒坚持介入白内障项目的核心逻辑——"有效公益"（Effective Altruism / Effective Giving），即通过严谨的成本效益测算，评估每一笔善款放在哪里能最大化地产生真实社会影响： - **白内障复明手术**：白内障成因是眼内晶体浑浊，只需通过十几分钟的成熟手术更换人工晶体即可复明，成功率接近 100%。在中国偏远山区，平均只需投入 3000 至 5000 元人民币，就能让一个完全失明的老人重新看见世界，性价比极高。在甘孜，一位术后复明的老人甚至赶往山上转经，拉着社工的手说要把转经的功德回向给所有看不见的老人，希望他们也能看见。 - **儿童先天性心脏病救治**：益盒测算出的国内先心病手术资助成本约为 3.8 万元人民币，便能确定性地避免一个孩子因病过早夭折。 - **防疟疾药水浸泡蚊帐**：全球公认成本效益最高的公益干预之一。在撒哈拉以南非洲，向疟疾高发区广泛分发浸泡过杀虫剂的蚊帐。尽管在实际发放中存在磨损和损耗（例如媒体曾报道过有极少数居民拿蚊帐去捕鱼），但经过综合折算，依然能确保 60% 至 70% 的人正确使用并切断叮咬传播链，在总体测算下以极低的单人边际成本挽救孩子的生命。
雨白指出，公众对公益最大的痛点往往是"不知道钱有没有给到对的人"以及"不知道能否真的起效"。人们本能地认为生命是无价的、不可计算的，但在公益资源的极端稀缺面前，冷峻的理性计算反而能把善款从虚无的情感消费中拉出来，证明普通人捐出的一笔小钱，在远方确实具备直接挽救生命的惊人力量。
```mermaid flowchart TD accTitle: 有效公益决策模型 accDescr: 展示益盒如何通过成本效益分析将有限善款分配给高确定性、高影响力的项目。
subgraph Evaluation["研究与评估分析"] R1["测算干预成本"] R2["评估可复制性与实际损耗"] R3["量化生命质量/寿命年延长"] end
subgraph Benchmarks["典型高性价比干预案例"] Case1["防疟疾蚊帐发放<br/>(直接阻断非洲儿童死亡)"] Case2["偏远山区白内障手术<br/>(3000-5000元使失明老人重见光明)"] Case3["先心病手术兜底资助<br/>(约3.8万元挽救一个患儿生命)"] end
Evaluation --> Benchmarks Benchmarks --> Result["实现每一笔善款的社会价值最大化"] ```
`24:31` 6000 亿与 3000 亿：被虚构未来吸干的真实苦难
对比前沿技术资本的流向与底层苦难的真实资金缺口，展现出了极具戏剧性的社会落差： - 2026 年，仅微软、Alphabet、亚马逊、Meta 等科技巨头在 AI 领域的年度资本支出（CapEx）预计就将超过 6500 亿美元，绝大部分流向高端 AI 芯片、服务器集群与高耗能数据中心。 - 经济学研究表明，若要将全球依然生活在极端贫困线以下（日均生活费不足 2-3 美元）的约七八亿人彻底拉出绝对贫困，每年需要的资金总额仅约为 3040 亿美元（约占全球 GDP 的 0.28%）。
这意味着，科技巨头在 AI 算力军备竞赛中一年的基建投入，就足以连续两年在物理意义上终结全球所有的极端贫困——让那七八亿人不再终日食不果腹、不再饮用被污染的水源、让其五岁以下子女不再轻易夭折。然而在整个人类历史上，国际社会却从未为这批身处绝境的贫困人口凑齐过这笔资金；面对 AI 时，数以千亿计的美元却在巨头之间毫不犹豫地迅速流转。
治霖感叹，技术巨头们习惯于为虚构的、摸不着边际的宏大未来投入天文数字，却对当下地表上千千万万人近在咫尺的呼救视若无睹。雨白提到，在走访益盒上海办公室时读到了《利他的代价》一书，书中重提了彼得·辛格（Peter Singer）在 1972 年提出的著名思想实验"浅池实验"：
> 如果你在上班路上看到一个小孩正在浅池塘里溺水，你跳下去就能救他，唯一的代价仅仅是弄脏你的西装并导致上班迟到。任何有基本良知的人都会选择救人。
但在现实中，当全球社会明明拥有足够的资源和能力拯救数百万人免于病死和饿死时，绝大多数精英却为了奔赴自己设定的前沿竞赛，如同匆匆赶路的行人，假装听不见路旁的呼救声。
`30:40` 恩格斯停顿的阴影与自利利他的闭环
面对社会公众的审视，科技新贵们往往诉诸一种技术乐观主义叙事进行自我合理化：技术进步本身就是人类历史上最大的公益。回顾历史，人类绝大多数时期的全球 GDP 曲线都是平坦的，唯独工业革命之后才迎来极度陡峭的爆发式上升。
然而治霖强调，这种宏大叙事不能成为科技创业者逃避当下社会责任的借口，因为技术革命从不保证福祉会均等地降临给每个人，相反还伴随着双重系统性风险： 1. **类似核武器的毁灭性风险**：前沿 AI 蕴含着巨大的安全未知与潜在灾难，但普通公众对此毫无发言权与决策权，整个人类社会被动地被绑在狂飙突进的同一艘战船上。 2. **"恩格斯停顿"（Engels' Pause）的现代重演**：经济史学家罗伯特·C·艾伦（Robert C. Allen）提出的这一概念表明，在 1780 年至 1840 年英国工业革命突飞猛进的半个多世纪里，GDP 与资本产值飞速暴涨，但基层工人的实际工资却长期停滞不前，社会贫富差距急剧拉大，直到上百年后劳动者待遇才缓慢追上。而在即将到来的 AI 时代，劳动要素在资本结构中的地位被进一步稀释——历史上的工业革命或许只是"工资长期不涨"，而今天的 AI 革命更可能直接带来"劳动岗位的系统性消失与被剥夺"。
不过，技术界内部也并非铁板一块。治霖打了个补丁，指出依然有一小部分先行者在践行反思。例如全球非营利组织"创始人承诺"（Founders Pledge），号召科技创始人在创业早期即签署法律承诺，在未来股权变现后将 7% 至 15% 的个人财富捐赠给高价值的公益领域。目前全球已有来自 45 个以上国家的 2300 多名创业者加入该计划，累计承诺捐赠超 136 亿美元，已实际捐赠超 19 亿美元。治霖援引文章《The Unimagined Good》的观点指出：人类文明的每一次道德扩张在发生前都被视为不可想象——正如 2500 年前亚里士多德认为奴隶制理所应当，随后反奴隶制、女性权利、反种族歧视才逐步将人类的"道德圈层"向外推展。
针对普通人在当下大环境中的自保与疲惫心理——许多人感叹自己工作朝不保夕、必须信奉"仓廪实而知礼节"，治霖分享了另一重维度的思考：传统的优绩主义向上攀爬叙事已经失效，陷入受害者意识或安全感匮乏只会让人更加无力。而走向真实的人际连接、做一点纯粹的利他行动，反而能让人重新收获自主权与力量感。利他与利己并不是割裂对立的道德戒律，在握紧受助老人的手、看到对方由衷的笑容时，施助者自身也获得了精神上的极大滋养与治愈。在这层意义上，"利他，其实是最高级的利己"。
`35:00` 利他的本质其实是利己：打破好人隐身与道德圣人化的迷思
很多人对现代社会抱有一种敌对和残酷竞争的零和想象，但现实中善意的流动往往更深厚。治霖分享了一个现象：益盒作为一家小机构偶尔招聘一个研究员岗位，收到的简历竟高达数百封，报录比达到 1:200，甚至堪比互联网大厂。许多求职者还会在备注栏里真诚留言：“如果没选上我完全没关系，我只希望这个岗位是由最合适的人去做的。”这种反馈让人真切感到“世界上还是好人多”。
然而在现实文化中，公众往往会严重高估恶人的比例，而低估善意。调查数据显示，约 80% 的人以为只有 20% 的人捐过款，但事实上 80% 的人都曾捐过款并在危难时愿意伸出援手。这种认知偏差源于两点：一是传统文化崇尚“做好事不留名”，一旦公开分享就容易被扣上“炫耀”、“往自己脸上贴金”或“立道德圣人牌坊”的帽子；二是媒体往往只放大偶发的极端恶性事件（如扶老人被讹），导致数以万计的日常善举被彻底隐形。
治霖坦言，很多从事公益的人包括他自己，长期也害怕公开表达，担心被外界塑造成毫无瑕疵的“圣人”。但真正的公益人不是圣人，他们同样脆弱、充满恐惧且必须养家糊口——比如团队前往甘孜开展项目时，面对高原反应和当地严峻的结核病流行，大家心里也会害怕，也会纠结来年是否还要兴师动众地去。“承认自己的脆弱、恐惧和不确定性，比去塑造一个圣人形象要真实得多。”
“施比受更有福”在心理学与人生体验上是真实成立的。利他行为带来的充沛掌控感与自我价值，是其他物质消费无法比拟的。益盒的资助人常常写邮件反馈：“每个月看到我捐的钱可以帮助到远方的人，我变得更喜欢自己了，觉得自己是一个对世界有用、有意义的人。”这种生活方式并不要求人功成名就、赚大钱后才开启，普通人无论是参与献血、做安宁疗护志愿者，还是自备环保杯、购买临期食品，都能从中建立一套向内滋养的全新评价体系。
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`40:00` 技术新贵的自洽叙事：有效利他、AGI 许诺与权力的逻辑跳跃
与上一代富豪（如比尔·盖茨）在功成名就后全心投入慈善不同，当下的技术新贵们沉迷于一套被称为“有效利他”（Effective Altruism）的理论包装。其核心叙事通常是：追求赚取最多的财富，然后把钱捐出去；或者坚信“只要由正确的人引领通用人工智能（AGI）的实现，未来就能通过全民基本收入（UBI）解放全人类，让所有人不用工作就能实现自我”。
这种高度自洽的宏大叙事背后，存在着巨大的逻辑跳跃与致命天真： - **财富获取的道德风险**：以加密货币交易所 FTX 创始人萨姆·班克曼-弗里德（Sam Bankman-Fried, SBF）为例，他曾是该社群的代表人物，信奉为了做最大善事可以采取极高风险甚至挪用用户资产的方式来博取巨额利润，结果导致暴雷崩盘。 - **技术溢出的假设漏洞**：AI 带来的不一定是均沾的红利，极可能是大范围的工作自动化、群体性失业，以及财富向极少数巨头不可逆地集中。 - **全民基本收入（UBI）的权力阻力**：参议员伯尼·桑德斯（Bernie Sanders）曾指出，AI 的大模型语料库是人类数千年集体智慧与知识的沉淀，如同地底的石油一样属于全人类，因此主张通过法案让公众直接持有大型 AI 公司 50% 的股权并每年享受分红。但这类撼动资本蛋糕的提案在政坛几乎无法推行，AI 巨头们也对此保持沉默。
技术新贵们一方面高呼 AI 毁灭人类的威胁论，另一方面却停不下狂奔的脚步。治霖提到 Anthropic 联合创始人兼 CEO 达里奥·阿莫代伊（Dario Amodei）：早在 2009 年他还是普林斯顿博士生时，曾写过一篇博客探讨如何严谨地把 1 万美元捐给最能挽救生命的机构，并精密计算老人与儿童生命的折算与估价。当时他得出的结论是：“想要真正改变世界，需要在极其理性的苛责追问中，依然保持最初的同理心与爱。”然而十几年过去，阿莫代伊一边向员工抛出“如果公司估值归零你们还愿不愿意工作”的伦理拷问，一边发表长文呼吁全行业放慢前沿模型研发节奏（Pacing the Frontier），萨姆·奥特曼等人也纷纷附和。
这种局面被雨白生动地比喻为一场荒诞的马拉松：跑在第一名和第二名的人在大声向后喊着“大家不要再卷了，我们停下来吧”，但脚下却一步都没减速。这种所谓的道德挣扎，在某种程度上变成了巨头展现巨大自我（ego）的舞台表演，因为真正握有“暂停键”的恰恰是他们自己。
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`45:44` 财富分配的三次机制与公益在“制度真空期”的独特价值
面对技术狂飙对社会的冲击，社会必须依赖不同层面的财富分配工具来保护公众利益：
```mermaid flowchart TD accTitle: 财富分配的三次机制与 AI 时代的应对路径 accDescr: 展示一次分配、二次分配和三次分配在调节技术冲击和财富集中时的机制与困境。
subgraph Primary ["一次分配（产权与初始要素）"] P1["公众持股提案"] --> P2["如桑德斯提议公众持有 50% AI 公司股权"] P2 --> P3["面临大公司游说与资本阻力，极难立法"] end
subgraph Secondary ["二次分配（税收与政府规制）"] S1["自动化税收调节"] --> S2["如韩国削减机器人税收减免"] S2 --> S3["有效保住就业且未显著伤及产业，但立法周期极长"] end
subgraph Tertiary ["三次分配（慈善、公益与个人能动性）"] T1["个人承诺与捐赠"] --> T2["如'创始人承诺'，创业期约定未来收益比例"] T2 --> T3["不依赖漫长制度周期，在监管真空期率先发挥作用"] end ```
治霖以 2018 年韩国对“机器人税”的实践为例说明二次分配的有效性：韩国过去对投资工业机器人的企业提供所得税抵免，后因担忧冲击就业，政府调低了抵免比例。后续严格的实证研究证实，减少此类自动化补贴确实在没有显著伤害经济投资环境的前提下，成功保住了更多的就业岗位。然而，无论是针对大模型数据训练征税（如加州州长纽森推进的相关法案），还是一次分配层面的产权重构，都会面临大科技公司巨额游说资本的顽强抵抗，立法推进如同“螳臂当车”。
正因制度建设往往存在数十年的滞后期，第三次分配（公益与慈善）的能动性才显得尤为关键。在 19 世纪中后期的美国，针对卡内基这类工业巨富的所得税制度尚未成型，社会规制处于真空期，而卡内基选择将个人九成财富捐出，用于建立公共图书馆、资助教师养老金以及投资医疗教育。
与卡内基时代相比，当下的老钱担心被颠覆，新钱时刻面临创业失败的焦虑，普遍缺乏安全感。但在中国，益盒社群中已经涌现出许多 00 后大学生创业者和早期 AI 创始人，在公司尚未上市甚至业务起步阶段就做出捐赠承诺。在制度尚未完善的过渡期，个人选择依然能绽放出宝贵的人性光辉。
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`50:00` 破除唯技术论：AI 落地偏远地区与“最后一公里”的人力刚需
AI 技术并非只能用来制造失业或聚集财富，在乡村教育与医疗领域，它展现出了切实的赋能潜力： - **AI 赋能乡村医生**：过往调研显示，偏远村庄里乡村医生的疾病诊断与正确开药比例往往不足 20%，完全取决于运气。通过引入医疗辅助诊断 AI，诊断准确率大幅提升至 80%，同时能辅助村医在无法处理时更准确地将病患向上转诊。 - **个性化错题巩固**：针对农村学生，AI 应用通过拍照识别错题本，直接输出知识点讲解并针对薄弱环节生成定制练习，为乡村学生在升学竞争中争取到了平权机会。 - **高考志愿填报**：治霖团队与长期致力于中西部教育公平的学者叶小杨团队合作，推出了免费的公益填报工具“雨来高考 AI”。过去叶老师回国后需要一天连跑五所高中、纯靠“人肉宣讲”的方式指导填报，如今借助 AI 工具，能在一次数百上千人的集中宣讲后，让学生和家长在群内或网站中直接与 AI 助手互动推导。
然而，所有技术案例都指向同一个残酷现实：**AI 永远无法替代“最后一公里”的人力支撑**。无论工具多先进，都无法直接扔给受助者就自动见效。村医需要专人培训并建立使用激励机制；乡村学生拍照搜题需要大学生志愿者在旁盯梢，以防止设备沦为游戏机；高考填报更需要志愿者持续在群内答疑疏导。
更深层的困境在于认知门槛。叶小杨团队的研究表明，宁夏等中西部农村地区长期存在严重的“高分低录”现象，学生因缺乏信息网络或被虚假机构误导，平均会白白浪费 10 到 30 分的高考成绩。然而，那些最需要科学指导的弱势家庭，往往缺乏推导自身热爱与长远职业规划的意识，他们习惯于“算命式志愿填报”，只想单向索要一个确切的学校名字或专业代码。为了跨越这种鸿沟，团队正在开发像“人生模拟器”一样的游戏化互动场景：学生输入分数与粗浅偏好后，AI 会具体呈现该专业大学四年的真实状态、潜在的家庭矛盾与未来职业生活。通过更具象的情境体验取代生硬的说教，帮助弱势学生打破信息壁垒。
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`56:52` 拒绝抽象的道德苛责：下沉就业、儿童大脑发育与反直觉的现金转移
公众在面对宏大叙事时，容易陷入不接地气的批判性思维，用完美主义去苛责一线的公益行动。例如，蚂蚁集团“数字木兰”等项目在贵州、甘肃等偏远欠发达地区培训当地女性从事 AI 数据标注工作，外界常下意识批判这是“低端、不可持续、沉淀不下技能的重复劳动”。然而一线实践表明，随着金融、医疗等垂直领域专业数据需求的爆发，受过系统培训的标注人员正在积累不可替代的专业技能；一些经营特色民宿的乡村女性，甚至学会了利用 AI Agent 搭建支持多语种接待、本地历史讲解的自动化工具。
对偏远地区女性而言，一份本地的稳定收入意味着切实的生存自主权。这直接关乎两项核心议题： 1. **反家庭暴力与女性赋权**：国际实证研究表明，经济独立是阻断性别暴力最有效的护城河。 2. **阻断贫困代际传递的关键 1000 天**：儿童出生后的 0 到 3 岁（约 1000 天）是神经元突触链接最为密集的阶段，属于大脑硬件发育的黄金窗口期，一旦错过不可逆转。中国农村地区约有 49% 的婴幼儿存在认知发育迟缓，核心症结并非缺乏“鸡娃”资源，而是父母远走他乡打工，留守儿童被长期放在炕上缺乏照料与微量元素摄入。母亲留在本地就业所能提供的“回应式照料”（读书、唱歌、爬行互动），是阻断底层不平等代际传递的最有力投资。
一线经验常常颠覆公众的传统直觉。治霖指出，很多捐赠人出于防范滥用的直觉，执着于捐赠书包、跑道、建希望小学等具象物资。但在许多极端贫困场景下，“直接无条件发钱”反而是经实证检验最有效的手段。例如在肯尼亚，40% 的家庭生活在贫困线以下，研究表明在孕产期前后向贫困家庭无条件发放 1000 美元现金，使当地一岁以下婴儿死亡率暴跌 48%，五岁以下儿童死亡率降低 45%。公益的第一要义必须是“让受助者真实受益”，绝不能让捐赠人的自我道德感动与直觉偏好凌驾于客观效果之上。
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`01:03:45` 全球产业链重构：谁在承受 AI 繁荣的隐形代价？
发展中国家跨越贫困的传统路径，通常依赖出卖相对廉价的初级劳动力，以此完成资本积累与产业升级，中国早年的“世界代工厂”之路即是例证。然而，AI 驱动的自动化正在粗暴地抽走欠发达地区的这一发展阶梯。
西方主流媒体（如《经济学人》）曾发文宣称“AI 没有摧毁就业，反而带来了美国就业潮”。但这篇报道引发了广泛批评：它忽视了这股繁荣本质上是一边给美国本土创造了大量用于开发自动化替代技术的短暂岗位，另一边系统性摧毁了第三世界国家的实体就业通道。
《纽约时报》曾披露过一个典型案例：肯尼亚曾是全球大学生“论文代写”的外包产业中心。由于本国 40% 的人口处于贫困线以下，代写服务为肯尼亚带来了可观的外汇收入，政府甚至一度顺水推舟将其作为数字化支持政策列入青年培养纲领。然而随着 ChatGPT 等生成式大模型的普及，肯尼亚的论文代写产业几乎在一夜之间全军覆没。大量受过高等教育的年轻人失去生计，不得不重新跌落回苦闷无工可做、只能打零工或务农的生存境地。AI 巨头在计算本国亮眼的财报与经济数据时，这种发生在世界隐秘角落里的外溢代价，往往被彻底无视。
`01:05:00` 承认人性与现实的复杂：不苛求完美行动，先做点什么
聊到技术与外部影响，雨白感慨就像气候变化最终可能化作尼泊尔冰山的崩塌一样，很多技术狂欢者并未意识到技术代价的转嫁。治霖结合多年公益经验指出，做公益最大的体会就是“没有完美的行动”。如果一开始就苛求行动能对所有人都好、能彻底解决一切问题，那结果只会是寸步难行、“不会有行动了”。面对复杂且多样的人性，先认真做点什么至关重要，只有在实践中发现问题、不断迭代反思，改变才会发生。
雨白反思道，我们在审视技术时往往陷入“既高估又低估”的怪圈：一方面高估技术，以为算法无所不能，但实际上如何让一个患有白内障的农村老人放下家庭顾虑，愿意去接受一个五到十分钟的复明手术，这背后复杂的信任与照护难题，技术可能永远无法解决，必须依靠人与人之间的联结；另一方面，人们又容易低估技术与切实公益结合所能带来的善果。
治霖深有同感，真实世界既不是非黑即白，也无法用非好即坏去简单割裂。正如马克斯·罗塞尔（Max Roser）所言，有三句话是同时成立的： 1. **这个世界非常不好**（The world is awful）； 2. **这个世界已经比过去好了很多**（The world is much better）； 3. **这个世界可以变得更好**（The world can be much better）。
很多人往往只盯着其中一面，要么因新闻报道里的苦难而陷入虚无绝望，要么沉溺于科技狂欢的泡沫中盲目乐观。然而，人类既然能够从冷战核危机等至暗时刻中走过来，就证明世界完全有希望变得更好，面对 AI 浪潮亦是如此。治霖特别提到，历史上的关键转折背后往往有慈善的力量，却常被历史叙事所遮蔽： - **绿色革命（Green Revolution）**：洛克菲勒基金会等资助培育出高产的小麦与水稻品种，推动了全球农业变革，被认为拯救了超过十亿人的生命，但公众往往只记住了农学技术本身。 - **帕格沃什科学和世界事务会议（Pugwash Conferences）**：美苏冷战军备竞赛极度紧张之际，由慈善家出资承担差旅与食宿，促成美苏科学家聚在一起交流并向各自政府高层建言，显著减少了两大阵营之间的战略误判与核战争风险。
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`01:08:00` 微小勇敢的涟漪效应与“1% 捐赠承诺”
治霖坚信行动具有“涟漪效应”——只要一个人稍微勇敢一点、多迈出一小步，就可能触发像多米诺骨牌一样的连锁反应。他分享了一个亲身经历：2026 年 1 月他在成都探访一所创新学校，遇到一个女孩写了一本关于自己曾深陷某个邪教性质教育控制集团的回忆录。看到受害者与校方承受的巨大压力，治霖联合朋友将线索引荐给知名调查记者团队；媒体经过半年的深入追踪，推出了一篇重磅深度报道，对该机构的运作与招生生态带来了关键性的监督与打击。
益盒发起的“1% 捐赠承诺”（倡导公众每月捐出个人收入的 1% 用于有效公益）同样印证了这种力量。项目启动之初，面对经济环境的压力，治霖原本担心无人响应，但如今已有 1400 多人持续每月捐赠。这群践行者涵盖了各类人群： - 优秀的创业者、大厂高管、公务员与普通教师； - 北京一位 60 多岁的阿姨，甚至建议治霖去老年大学宣讲，因为很多老人“既有钱又有时间”且热心善事； - 成都小学三四年级的孩子，坚持将自己每月 1% 的零花钱拿出来做公益。
雨白坦言，听到“1400 多人”时感到一丝心酸，这让人联想到做公益的举步维艰。她此前在数字木兰活动上查询得知，该项目多年累计投入了 6 亿多元，对于一家普通商业公司而言，可能一二十年都赚不到这么多利润来投入公益。
治霖对此算了一笔宏观与微观的对比账： - **中国宏观公益大盘**：全国每年的总捐赠盘子大约在 1500 亿到 2000 亿元人民币之间，占中国 GDP 的比例不足 0.1%（发达国家这一比例约为 1.5%~2%）。与之相比，商业市场规模达数十万亿，政府财政支出达数万亿，公益要应对医疗、教育、环保、动物与性别等未被完全覆盖的复杂社会问题，总量其实极度微小，大致只相当于一个吉林省一年的教育财政支出。 - **微观视角的价值**：就像寓言里在退潮海滩上捡鱼扔回海里的男孩，“这条小鱼在乎”。益盒目前撬动倡导的捐赠盘子约为 1000 万元，放在宏观尺度上微不足道，但落实到具体项目中，它切切实实让几百位老人重见光明、让数百名先心病患儿重获新生、为数千名儿童提供社会情感学习课程以预防抑郁、为遭受家暴与抑郁的乡村女性建立起外部支持网络，并普及了上万名儿童的性教育课程。对于个体而言，能做成这些具体的事情，已经足以为之欣慰。
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`01:13:00` 普通人力所能及的三件小事与“真正的神迹”
面对宏大议题，普通人究竟能做些什么？治霖梳理了三个切实可行、门槛由高到低的行动路径：
```mermaid flowchart TD accTitle: 普通人力所能及的三层善意行动路径 accDescr: 展示从专业有效捐赠、发声转发破圈到日常生活微小善意的三层递进关系
subgraph Actions["行动路径"] A["专业且长期的有效捐赠"] B["关注、转发与为社会议题发声"] C["在日常生活细节中善待身边每一个人"] end
subgraph Impact["涟漪效应与社会改变"] A -->|"提供稳定资源"| D["支持白内障手术、先心病救助等具体项目"] B -->|"扩大曝光与转折机会"| E["触达关键决策人与潜在支持者"] C -->|"希望与善意人传人"| F["缓解社会压抑氛围，重塑微观人际温度"] end ```
1. **选择靠谱机构进行长期有效捐赠**：根据个人感兴趣的议题做基础调研，寻找执行扎实、反馈明确的公益机构，将小钱用到刀刃上； 2. **在关键议题上关注并积极发声**：不要低估每一次转发与曝光的价值。许多重大报道或议题正是由于公众的不断转发，最终击中了某个关键决策人或具备调动资源能力的节点，促成了转机的发生； 3. **退回日常生活，善待身边的每一个人**：无需宏大叙事，在逼仄压抑的社会大环境下，主动为周围的人“松绑”。善待伴侣、父母、同事、上下级，也善待偶遇的陌生人、骑手、保洁员与保安。比如骑车被别了一下时不较劲、赶电梯时为身后的人按住开门键、恶劣天气下给骑手打赏或将沉重的大件生活用品拆分成多个订单避免骑手过度负重。
治霖援引 TED 创始人克里斯·安德森（Chris Anderson）的话：“当善意变得可见的时候，它就会变得具有传染性（When kindness becomes visible, it becomes contagious）。”他在疫情期间的香港出租车上也见过一句令人难忘的标语——“最容易人传人的是希望”。
雨白在尾声总结道，技术并不是魔法，人类能够走到今天，依靠的从来不是虚幻的神迹，而是一代又一代普通人在日常中不断积累起来的微小行动与朴素善意——这才是真正的神迹。世界非常不好，世界已经比过去好很多，世界可以变得更好；从身边在意的事情开始提供一点点力所能及的帮助，让希望与善意“人传人”。
## Notable quotes > `00:00` 如果你停下来好好想一想，本质上我们是找到了让沙子思考的方法。这几乎是一个神迹。 — 德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）
> `24:31` 如果你在上班路上看到一个小孩正在浅池塘里溺水，你跳下去就能救他，唯一的代价仅仅是弄脏你的西装并导致上班迟到。任何有基本良知的人都会选择救人。 — 彼得·辛格（Peter Singer）
> `35:00` 承认自己的脆弱、恐惧和不确定性，比去塑造一个圣人形象要真实得多。 — 李治霖
> `40:00` 想要真正改变世界，需要在极其理性的苛责追问中，依然保持最初的同理心与爱。 — 达里奥·阿莫代伊（Dario Amodei）
> `40:00` 跑在第一名和第二名的人在大声向后喊着“大家不要再卷了，我们停下来吧”，但脚下却一步都没减速。 — 雨白
> `01:05:00` 这个世界非常不好；这个世界已经比过去好了很多；这个世界可以变得更好。 — 马克斯·罗塞尔（Max Roser）
> `01:13:00` 当善意变得可见的时候，它就会变得具有传染性（When kindness becomes visible, it becomes contagious）。 — 克里斯·安德森（Chris Anderson）
> `01:13:00` 最容易人传人的是希望。 — 李治霖
## Mentioned 雨白, 李治霖, 益盒 CharityBox, 有知有行, 德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）, DeepMind, 彼得·辛格（Peter Singer）, 罗伯特·C·艾伦（Robert C. Allen）, 创始人承诺（Founders Pledge）, 萨姆·班克曼-弗里德（Sam Bankman-Fried, SBF）, FTX, 伯尼·桑德斯（Bernie Sanders）, 达里奥·阿莫代伊（Dario Amodei）, Anthropic, 萨姆·奥特曼（Sam Altman）, 安德鲁·卡内基（Andrew Carnegie）, 叶小杨, 雨来高考 AI, 数字木兰, 蚂蚁集团, 马克斯·罗塞尔（Max Roser）, 洛克菲勒基金会, 帕格沃什科学和世界事务会议（Pugwash Conferences）, 克里斯·安德森（Chris Anderson）, 《遍地神迹，人间如常｜AI时代的公益》, 《利他的代价》, 《饥饿、富裕与道德》, 《The Unimagined Good》, ChatGPT, 豆包, 元宝
## Video description 🌏 让善意和希望人传人。 欢迎来到知行小酒馆，这是一档由 有知有行 出品的播客节目。我们关注投资，更关注怎样更好地生活，我是雨白。 今年似乎所有人都在讨论 AI，但不知道你是否和我有着一样的感觉：这些消息看起来都很重要，也确实会改变我们的生活。可在那些讨论里，我好像看不到「自己」。 所以过去一段时间，小酒馆很少专门聊 AI。直到前不久，我读到今天的嘉宾李治霖写的一篇文章。 文章开头引用了 DeepMind 创始人哈萨比斯的一句话：「如果你停下来想一想，我们本质上是找到了让沙子思考的办法。这几乎是一个神迹。」芯片的主要原料是硅，硅可以从石英砂中提取。人类把沙子提纯、排列、通电，最后让它涌现出智能。这确实像神迹。 但长期做公益的治霖读到这里，马上想到的是另一件事：石英粉尘也是尘肺病的主要致病源，这是全世界最致命的职业病之一。让沙子学会思考的每一个环节，都可能有人在吸入它的粉尘。 会思考的沙子和杀人的沙子，追根溯源，来自同一种东西。 比起谁家的模型又变强了多少，这是小酒馆更想讨论的 AI 话题。所以这次，我想借由治霖的一线经验好好聊聊： AI 技术发展得这么快，它到底有没有改善弱势群体的生活？有哪些事情是技术已经可以实现的，又有哪些问题不能只靠技术解决？为什么和上一代富豪相比，这一代技术精英似乎更少谈论公益和慈善？以及，面对这些巨大的问题，我们这样的普通人还能做什么？ 希望这期节目能让我们暂时离开关于 AI 的兴奋和焦虑，去看看这个世界不太被新闻关注的部分，也重新看见自己。 🔗 官方地址如果你所使用的客户端显示不全，请点此访问有知有行的官网查看全文 🍻 本期嘉宾治霖：益盒 CharityBox 联合创始人、CEO，播客「脆弱世界」主播 🪡 时间轴01:00 同一粒沙子，一端是人们口中的神迹，另一端是杀死矿工的粉尘 06:21 折叠世界：技术狂欢的泡沫之外，全球有超八成劳动人口从没用过 AI 10:35 在稳定电力都无法保证的欠发达地区，我们如何谈论 AI 的帮助？ 19:14 有效公益：帮助一个老人重新看见世界，原来只要不到 5000 元 24:31 AI 基建一年能花 6000 亿，消除全球极端贫困只要其中一半，却从没被凑出来过 33:05 利 TA 的同时，其实也是利已 45:44 AI 狂飙突进的时代下，怎样才能保护更多人的权益？ 56:52 我们需要的不是苛求完美行动，而是先开始做点什么 01:05:55 世界很糟糕、世界已经变好很多、世界可以更好——这三句同时成立 01:11:26 真正的神迹，是一代又一代人积累起来的行动与善意 📑 猜你想看01:04 相关文章《遍地神迹，人间如常｜AI时代的公益》 01:11 出自 DeepMind 联合创始人兼 CEO 德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）2026 年 7 月发表的文章《A Framework for Frontier AI and the Dawning of a New Age》。 02:50 益盒 CharityBox：一家专注「有效公益」的研究与咨询机构，致力于帮助捐赠人找到能显著改善紧迫问题的公益项目，放大每一笔善款的影响力。相关文章《如果世界的未来由少数人决定，你愿意吗？丨益盒一席演讲》 07:23 截至 2026 年第一季度，全球劳动年龄人口中 AI 使用率为 17.8%。相关文章《Global AI Diffusion - Q1 2026 Trends and Insights》 08:10 2025 年的调查显示，消费级 AI 市场规模达 120 亿美元，但只有 3% 的用户付费使用高级服务。相关文章《2025: The State of Consumer AI》 11:39 据《跟踪可持续发展目标7：能源进展报告》显示，全球仍有 6.55 亿人缺乏电力供应，其中撒哈拉以南非洲地区有超过 5.6 亿人生活在无电状态。 23:21 疟疾每年夺去约 60 万人的生命，其中大部分为撒哈拉以南非洲地州 5 岁以下儿童。而睡觉时使用经杀虫剂处理的蚊帐，可以避免被携带疟疾的蚊子叮咬，从而拯救生命。据美国慈善评估机构 GiveWell 测算，采用这一方式每挽救一条生命的成本为 5500 美元。 25:29 相关报道显示，2026 年美国四大科技企业（微软、Alphabet、亚马逊、Meta）在 AI 领域的投入预计将超过 6500 亿美元，绝大部分支出将用于 AI 芯片、服务器和数据中心等基础设施。 25:54 研究发现，将全球贫困率降低至 1% 的预计成本为每年 3040 亿美元，约占全球 GDP 的 0.28%。相关文章《What Would it Cost to End Extreme Poverty?》 28:36 相关书籍《利他的代价》 28:40 浅池实验：由哲学家彼得·辛格（Peter Singer）在 1972 年的论文《饥饿、富裕与道德》中提出。 30:40 恩格斯停顿：由经济史学家罗伯特·C·艾伦（Robert C. Allen）提出的术语，用来描述 1790 年至 1840 年前后，英国工业革命期间 GDP 快速增长，工人实际工资却长期停滞的现象。 31:31 创始人承诺：2015 年成立的公益组织，目前有来自 45 个以上国家的 2300 多名成员，累计承诺捐赠超过 136 亿美元，已捐赠超过 19 亿美元。 32:09 相关文章《The Unimagined Good》 40:15 有效利他主义：一个以改善世界为目的，主张依靠理性思维去推导如何最大程度帮助 TA 人的社群。 40:34 萨姆·班克曼-弗里德（Sam Bankman-Fried, SBF）：加密货币交易所 FTX 创始人，曾是有效利他主义社群的支持者。2023 年因欺诈、洗钱等罪名被判有罪，2024 年被判处 25 年监禁。 41:41 美国佛蒙特州联邦参议员伯尼·桑德斯（Bernie Sanders）提出《美国 AI 主权财富基金法案》，主张立法对美国大型 AI 公司一次性征收 50% 股权税，以此建立主权财富基金，让公众直接持有这些公司的股份。相关文章《The Public Should Own Half of the Big A.I. Companies》 42:55 达里奥·阿莫代伊（Dario Amodei）：AI 公司 Anthropic 联合创始人兼 CEO，早年曾在百度、OpenAI 从事 AI 研究。 43:36 相关文章《My donation for 2009》 44:45 相关文章《We Must Pace the Frontier》 45:56 在韩国，购买机器人和自动化软件的雇主可以在年底申请企业所得税抵免。2018 年，政府将中型企业和大型企业的税收抵免比例从 5% 和 3% 降低至 3%和 1%。实际研究表明，减少税收补贴会使得企业减少对自动化的投资并增加就业。相关文章《The Welfare Effects of a Robot Tax: Evidence from a Tax Credit for Automation Technologies in Korea》 52:09 雨来高考 AI，相关文章《公益辅导数十万考生的团队，做了一个免费高考志愿AI》 55:29 相关文章《农村学生“高分低录”的现象及原因 ———基于宁夏高考数据的分析》 57:17 AI 数据标注：指对原始数据（如图像、文本、音频或视频）添加结构化标签或元信息的过程，其目的是为机器学习模型提供有监督训练所需的标准化输入。 59:34 经济独立在应对和预防性别暴力方面发挥着至关重要的作用。当个人，尤其是女性，能够掌控自己的财务状况时，她们遭受各种形式暴力的风险就会显著降低。相关文章《The role of financial independence in preventing gender-based violence.》 01:00:22 研究发现，3353 名中国农村地区 0-3 岁的婴幼儿中，有 49% 的婴幼儿存在认知发育迟缓，主要原因是微量营养素和亲子互动的缺乏。相关文章《Are Infant/Toddler Developmental Delays a Problem Across Rural China?》 01:01:26 研究发现，向肯尼亚贫困家庭一次性发放 1000 美元现金，这种「无条件现金转移」使一岁以下婴儿死亡率降低了48%，五岁以下儿童死亡率降低了45%。相关文章《Study: Giving cash to mothers cut infant deaths in half》 01:03:45 相关文章《The jobs apocalypse is postponed. An AI jobs boom is here》 01:04:13 相关文章《Kenyans Did College Students’ Homework for Years. Then A.I. Arrived.》 01:06:55 出自 Max Roser 的文章《The world is awful. The world is much better. 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