扎克伯格称未来AI属于所有人，但谁有权为所有人定义未来？

引言：未来是如何被交付给所有人的

2026年8月10日，Meta创始人兼首席执行官马克·扎克伯格发表了一篇题为《未来属于所有人》（“The Future is for Everyone”）的文章，副标题是“通往积极AI未来的道路”（“The Path to a Positive AI Future”）。就在一天前，超级智能（superintelligence）仍然更多停留在技术公司的预测、实验室的报告和公众的想象中，扎克伯格的文章却将其带入了政治和日常生活的中心。他预期，在未来几年，人们将使用“超越人类能力的超级智能”，创造新的事物、发现新的知识、建立新的企业、改善健康与生活质量。文章反复强调，超级智能应当“交付给所有人”，每个人都应拥有自己的智能代理、创作工具、导师和研究助手。扎克伯格还提出，AI的安全不能依靠某个唯一的超级智能来替人类作出决定，而应当依靠个人、企业、政府和多个AI系统之间的力量制衡。

当地时间2026年7月9日，美国爱达荷州太阳谷，Meta平台公司首席执行官马克·扎克伯格。视觉中国 图

这看似是一个美好的愿景。但除了上述展望，这篇文章还有另一条同样清楚的线索。扎克伯格说，美国和民主国家必须保持人工智能的领导地位；前沿实验室应当与政府合作，向政府提供先进模型的中间训练检查点和技术资源；美国应当继续建设芯片、能源和数据中心，利用出口管制延缓竞争对手的发展，同时让美国主导全球的开放源代码AI生态。这里出现了一个值得追问的问题：超级智能怎样既同时属于“所有人”，又由美国及其盟友保持主导？我想我们不能将其简单视为扎克伯格自相矛盾，而应该进一步追问：所谓“所有人”究竟是AI的用户、受益者，还是有权共同决定AI方向的政治主体？一个人从使用超级智能到拥有未来，究竟还有多远？

一、“所有人”是谁

“所有人”看起来是最包容的词汇，但实际使用时却常常最为含混。一个人接触AI，至少可以处在四种不同位置上：可以是用户，可以从AI的发展中获益，可以参与AI的治理，可以参与决定AI的方向。前两种位置涉及接入和消费，后两种位置涉及权力和主权。扎克伯格的文章对前两种承诺十分明确：每个人都将拥有个人代理，能够使用创作工具、私人导师和科学助手，工具还应当免费或价格足够低，以满足数十亿人的使用需求。至于普通人能否决定模型如何训练，哪些数据可以被使用，哪些价值应当写入系统，哪些群体应当获得优先照顾，文章则没有给出清楚的答案。一个人可以使用AI，却未必拥有AI，一个人可以从智能中获益，却未必能够改变智能运行的条件。

个人AI之所以令人兴奋，在于它会带来一种强烈的主体感。一个普通人可以让AI充当教师、翻译、程序员、商业顾问，甚至成为长期陪伴自己的生活助手。扎克伯格举出的例子很具体：个人代理可以帮助用户监测睡眠，替家庭准备食谱，也可以协助个人构思产品和开发应用。这样的技术确实会扩大个人行动的范围，但问题在于行动能力和主权并不相同，用户可以命令代理完成某项任务，却无法决定代理学习什么、拒绝什么，也无法决定它怎样理解“对用户有益”。用户能提出问题，但未必能决定哪些问题值得被提出；能得到答案，但未必能追问答案背后的制度和利益关系。于是我们看到，拥有超级AI的个人形成了一种新的身份，一方面人的确被赋予了更强的行动能力，但另一方面人却仍然只是系统中的使用者。

此外，把超级智能理解为一种能够被生产、定价和交付的产品，还会遮住它的制度属性。AI进入教育、医疗、劳动、传媒、司法和军事之后，影响的就不只是个人效率——它会参与安排知识的流通方式，重新划分专业与非专业的边界，影响谁能够找到工作、谁更容易获得贷款，而问题一旦被表述成“所有人能否买得起”，许多权力关系就退到视线之外。即便所有人都可以免费使用某种模型，模型背后的训练数据、芯片、云计算、接口和安全标准仍集中在少数公司手中。就好像汽车已经普及，但道路依然由少数机构修建和管理；互联网已被全球使用，但海底电缆、服务器和通信标准仍然有明确的控制者。

因此，扎克伯格所说的“AI属于所有人”，其实更接近于让所有人进入由少数机构建造的智能秩序。当然，这个判断并不抹去AI普及的实际好处，低成本的教育工具可能帮助贫困地区的学生，个人代理也可能减少普通人获取知识的障碍。但现实的好处不能让我们忽略事实，那就是使用权的扩张并没有自动带来决定权的扩张，所以下列问题值得继续追问：当所有人都成为用户时，谁仍然能够规定系统的规则？当未来被当作产品交付给公众时，谁负责生产未来，谁负责解释未来，谁又可以拒绝这件产品？

二、当广泛分发导向权力集中

如果我们只看到“人人使用”和“美国领导”之间的表面冲突，就容易把扎克伯格的论证理解得过于简单。超级智能确实会带来两类相反的风险，一种风险来自集中——如果最强大的模型只掌握在一个公司、一个政府或一小批专家手中，社会可能形成新的技术贵族。另一种风险来自失控的扩散——高强度的网络攻击、生物风险、军事应用和大规模欺诈，都可能因为先进模型的普及而变得更容易。扎克伯格试图在两者之间寻找一种安排，即，让超级智能分布到个人、企业和社会中，同时由美国及其盟友掌握关键技术和安全主动权。这套方案有其现实基础，也有明显的制度后果，本文暂且将批评的焦点放在后者上。

按照扎克伯格的设想，超级智能所构成的将是一个上下分离的结构。上层看起来十分分散，个人用户、开发者、小企业、政府机构和多个AI代理都可以获得能力，而底层却需要高度集中的资源，大规模模型训练所依赖的芯片、能源、数据中心等要素都离不开资本的持续输入。照此逻辑，个人得到超级智能的入口，平台掌握入口后面的道路。一个小企业凭借AI完成过去需要大型团队才能完成的工作，但仍然必须依靠平台的接口、算力和更新服务。一个国家可以部署模型，却可能无法独立训练出同等规模的系统。而随着越多的人进入同一套AI生态，对少数基础设施提供者的依赖也可能越深。表面上看，智能在向社会各处流动，但深处却形成了更广泛的依赖。

“开放”也有相同的两面性。开放源代码或开放模型能够降低研究门槛，促进开发者参与，减少单一公司的技术封闭，这些价值值得承认。但即使模型能够被下载，也并不意味着训练能力已经平等分配。一个系统即使公开，普通研究者也未必拥有复制它所需的算力、数据、人才和资金，开发者可以在模型上开发应用，却未必能够改变模型最基本的分类方式和价值边界。谁拥有最初的架构，谁就掌握最大的用户群，谁决定更新的节奏，谁就可能在开放生态中保留最强的地位。开放源代码可能削弱某种垄断，或者帮助一个平台把自己的标准推向世界，但技术的可复制性绝不能直接推出权力的可复制性。

个人使用AI的自由，也需要和参与制定规则的自由区分开来。前一种自由指人们可以使用工具来生成内容，后一种自由则要求人们参与决定AI如何发展、哪些风险可以接受、劳动者如何获得补偿、平台如何受到监督等一系列与社会发展结合更加紧密的议题。扎克伯格主要谈论的是前一种自由，他希望人们拥有个人超级智能，能够按照自己的目标生活和创造。可是，当用户只能在既有平台规定的范围内自由选择时，用户拥有的更接近消费自由，而真正的政治自由还包括对制度本身提出异议、修改规则乃至拒绝某种技术安排的能力，但扎克伯格所希望赋予用户的自由显然不包括制定AI秩序。

这就解释了一个看似矛盾的现象——AI广泛分发，但权力仍然能够集中、并且将进一步集中。开放的使用层扩大了平台的用户规模，个人能力的提高增加了人们对底层服务的依赖，国家安全的要求又为关键技术的集中提供了理由，这就导致分布式使用与集中式依赖同时发生。扎克伯格提出的是一种能够让更多人行动的秩序，控制行动条件的权力却仍然位于少数公司和国家手中，AI越是深入社会，基础设施所有者便越有机会成为社会不可绕开的中介。

三、普遍主义的边界

既然基础设施所有者的权力将愈发增大，那么谁有权拥有AI基础设施、定义AI基础设施、监管AI基础设施就显得愈发重要。扎克伯格显然深谙此道。他在文中多次把美国领导与民主国家的领导放在一起谈，他的基本意思很清楚，未来的国际秩序将受到先进AI发展方向的影响，谁掌握领先系统，谁就可能影响自由、繁荣和安全的分布。因此，美国及其盟友需要保持领先，建设更多能源和数据中心，继续发展芯片产业，并通过出口管制拖慢竞争对手。在这里“民主国家”的概念有必要先厘清。“民主国家”可以指一种制度，也可以指一个地缘政治阵营。如果它指制度，就应当包括公民参与、政府问责、权力公开和对少数者的保护，如果它指阵营，就更接近“站在美国一边的国家”。两种含义经常被放在同一句话中，政治效果却完全不同。

假如“民主领导”真要具有制度含义，随之出现的问题就是，美国普通公民能否参与国家的AI战略？受到自动化影响的劳动者是否拥有谈判和拒绝的权利？被算法评估的人是否能够知道标准、提出申诉并得到补偿？大型科技公司是否接受了足够强的公共监督？平台对数十亿用户的影响，能否仅仅依靠公司董事会和政府部门之间的合作来制约？这些问题没有得到充分回答时，“民主国家”就容易从一种制度原则变成“我们这一方”的文明标签，民主于是主要承担了阵营识别的功能，而不是权力约束的制度安排。

这会带来一种熟悉的具有强烈误导性的普遍主义——美国的技术优势被描述为自由世界的优势、美国的国家安全被描述为全人类的安全、出口管制被描述为防止危险扩散、Meta把模型传播到全球则被描述为让民主价值获得更广泛的影响……这样的叙述不能简单归为谎言，因为安全风险确实存在，国家之间也确实存在利益冲突。但应当注意的是，某个国家越能把自己的战略利益说成全人类的公共利益，它的权力就越不容易被看见，它的话术就从“我需要占据中心”转换成了“只有我保持领先，世界才会更自由”。

历史上的帝国经常使用相似的语言，帝国很少只说自己要攫取资源，它还会宣称自己带来了秩序、文明和进步。今天的技术权力不必通过直接统治来扩张，也可以借助标准、平台、芯片、和安全规则来组织世界。最有力量的支配，未必表现为命令，而可能表现为一种条件：你可以自由选择，但所有选择都依赖同一套基础设施。技术公司和国家在这里形成了复杂的关系，公司需要国家提供安全和地缘保护，国家需要公司维持技术领先，二者的利益并不相同，却可能在“民主领导”的语言中暂时合并。

全球南方最容易看见这套普遍主义的边界。许多国家可以使用美国企业提供的模型，获得教育、医疗等服务，也可以借助开放模型开发本地应用。这些好处很实在，但问题也同样实在：它们能否拥有算力主权、数据主权和规则制定权？它们的语言被收入训练数据，不等于它们能够决定模型怎样理解自己的历史；它们的用户被纳入全球市场，不等于它们能够分享模型产生的价值；它们获得了AI产品，不等于它们掌握了AI发展的方向。若使用权、生产权、解释权和治理权长期分开，技术普及就可能成为技术依附关系的新形式。

AI的影响还会深入语言层面。模型借助语言和数据组织世界，输出的并非只有信息，也包括问题的分类方式、判断的尺度和“合理生活”的想象。它会影响什么问题值得提出，什么表达算专业，什么生活方式算进步，什么政治方案算负责。如果最强大的模型主要按照英语世界的知识、法律和文化规则训练，那么全球用户得到的可能是一种能够使用本地语言说话的系统，背后却仍由他者的概念框架解释现实。语言可以被翻译，世界观却不会随之平等流通。

四、个人超级智能与未来主权

“每个人拥有超级智能”最有吸引力的地方，是它仿佛要重新安排个人与大型组织之间的力量关系。普通人可以拥有自己的教师、律师、研究员、医生等，个人能够更快地获得知识，提出设想，创办小企业。扎克伯格相信，个人能力增长以后，社会会产生更多发明、新企业和新的工作。他还认为，超级智能的主要价值应当体现在发明和发现上，自动化只是其中一部分。这个判断有乐观的一面，因为技术确实会创造新行业，历史上也有许多职业在旧技术中消失后，新的工作随之出现。可问题仍然存在：谁拥有新生产力，谁承担转型成本，谁能等到“未来的新工作”出现？私人AI可以帮助一个人学习，却无法单独解决劳动制度和财富分配的问题。

个人获得私人助手，并不等于劳动者获得了集体谈判能力。一个人可以让AI替自己寻找工作、修改简历，却不能因此决定企业应当怎样部署自动化，也不能决定生产力提高以后收益如何分配。教育制度的不平等，可能被重新表述为是否拥有更好的私人导师；医疗制度的缺陷，可能被转化为是否拥有更好的健康代理；结构性失业，则被转化为个人能否及时训练新技能。因此，社会矛盾将被拆解成无数个私人优化项目。每个人都变得更会应付变化，却很少有人共同追问：为什么所有人都必须不断适应由别人决定的变化？AI能够提高个体适应秩序的能力，也可能降低人们改变秩序的激情。

个人AI还会成为人与公共世界之间的新中介。它替人筛选新闻、归纳观点、解释政策，甚至参与处理亲密关系，表面看来每个人都拥有一个高度个性化的代理，但其实这些代理可能共享相近的基础模型、数据来源和判断标准。每个人得到不同的语气和界面，底层却可能面对同一类世界观。系统无需要求所有人做相同的事情，只要根据不同人的习惯，用不同方式把他们引向相近的判断就好。值得警惕的是，AI个人化带来的危险不在于它让每个人变得相似，而在于它可能把主体性变成一种私人服务。人的独特性被看见了，却只在平台能够识别和计算的范围内被看见。

扎克伯格提出，多个人、多家公司、多个政府和多个AI系统之间可以相互制衡，避免单一超级智能掌握全部权力。这个设想借用了自由主义政治中的制衡思想，也回应了公众对于技术垄断的担忧。但问题在于，多个主体拥有权力，不代表权力已经平等分布，如上文所述，如果它们都依赖少数芯片公司、云平台、能源设施和模型标准，那么表面的多元就建立在深层的共同依赖上。新的中心不必成为唯一的模型，它只要成为所有模型都需要经过的基础设施，就足以发挥中心作用。人们可以自由选择不同的应用，却无法绕开同一套算力，无法摆脱相同的接口和标准，权力的核心因此从“谁命令谁”转向“谁规定所有行动的条件”。

“未来属于所有人”这句话本身也富有意味，它把未来描绘成一种可以生产、包装和交付的东西，把所有人安排在接受者的位置，把企业和国家放在交付者的位置。可未来并不等待某个公司把它送到我们手里。未来首先是一个政治问题：谁规定什么叫进步？谁承担不可逆的风险？谁可以拒绝某种技术？谁有权要求被模型误判的人获得解释？谁能够提出另一种生活方案？若这些问题没有被纳入，所谓“为所有人提供未来”就可能意味着少数人先行确定未来，再把它作为产品交给公众，那时公众得到的未来还是属于他们的未来吗？那时公众还拥有想象未来的能力吗？

拥有领先模型的人，可以影响什么问题值得解决，什么知识值得传播，什么生活方式值得追求。模型并不需要直接发布政治命令，它只要不断帮助人们选择、排序和解释，就会逐渐参与塑造社会的方向。未来一旦被写进产品路线图、基础设施计划和安全政策，普通人面对的就不是工具了，他们面对的是已经替他们安排好可能性的世界。

结语：谁有权命名所有人的未来

扎克伯格的构想仍然有值得认真对待的部分。让更多人获得人工智能会降低知识和创造的门槛，避免超级智能被单一公司或政府垄断也确实是技术治理的重要目标。问题在于，技术的普及没有自动带来政治平等，开放模型没有自动带来主权共享，个人能力的增长也没有自动形成公共自由。扎克伯格把主权问题写成了分发问题，把政治问题写成了产品问题，把共同未来的问题写成了个人效率的问题。这样的叙述当然容易被接受，因为它把宏大的恐惧转化成了可购买、可操作的希望。但我们必须看到扎克伯格试图用广泛的使用来组织更广泛的依赖、用开放的形式维护技术领导、用个人能力增长遮盖基础设施权力。越多的人使用同一套AI生态，平台越接近社会生活的底层；而一旦平台越接近底层，美国的技术优势越容易被说成民主世界的共同利益。AI可能确实让更多人获得了智能，却没有说明更多人如何获得决定智能方向的权力。

真正的民主，要求人们共同决定自己生活的条件。让每个人拥有一个AI，只能完成其中的一小部分。更重要的事情仍然没有解决：谁制定模型的规则，谁控制计算资源，谁承担技术风险，谁分配自动化收益，以及谁有权拒绝一种被称为“进步”的未来。我们关心AI能否属于所有人，也应当继续追问：谁有权把某一种未来命名为所有人的未来？

只要这个问题仍由少数公司、少数国家和少数技术联盟回答，“未来属于所有人”就仍然是一句动人的承诺。它告诉我们未来即将到来，却没有说明向我们走来的究竟是什么。