闺女的学校最近的研讨课主题是—想象下，在人工智能比如DeepSeek们的帮助下，我们未来的生活是什么样的。
这个选题让我回想起了我的童年。小学时我被要求想象下2000年人类是怎么生活的：大家基本在天上飞，机器人在家里当保姆，还能在月亮上荡秋千……再看一下当下的小学生们想到的，似乎没什么变化：机器人在家里当保姆，人类基本都在天上飞，最后也去月亮上荡了秋千。
几十年了，没什么进步。
看来贾雷德·戴蒙德说的是对的（就是写《枪炮、病菌和钢铁》的那个人类学家），人类仍旧是不善于做预期的物种。
为什么说“仍旧”呢？
因为实际上在做预期这方面，人，或者说智人这个种类，已经比人属的其他兄弟好很多。
据说在若干万年前，我们的直接祖先智人和旁系尼安德特人发生过一次直接的生存竞赛。相比智人，尼安德特人是更早从非洲走出来的人属物种。他们比我们更强壮，拥有更发达的肌肉，因此体重大约比智人重1/3；同时也有更大的脑容量。但他们不善于思考抽象问题，也不大会对未来作出预判—智人大脑中负责此类功能的组织叫额叶，就位于我们高耸的前额骨里边，而尼安德特人的前额是扁平的。
饱满的额叶给智人带来了好处，让我们战胜了最厉害的“亲戚”尼安德特人。更直接一点说，我们利用预期能力形成组织优势抢走了他们的食物，或者直接把他们当食物吃掉了。
但也有坏处，我们比其他人属物种更容易患上抑郁症，你从来不会碰到一只黑猩猩为了自己不能获得更多香蕉树的收获权而提前为自己的晚年生活抹眼泪，但类似的事我们做了不少。
如今，距离智人吃掉“亲戚”已经过去了几万年，患上抑郁症的人明显在增加，但人类的预测水平并没什么提高。即使发明了计算机，我们找到正确答案的水平也没有明显提高。
为什么未来这么难以预期？有一个例子可以说明。理查德·塞勒在《金融时报》上出过一个谜题，让读者从0到100之间选一个数字，使这个数字尽可能接近所有猜测者所选数字平均值的2/3，猜中有奖。
如果让你猜，你会怎么考虑这个问题？很可能是这样，把所有参与者的答案当作随机数，那么他们的平均值应该是50，再乘以2/3，得到的答案就是33。
但这么做可能忽略了一个问题，如果参与猜数字的人都像你一样聪明，就会有很多人给出33这个答案。如此一来，整个答案群的平均数就会向33靠近，正确答案就变成了33的2/3，即22。但一转念，问题又来了，大家如果也想到了这种变化怎么办？那么你的答案应该是22的2/3，也就是14或者15才对。
如果对数学有强于一般人的理解，你会明白塞勒提出的是个博弈论问题，按照上面的逻辑推导，得出的正确答案应该是0。当谜题参与者在数学上都通达如你，他们就会给出0这个答案，而0的2/3仍然是0。在塞勒谜题中，当大家给出的答案为0，就达到了所谓的“纳什均衡”状态（就是电影《美丽心灵》里那个疯子提出的概念）。
不过现实比理论要复杂得多，在塞勒谜题的所有开放性试验中，没有一次参与者给出的答案的平均值的2/3是0或者接近0。刊登在《金融时报》上的那次，结果是13—让沉迷数学的书呆子见鬼去吧。
为什么数学家会算错？塞勒给出的原因是，现实中，并非所有参与者都是数学家，甚至大多数人的决策是非理性的，野蛮人的非理性冲毁了书呆子的城堡—难不成你会认为特朗普是那个全球最大经济体最恰当的总统当选者？
如果我们再以更发展的眼光看问题，随着民众的通识水平提高，以及大数据策动的AI更加厉害，智人的预测水平会逐渐提高吗？
结果大概仍然会让人失望。
这里先不说随着技术的发展人们的认知水平是不是会提高—短期来看这两件事并不线性相关—更厉害的人工智能对预测未来是无效的。
还是用上面说的塞勒谜题举例。会不会有个聪明的AI参与者通过对人性无知程度的分析得出最终答案是13这个结果呢？这取决于有多少这类聪明的参与者：如果达到了相当的水平，更聪明的人就会出现，然后他们会预期答案是13的2/3，即9或者8—看，循环又开始了。
更何况在真正的现实版塞勒谜题中—比如咱们一直在聊的投资—真正的聪明人会寻找独享胜利成果的机会，为此他们在给出自己的答案前会策动其他参与者尽量给出不理性的答案，使其他聪明人回答正确的几率变低。
如此一来，我们很可能需要有个反直觉的判断：随着大数据和更聪明的AI参与者的介入，在经济世界里，未来不是更可预测，而是变得更难预测了。我们将更深地陷入纳什不均衡的困境。当然，这对普通公司人来说不一定是坏事。我看过一篇记录当年纽约大停电的报道，在最先找到回家的路的人中，盲人的比例明显上升。
再让我们回到当下的投资现实中来。看了前面所说的，你对人工智能、DeepSeek们的迷信程度是不是有所下降了？如果是，那你已经明白了我要说的。
另外，还有几个小提醒。
第一，投资就是一种预测。DeepSeek当然是好东西，但它能提高你的投资决策水平吗？我持保留态度。你非要这么做，就有点霸王硬上弓的意思。至于很多机构说已经接入DeepSeek这类东西了，建议反而应该对它们小心一点。
第二，自打DeepSeek火爆出圈，我更加怀疑那些所谓的人工智能行业专家给出的行业发展意见了。在DeepSeek出圈之前，没听他们提过人工智能领域降本增效的事；而在它走红以后，他们又说，没人比他们更懂DeepSeek了—呸！不过这大概也是真实世界更难预测的一种证明吧。
第三，AI发展得是很快，但到目前为止，似乎还没有一个特别清晰的落地场景，或者一个有弹性的产业脉络。DeepSeek的主要应用目前看来似乎更多集中在人机互相调戏的范围，或者给媒体提供选题—这点弹性显然还不够。而我身边的一些公司人和股票投资者把重注都押在它身上，这就有点令人担忧了。世界上有涨潮就有退潮，DeepSeek“砰”的一下，就像哪吒，横空出世，反过来更证明了这个领域充满了偶然性。
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