这个时代最可悲的事情是什么？ 你很勤奋，也很聪明，但是判断错了趋势，选错了方向。

观点 / KK 主笔 / 万青责编 / 黄静

这是刘润公众号的第1948篇原创文章

这个时代最可悲的事情是什么？

你很勤奋，也很聪明，但是判断错了趋势，选错了方向。

所谓一步走错，满盘皆输。

时代变化越来越快，每个人都想能早点看见未来趋势。

但是，我们这个时代有先知吗？

1994年，美国。

一个人，写了一本书，在书中，他试图描绘出未来的图景:

云计算、物联网、虚拟现实、网络社区、网络经济……

在当时，这多少有点天方夜谭。

要知道，上世纪90年代，互联网尚未普及，电话还是砖头一样的“大哥大”，电脑还是稀罕物件。

更别提智能手机，移动互联网了，这些都尚在孕育之中。

但是，29年过去了。他所说的，大都成为了现实。

换言之，他几乎预言了未来30年会出现的重大财富机会。

30年啊，人生又能有几个30年？30年，这几乎就是普通人一生最黄金的年华啊。

后来，他的名声也越来越大，人们开始称呼他为互联网的观察家、预言家，甚至是“未来学家”。

他是谁？他就是《KK三部曲》、《5000天后的世界》的作者：凯文·凯利。

他曾预言了互联网的未来。

他曾影响包括史蒂夫·乔布斯在内的一代互联网人。

他的《失控》、《必然》等作品在中国互联网界曾引起轰动。

在国内，他也受到张小龙、马化腾、雷军等商业大咖的推崇。

现在，这位先知开始了他的最新预言：

《5000天后的世界》。

如果你还未读过他的书，我建议你，至少你要花点时间，读完今天这篇专访。

5000 天后的世界

刘润：“Kevin，我最近读了您的新书《5000天后的世界》。我一直是您的读者，从《失控》、《必然》到《5000天后的世界》，我都有详细阅读并留下丰富的笔记。您的新书提出了许多独特且深刻的观点，但我有一个疑问：为何选择“5000天之后的世界”作为书名？判断依据是什么？在如今这个人工智能正改变一切的时代，为何要聚焦于远在5000天后的未来？难道不应该讨论更近期，比如5天后或50天后的变化吗？”

K.K.：好问题。

我认为5000天足够长，足以让变化发生，但这个天数又不是特别多。

5000天相当于是十三四年。

《5000天后的世界》是我在2019年写的，2019年往前推十三四年，这段时间内社交媒体出现，然后逐步进入我们的生活；

再往前推十三四年，这段时间内互联网出现，从互联网出现到普及经过了大概5000天，这是信息社会的第一次革命；

社交媒体从出现到普及，又过去了大概5000天，这是信息社会的第二次革命；

接下来的5000天，会有新的技术出现和普及，又一次改变世界的方方面面，包括我们的生活方式，这将是信息社会的第三次革命。

我用日计时代替了年计时，这的确能说明一些问题。

所以我就想要借用这个5000天的时间框架来看看，过去5000天发生的这些变化。

我们可以想象在未来的5000天内，又会是什么样子，这应该是一个很好用的时间框架，足够短，但是却足够让奇妙的事情发生。

人工智能会带来新一轮工业革命

刘润：“在未来的5000天，我注意到你在书中特别强调的一个词——人工智能。你认为，在未来的50年内，人工智能将产生和工业革命同等重大的影响。这个判断确实令人印象深刻，我想问的是，人工智能真的有这么重要吗？它真的有可能产生与工业革命相当的影响吗？”

K.K.：是的。我觉得从很多方面来讲，我们如今看到的AI的版本，或许被炒作得很厉害，但人们对于AI的重视程度并不够，AI还是被低估了。

从长远角度来看，它与火、电以及书写对人类产生的影响不相上下，具有变革的力量，但这要经历百年之久，要在整整一个世纪内慢慢发生。

所以AI的这场变革，不会在5000天内结束，而是刚刚开始。

未来的5000天，是刚刚才开始的黎明时分。还会有几代人花时间去不断发展AI，我们会不断地对其进行重塑，让它在我们的生活中发挥更多的作用。

所以，是的，它与我们现在的人类文明程度具有同样的变革意义。

你们那会儿看到的AI，根本称不上是AI

刘润：“您刚才提到：当下很多人高估了AI的短期影响，但在长期来看，AI的影响却可能被低估了。这种观点可能会颠覆很多人的认知。您是如何看待这个问题的？您认同AI的重要性，但为什么会认为当前对AI的期待被高估了？您能否阐述您这个判断背后的原因和依据？”

K.K.：尽管我们一直在讨论AI，很多人并不真心认同它的可能性。他们并不认为机器具有创造力。

人们在学校里受到的教育是机器只会服从命令，而不具有创造力。

所以今年当人们忽然看到机器表现出了创造力，他们开始怀疑机器是不是能比现在表现出的更加智能。

实际上，并不需要特别的智能化才能够去创造。

创造对于机器来说其实相当简单，并不困难。有很多比创造力要难得多的技术。

我们一直认为，创造好像很难很难，需要非常智能化才能够去创造什么东西。但实际上并非如此。

创造力十分原始，甚至人类出现创造力的时间要早于人类拥有高等智慧的时间。

因此在机器具有创造力了之后， 人们认为“啊！机器和人一样了，机器拥有智慧了，一定也能做其他什么事了”。

人们其实高估 了机器的能力，事实上，这种能力还很低级的。

尽管它还相当原始，但是它所做的事情令人惊叹，它在做一些人类很难做到的事情。

因此，我们就觉得它们也像是人一样，但实际上机器还差的很远呢。

如果与人类相比，我觉得20年以后，当我们再来回顾现在时，大家可能就会说：

你们那会儿看到的AI，根本称不上是AI。

尽管大家觉得AI很强大，跟过去的AI比较确实很强大，但跟未来比却不值一提。

毕加索、创造力、小c和大C

刘润：“在我们对创造力的理解中，许多人认为创造力、情感和意识都是人类专属的，因此不认为机器能够拥有这些特性。然而，随着生成式AI的出现，我们看到了它能创造出新的事物，这无疑给人带来了极大的震惊，甚至有人认为这将颠覆世界。不过，这种创造性仍然是基础的，我们不应过分高估它。我们经常说创造力是旧元素的新组合，是根据我们已经接触过的元素进行组合而形成的新事物，如飞马是由马和翅膀这两个我们已经知道的元素组合而成的。而这种组合能力，或许正是AI最基本最基础的能力。所以，我们不应过度高估AI的创造性，但也不能低估AI在未来长期，甚至不仅是未来5000天，可能是未来100年对整个人类产生的影响。我不清楚，您是否同意这个观点？这也是很多人经常争论的主要原因。”

K.K.：是的，我认为你的观点正确。我将其视为小c的创造力和大C的创造力。

小c的创造力就像你所说的，就像一匹飞马。

你取了翅膀，取了马，将它们结合起来。这是一种次要的创造力，相当容易预料。

而大C的创造力，这种主要的创造力更像是毕加索所做的那样，将一张脸重新解读为立方体，或是试着从四个不同维度看同一张脸。

这是一种重要的创造力，到目前为止，人工智能很难做到这一点。

因为这些人工智能所接受的训练是基于人类已经完成的所有画作或者所有已经写过的文字，它们是基于我们已经完成的事情进行训练的。

因此，在某种程度上，它们无法比普通人更有创造性，因为它们所接受的训练就是所有人类内容的平均水平。

所以，它们只能从人类倾向于做的事情的范畴开始。它们只是试图预测我们接下来会做什么。

而毕加索所做的事情是无法预测的。那是一种重要的创造力。

所以，至少在今天，也许将来会有所改变，但目前，人工智能无法完成那种主要的创造力，即想象出目前人类经验中尚不存在的事物。

人类如何认识自己，没人知道答案

刘润：“我非常理解并赞同您区分小写的创造力和大写的创造力的观点。包括您刚提到的人类的创造力，比如毕加索的画作，难道不也是基于他的个人经历和他所见过的一切吗？他的伟大创造力并没有创造出超越他生活经验的东西。那么，为什么我们会认为人类具备您所说的大型的创造力呢？”

K.K.：好问题。人类这种高级创造力的来源是什么，我们如何能创造出前所未有的东西，或是拥有创新思维，爱因斯坦是如何想出相对论的？人类是如何想到量子计算的？我们的经验中没有任何类似量子效应的东西。

这就是为什么它如此困难的其中一个原因。

然而，我们作为人类拥有惊人的创造力。

为什么人类会拥有如此之大的高级创造力呢？

答案是：我们并不知道。

人类如何认识自己，没人知道答案。

我们不知道自己是如何做到这一点的。

我们也不知道智慧究竟是如何运作的。

想要实现人为的智慧很难，因为我们并不理解智慧究竟是什么。

我们无法真正了解这种高级创造力的来源。

当我们驱使机器模仿人类的时候，机器实际上是在帮助我们理解人类的大脑运作模式。

所以说，我们可以从AI身上更多地了解自己，甚至可以超过100年来通过神经科学或者是心理学得知的一切。

我们理解自己的大脑的一些最重要的突破将通过人工智能来实现。

AI时代，一定会到来

刘润："我在阅读这本书时，有一句话让我感到担忧。您提到我们似乎没有选择使用或不使用AI的自由，AI的到来似乎是必然的。但许多人仍然对AI可能带来的风险感到担忧。我想问的是，我们真的没有选择接受或拒绝AI的自由吗？我们能否选择停止发展，保持现状，仅将AI的应用限制在当前的范围内呢？"

K.K.：对AI的批评之声有很多，因为它是我们目前为止发明过的最强大的科技。

因此，我们很确定眼下的问题，AI造成的危机，一定是历史上最严峻的问题。

很多使用AI的用户，他们都是知识渊博的人，担心AI可能会对人类造成某种威胁。

很多人会疑惑，科技给我们带来了不少便利，但也带来了很多全新的问题。我们真的需要AI吗？

我们是不是走得太快了？我们是不是应该退回去半步？

互联网给消费者带来了巨大的便利，但这份便利，也同样适用于非法经营者。

但是，解决科技带来的问题的最好办法，是更好的科技，而不是倒退。

我认为我们无法避开人工智能。

我一直在强调，我们其实可以选择AI的特性，选择谁来控制它，它是商业的还是非营利的，它是开放的还是封闭的，它是国家的还是国际的。

这些问题，我们其实有很多选择。

这些都不是必然的，这对我们来讲极其重要，我们可以有完全不同的AI类别。

可以是封闭式的，可以是国有的，也可以是开放式的、国际化、非营利性的AI。

这是完全不同的，我们都不可避免地要拥抱AI，但AI的特性截然不同，我们的选择正在于此。

AI时代，一定会到来。别逃避。

不存在通用的人工智能

刘润：“您在书中提到：不相信存在通用的人工智能，那只是神话，是人类以自我为中心进行思考时对人工智能的错误理解。Chat GPT出来之后，您是否还坚持这个判断呢？还是说有新的看法？”

K.K.：我觉得ChatGPT就是很好的例子，它让我们看到确实是不存在某种通用的人工智能。

所有的人工智能都非常具体，我们拥有不同类别的人工智能，例如擅长图像创造的AI，擅长聊天的AI，它们并不相同。

未来还会有擅长音乐的AI，擅长音乐的AI也许并不擅长图像处理。

我们会有很多种类的AI，每一种都是专门为某一个任务而研发设计的。

有些AI是作为”通用“AI来兜售的，但是就像厨房里的厨具一样，或是如同你工作室里的某些工具，它们看似通用，但在某一方面都不是最好的，比如瑞士军刀，它看起来很不错，可以完成许多任务，但它的小刀和剪刀都不甚出色。

而且大部分人可能不愿意使用通用AI，他们愿意使用对自己的项目或工作更有针对性的AI来完成任务。

人工智能的创造性思维能够在科学上协助我们进行数学证明，它们在数学演算方面要胜过翻译AI。

因此这才是未来，是多元化的AI而不是单一种类的通用AI。

未来的AI会表现出一些共有的特性，正如我们今日有多种工具与机器，而不是说只有一种万能的机器，这才是趋势。

人类，在宇宙中并不特殊

刘润：“您作为一名未来学家，对未来有着深刻的洞察力。我们每个人都有自己的专长，比如有些人擅长商业咨询，有些人擅长体育，有些人有强大的表达能力。每个人的专长都不一样，我们都是独一无二的，就像人工智能可以服务于各个领域一样。但是，一个人如果在某一领域有专长，并不意味着他就不是一种"通用"的智能。我们都可以将人定义为"通用人工智能"，只是我们每个人都在自己的专长领域进行了优化。因此，从这个角度来看，每个领域的专业人工智能与通用人工智能是否并不矛盾？还是您认为它们之间存在着巨大的差异？”

K.K.：我不认为存在通用的人工智能。

我认为人类智能是一种非常基础、原始的智能，人类倾向要求任何可以称之为智能的东西一定要接近人类智能。

但是在我们创造人工智能的时候，或者是当我们把眼界放大到宇宙中，我们可能会了解太空中存在其他智能，未来我们可能会发现，人类的大脑并非是中心智能，它并不是通用智能，而是一种非常非常具体的智能。

人类的思维方式，我们脑组织所具有的能力，是专门为人类在这星球上生存而演化出来的，这并不代表人类智能一定是全世界或全宇宙的中心智能。

我们其实是有偏见的，因为我们只见过这唯一的一种智能，就是我们自己的人类智能，所以我们就认为任何可以称之为智能的东西一定要和人类智能一样。

这有点像在伽利略之前，很多天文学家都认为地球是宇宙的中心，一切都在围绕地球运转。

或者是在达尔文之前，我们认为人类才是万物之灵。

但我们自己也清楚，我们的祖先不过是树梢上的动物，地球也不是宇宙中心，而是在宇宙的边缘，我们只是所有可能的智能化图景当中的一个边缘智能而已，人类智能本身就是一个非常具体的智能。

人类，在宇宙中并不特殊。

当我们开始建设飞行器时，我们会意识到这一点。

当我们最初尝试想要去制作飞行器的时候，我们会尝试做出能拍打翅膀的装置。

因为我们唯一所知的生物学飞行方式就是像鸟类或昆虫一样扇着翅膀飞行，但这其实并不是飞行的唯一的方法，也不是通用方法，而是一种地球生物很具体的飞行方式。

我们在设计人工智能时，我们开始搭建一种其他的智能，它与人类的完全不同，不是我们的思维方式，而是一种不同的创造智慧的方式。

于是我们就可以慢慢理解，我们自己的智能并非是通用的，而是一种非常具体的特定智能。

所有生意都是数据生意

刘润：“我们知道，当今的AI主要通过学习大量的数据来工作，这些数据包括我的数据，您的数据，以及其他人的数据。我很担心这个现象，如果AI通过学习这些数据，我们的个人信息应该如何保护？您在书中提到，个人信息价值越高的人，越有必要找数据代理人。能否详细解释一下什么是数据代理人？这是否意味着，未来我们可以通过数据代理人来发掘我们的数据的商业价值？这个想法是怎么构思的？我们应该何时开始寻找这样的代理人？”

K.K.：我的观点是，我们要把关于自己以及生活中的行为数据进行分享，才能够在数字世界内进行互动。

因为数据才是一切，我们的信息才是一切。

当我们准备开启镜像世界、元宇宙或是VR的时候，我们都拥有演算和工作的化身。

在这个数字世界里,我们的移动数据，以及其他的一切都会被采集起来。

因此我们不得不将数据在这个数字世界中分享。

问题在于，我们究竟想要分享到何种程度?我们想要分享给谁?我们是否能够通过分享数据而获利?无论这种获利是金钱或是某种特权。

我的建议是，随着AI的出现，你可以拥有自己的专属AI机器人，为你提供专属服务，由AI接收我们的指令。

有些数据是我们愿意分享的，有些数据是我们希望获得的，还有些数据是我们不愿意分享的。

你的AI机器人就会和商务端口的其他机器人进行协作，获得认证并对数据进行传输。

AI机器人记住我们的数据偏好，我们就有了一个数据代理，满足我们在数字世界的需求。

因此 ，并不是要它们隐藏数据，或是保存数据，而是让它们对数据进行管理，进而让我们获益。

我们不必费心苦记，也避免把数据分享给错误的人。

我们自己管理数据会很麻烦，因此我们不必亲自处理，而是由AI来代替我们管理数据。

我昨天刚看到有人用ChatGPT制作机器人，让它管理财务，它可以整理单据，找出被重复计费的项目，它能核对所有信用卡账单，检查所有票据，一切顺利的话，你就可以和银行进行协商了，给它们写信或发电子邮件，说明在某处多收了钱，你要把钱要回来。

这个人就要回了自己的钱，他本以为自己的AI机器人不会发现这些数据漏洞。

这就是个很好的例子，例子中的AI不仅是对数据进行管理， 而且在管理财务，所以我们完全可以想象一个能够管理我们数据的个人数据机器人。

Web3.0

刘润：“近两年，Web3.0成为了一个非常热门的话题。您提到的每个人拥有自己的数据，甚至可以通过代理人的方式将数据授权给其他人并因此获得收益的想法，是不是可以视为您对Web3.0未来发展的一种预测？或者说，您对Web3.0的理解有独特的看法吗？我非常期待能听到您对此话题的观点和见解。”

K.K.：我的理解是，首先Web3是一个很大的、宽泛的词， 对人们来说可能有很多意义。

有许多加密货币、区块链粉丝想象出了一个数字世界，他们将其称为Web3，他们想象着一种去中心化的方式，没有真正的大企业。

但它要复杂得多，也要大得多，你可以从以下方面理解：

共享协议是如何对其进行监管的，怎样拦截垃圾邮件和恶意黑客，这是一个非常复杂的问题，问题在于数据的所有权，但还不止如此。

我一直在看有关Web3的内容，我写过一本书，也就是你提到的《失控》，便是关于去中心化的系统，Web3就是如此。

正如《失控》这本书中所讲的，构建一个去中心化的系统是有成本的，从某种意义上可以说造价高昂，它的效率要高得多，这个系统的适应性很强，可能更适合人类的创造力。

但这是有实际成本的，它本身是一个非常低效的系统，在某种程度上，这种系统要想运行良好，费用也就更加昂贵。如果你的加密货币有损失，要把它拿回来几乎是不可能的。

所以这种结构中存在着很多效率低下的地方。

现在还不清楚其他像我这样的人是否会觉得它值得花费这样高昂的费用。

一个去中心化的系统，可能是因为就运行所需的能量而言，成本高昂。

维护它可能会有很多麻烦，它缺乏优势，很难覆盖它的额外成本。

但我们还没有人能证明在制造系统中，建立一个去中心化的系统的优点多于缺点。

平台、眼镜、变革

刘润：" Web3.0和分布式系统虽然被许多人看作未来的发展方向，但是我们也需要看到，它的成本非常高。无论是比特币还是Web3.0，我们都需要仔细评估，从中心化转向分布式，带来的收益是否真的大于因此增加的成本。您提到从90年代的互联网(Web1.0)、社交网络(Web2.0)到分布式系统(Web3.0)的发展过程，这个过程看似一步一步往前，但是，分布式计算的成本依然是一个大问题。在这个大趋势下，未来的5000天里，如果越来越多的数据集中在平台上，我们是否会陷入一种'失控'的状态？会有一天，大平台能够与政府、公益机构和公司并列，成为社会的第四种形态吗？这种前景听起来有些令人担忧，但我们相信您对未来的深入理解。请问您认为这个前景会实现吗？如果真的实现，我们又应该如何应对呢？"

K.K.：是的，这个问题非常好。我确实认为平台是新的、是第四种文明分支，前三种则是公司、政府与非营利组织。

这三种形式都不会消失，我只是说这是加法，是在公司、政府和非营利组织之上的加法。

我们会有平台，它们也将拥有非常强大的力量，还会发展得更加壮大。

如果你问我们还有机会吗？有机会。

那么是不是加密货币呢？加密货币是其中的一个可能，我们可以想象其他可能，这并不依赖于加密货币。

推特有一个版本叫Blue Sky，便是分布式的推特版本，而且是非常Twitter式的，这一点非常重要。

我认为很有可能看到一些新的平台，它们比当前的版本更为去中心化，这一点很好，对全世界都有好处，但是我认为可能它并非彻底分布式的。

因为同样的，就像我之前所说的一样，它成本高昂，而我所指的不仅仅是能源费用，可能是计算费用、管理费用，还有各种各样的其他费用。

我认为这个平台也可能在AR、VR、元宇宙、镜像世界中，这就是我认为的下一个巨大的新平台，这仍然依赖于智能眼镜，我们目前也没有真正优秀的智能眼镜。

我们想要"苹果"级别的智能眼镜，但眼下我们有的只是旧的笨重的“手机”， 这就是我们现在所处的阶段。

苹果公司一直在努力，但到目前为止，它们没有发布这类新产品，但它不会放弃这个产品。

我认为5000天后，我们或许可以有第一代或第二代“苹果 ”级别的智能眼镜，这就像智能手机刚开始时一样，在一个全新的大型平台上，一些伟大的变革正在酝酿发生。

未来30年真正伟大的公司，现在都还没有诞生

刘润：“在您的书中，您预测未来将会有新的平台出现，这些机会可能并非属于Google、Amazon、Apple和Facebook等传统的巨头。如果未来的机会并非属于这些大公司，那么会归属于谁？同时，对于我们个人或者小企业来说，我们的机会又在何处呢？”

K.K.：我预测是在5000天内。我认为在5000天内最具统治力的科技公司会是一家如今并不存在的公司。

这也是我第一次预测。

未来30年真正伟大的公司，现在都还没有诞生。

未来最成功的那个公司，必然是今天还默默无闻的、在社交媒体领域外的某个小公司。

我们已经看到几年前一个新出现的公司，OpenAI，是如何彻底打破了Google和Microsoft的垄断地位，打破了Bing和Google的地位。而那时OpenAI甚至还不存在。这通常就是大变局发生的方式。

那些大的垄断者在面对颠覆时非常脆弱。

他们只是暂时的，所以我认为在5000天后，那个占主导地位的公司可能甚至今天还不存在。

但他们需要很长时间来摸索，然后成为主导者。

但那绝对不会是Google或Facebook。

我是说，Facebook在5000天后甚至可能都不存在了。

这是非常可能的。

即将消灭你的那个人，迄今还没有出现在你的敌人名单上。

未来的机会，更可能产生于边缘地带

刘润：“感谢您在直播间做出的预测，这预测听上去让人激动。在未来的13年，也就是5000天后，可能会有一家今天尚未出现的科技公司主导市场。这肯定让今天的巨头感到不安，因为他们的公司在13年后可能也不复存在。那么，对于我们的观众，无论他们身处中国还是美国，如果他们希望有机会，至少有可能成为在5000天后统治科技世界的平台，他们需要具备什么样的特质？他们现在需要做些什么，才能有可能成为那个主导未来的平台呢？”

K.K.：传统的机会都存在于核心区，而未来拥有更多机会的地带将是边界，也就是行业与行业之间的边缘地带。

未来的创新往往将会从行业与行业、板块与板块之间的激烈碰撞中产生。

在某种程度上，这是有标准战术的。

世界上的风险投资公司都在努力教学，他们正试图收购年轻的初创公司，这些公司都想成为主导者，想要快速成长，想把所有的事情都做好，打好基础。

如果你问的是哪些领域在 5000 天后最有发展，我认为它可能是元宇宙，即镜像世界平台。它会是硬件制造商吗？这不太可能，尽管苹果在手机销售方面做得很好，但也许是智能眼镜及其背后的整个系统；

也可能是运行数据和软件的公司，这更接近谷歌和百度的做法；

也许会是一个像 Shopify 平台的东西，它可以搭建起一座桥梁，而且具有网络效应......

我其实并没有特别预测在整个生态系统中，哪个部分会占据主导地位，这在很大程度上取决于实际情况。

我只能说，我不认为有什么是不可避免的，在这方面，我觉得这主要取决于是否有合适的人选，是否有恰到好处的资金，而这些都需要很多的运气和机遇。

为什么我看好镜像世界？

刘润：“您一直强调镜像世界这个领域的重要性，并认为这将是未来最优秀的科技公司的诞生地。然而，我们也知道，成为一个优秀的科技公司包含许多不确定的因素，需要一些运气。马斯克也曾提到，谁会愿意戴上一副笨重的眼镜来体验元宇宙或镜像世界？虽然我们都相信技术会进步，设备会变得更加轻便，但是镜像世界真的有那么大的未来吗？您对它们有如此坚定的信念，甚至认为这将是未来科技世界的主导力量，这样的信念是基于什么原因？您为何对这个领域如此看好？”

K.K.：首先声明我所说的镜像世界不是一个完全封闭的、虚拟的、现实世界的替代品，而是一个有数字层来覆盖现有世界的世界。

身处其中，人们的感觉就是用透视眼镜俯瞰现实世界，透过眼镜你可以看到一个额外的，由数字化覆盖的世界。

它并不是黑暗的，并不是说你闭上眼睛然后就到另一个世界里面去了，它就像是世界的子集。

你用墨镜同样可以做到这一点，带上墨镜，世界变成黑色的。

只不过镜像世界更大更多姿多彩更多信息和智能。

类似的，谷歌地球已经开始在做这样的事情，我们有了 GPS 全球定位系统，我们已经有了它的开端，而且也有足够多的人才，而现在从事这项工作的公司也多于其他类型。

我认为它没有真正发生的原因有两个，一个是我们没有好的智能眼镜，至少它们还不够好，就像埃隆说的太沉了，体积也太大，眼镜必须要轻巧，而这一点在技术上很难实现；

但第二个原因，为了拥有由数字叠加构成的镜像世界，我们需要让人工智能无处不在，所以，只有廉价的人工智能无处不在时，才有可能生成这样的。

有了以上这些，我们就可以开始探索新世界了。

在这个世界中，AI 身上带着摄像头，它们向外观察世界，必须通过计算机视觉来理解这个世界，将信息传送并进行处理，然后渲染，如此大量的计算以及人工智能需求，这在以前是不可能的。

我们不需要太多的人工智能来回答人们的问题，但我们需要一整套人工智能来运行镜像世界，我们需要它们去理解、分析并呈现镜像世界，所有这些都在时间的三维空间中，这是一项艰巨的工作，因此我认为这就是大多数人工智能的发展方向，这就是它所能实现的。

这也是为什么我看好镜像世界。

未来，银行会被取代吗？

刘润："您在书中提出了许多有趣的预测，其中一条对许多创业者可能有所启示，那就是您提到的银行功能虚拟化。您认为，实体银行会逐渐被像亚马逊这样的公司取而代之。但我想知道，这个'亚马逊'是否只是您举的一个例子，还是说您真的认为亚马逊会取代银行？我们知道在1995年，比尔·盖茨也预测未来我们再也不需要银行了，我们只需要银行服务，但现在快30年过去了，银行仍然存在。那么，真的有一天我们不再需要银行了吗？亚马逊能真正取代银行吗？我们的听众中有很多是银行和金融行业的从业者，他们对此可能会有深切的关注。您能详细分享一下您的观点吗？"

K.K.：没错，这个预言的确已经存在很长时间了。

但毫无疑问的是，我们需要银行的服务，每个人都认同银行不会消失的。

我觉得在很长一段时间内，银行都会是中心化的。

正如我之前所说的，你也可以选择非中心化的银行业务，比如加密货币，但它存在效率低下的问题。

还有一些成本去中心化的银行业务，很多人感觉不太安全，于是把自己的钱存起来，他们想把责任交给银行，因此银行很难实现去中心化。

因此我认为也会出现半中心化的银行。

会有机构，或者是公司提供金融服务，你可以把钱存进去，他们帮你看管好，给你承诺，以政府作为背书，最后大家能够把钱拿回来，我认为我们永远也离不开这种功能。

有许多银行除了储蓄还有其他许多业务，可以贷款，问题在于所有这些都会集中发生在一个机构吗？还是会在不同的机构发生？

我认为答案是两者兼而有之。

会有一家只做抵押业务的银行，有只提供借贷的银行，有只负责储蓄的银行，也会有一些机构有多种功能，但他们可能是无实体建筑的，他们可能更像是以前的合作社。

事实上我们有信用合作社，它们并不是如今才有的，大家可以进行资源分享，可以全部来源于用户持有、顾客持有。

因此我认为，当我们在谈及银行可能会消失的时候，我所谈及的是银行的实体。

说起来其实很讽刺，我用的银行是第一共和银行，这是一家有着悠久历史、一直以来正常运转的银行，但这样一个庞大的机构就这样消失了，就这样没有了。

所以，即使在数字世界中体量庞大，也不意味着就不脆弱，实际上相当脆弱，因此银行才消失。

银行本身会不断发展自身职能，不断成长，还有很多附加职能会在合作社开展，区块链就是另一项金融业务，但它们会以更多的方式，基于手头资金衍生产品共享以及集体共享，尽管其中一些属于众筹类型借贷，并不十分奏效。

不过我认为，银行永远不会消失，银行会进行其他尝试，尝试在有更多保障的情况下做到更多。

我们很可能看到更多惊人的创新，毕竟在金融领域内，货币服务只是一种信息服务，而我们可以实现我们以前从未做过的许多事情。

一定有人会去尝试这件事

刘润："我非常赞同您的观点，钱的本质就是信息载体，既然信息能够通过互联网传输，金融理论上也应能做到。但是，尽管我们已经讨论了几十年金融业将被互联网公司取代的可能性，实际上到目前为止这还并未发生。反倒是一些试图取代传统银行的机构出现了问题。比如您提到的，中国的P2P借贷市场就曾出现了一些管理问题，导致很多创始人跑路，甚至引发了巨大的金融风险。这在某种程度上加强了传统银行对自己业务的信心。然而，您在书中却坚持认为P2P模式在金融领域仍然有光明的未来。我想知道，面对如此大的挑战，您为什么依然如此坚信P2P模式的未来呢？能否分享一下您的思考？

K.K.：这是一种可能性。我相信这种可能可以实现。

在2000年时，互联网泡沫破裂了，当时有一个叫做 Webvan 的电商，投进去很多钱最后破产了，很多人认为这是一个信号，说明不能从事互联网商配送，但现在我们有了 Instacart，与之前的 Webvan 别无二致。

二十年过去了，或者三十多年后，人们必须再试一次。

所以有很多事情，现在可能为时过早，而人们会再次尝试这个想法，他们会对其进行完善，会做得更好，我认为 P2P 贷款也是其中之一，我们曾经尝试过一次 ，失败了，但以后会改进，以后将会有更多的保障措施，也许还会有更多的监管，更多保护条例，只要执行得当。

但很多时候执行情却况完全不可预测，所以我无法预测我们什么时候会找到一个人，这个人找到合适的团队，如果运气好的话，他们还拥有合适的资金和正确的技术。

只是这个想法太庞大了，相互借贷也过于分散，不过一定会有其他人再次尝试。

我不知道是什么时候，也不知道这一次是否会成功。

我不是在预测成功，我只是预测一定有人会去尝试这件事。

全自动驾驶，至少要再等17年

刘润："您在书中提到，尽管新的科技可能带来问题，但科技的益处和弊处分别占51%和49%，并强调创新更多、更好的科技是解决问题的最佳方式，而非减少科技发明或停止一切。这一观点令人深思。而对于近年来广受关注的科技趋势——自动驾驶，您似乎对其成熟进程的预测相对保守，预期到2040年自动驾驶才会变成现实。然而，公众的普遍感觉是自动驾驶技术发展得如火如荼，好像就在眼前。对于这样的差距，我很好奇您是否认为自动驾驶的技术还不够成熟，或者有其他影响其大规模应用的原因？"

K.K.：我是觉得确实是要到那么晚的，至少是要再等 17 年自动驾驶才会变成主流。

在旧金山，就在不久前，其实有很多 Waymo 自动驾驶车辆出现在旧金山街头，其实这也是不容易的。

我们说自动驾驶的时代已经到来了，但是依旧不是主流，它还存在许多问题，它还在训练，它还在学习，还算不上无处不在。

就像汽车不是直接把马车的那匹马直接换掉一样，你不能直接把马拿走，实际上你必须建立一个完整的基础设施。

围绕机动车周边——这有别于马匹的基础设施——你必须建造公路，必须建造公路排水设施，必须建造红绿灯，你要有一个完整的可供使用的基础设施，对于这种新的运输方式，并不仅仅是把马车中的那匹马换掉而已；

与此相似，自动驾驶不仅仅是将带有驾驶员的汽车直接替换成无人驾驶的汽车，而是我们必须建立一个完整的基础设施，想要进行改变，我们需要有方便的新型交通灯，或者更多的信号，它们必须具有可靠的可读性，要解决十字路口和其他行人问题。

所以会有很长一段时间，全自动驾驶以及一些人为驾驶车辆并行，我们要准备好如何应对突发状况，比如无人驾驶汽车被卡住等等。

无人驾驶汽车的评分可以高达99.9%的完美，我们要处理的是剩下的那一点，那0. 1%的例外情况。

以及现在，当一辆汽车的安全性高达99.9%，我们仍然无法接受，这远远不够，我们想要的是 100% ，我们想要的“9”，至少是小数点后的六个“9”。

而小数点后面的那些 “9”，是最困难的，这就是我们要用 17 年坚持克服的，克服最后一组“9”的问题。

要做到这一点，我们必须改变基础设施，这需要很多金钱和时间，以及大量的实验来找出有效的方法。

自动驾驶，我很确定自己属于第二种流派

刘润：“关于自动驾驶，我了解到有两个流派。一种是聚焦在单车智能，其基本理念是：如果我们能够优化车辆自身的各种传感器和人工智能系统，使它能在现有的道路上行驶，那么就无需专注于车辆与道路网络的协同。另一种观点则强调车路协同，主张需要研究与红绿灯、其他车辆、交通路线、导航地图等各种因素的协同工作。因此，我很好奇，在您看来，哪种研究方向更可能成为未来5000天里的自动驾驶技术的主导趋势？”

K.K.：我很确定自己属于第二种流派。

是的，汽车无论装了多少的传感器摄像头，都只能够达到99.9%的安全，但是要想把安全做到更极致，我们就需要整个体系准备好，正如你所说的。

再次说回取代的话题，现有的系统完全是为人类司机所设计的。

如果没有人类驾驶员，的确可以提升效率，但在这种新的基础设施中同样会引发安全问题，所以将来会有一段时期，我们会试着让人类驾驶员与AI驾驶共同操作。

我们必须要经历尝试，才能真正放开手，而过程中会产生很多的问题。

因此，在一段时间内，我们可能无法看到死亡与事故发生概率的降低，但这是我们希望能在长久的未来中实现的。

如果我们要尝试全自动驾驶和人类驾驶混合的交通系统，就有可能一段时间无法达到我们想要的99.999999%——达到我们想要的标准——我们现在所做的是要先实现其他的几个“9”。

顺便说一下，当你已经行驶了一段里程，驾驶了一段时间，即使是有0.01%的死亡率出现，这个概率仍然很高，当你行驶了数十亿英里时，这个比例也依然很高，所以即使这数个“9”真的下降了，仍然可能会有很多事故发生。

即使你已经做到了6个“9” 也是如此，所以人和自动驾驶混行的这个阶段可能是不可避免的，我们就期待这个阶段能够尽快的结束，走向完全由AI驾驶的那个阶段。

谁是中国的下一个“苹果”？

刘润：“您在书中花了很多篇幅讨论中国的话题，我被您的一个观点所打动，那就是您坚信亚洲的时代正在到来，特别是中国，您预见将诞生下一个苹果级别的公司。这个预言非常令人振奋，所以我很好奇，您认为这个中国的"苹果"会是怎样的公司？为什么您觉得它会在中国出现？它可能在哪个行业中崭露头角？又是什么样的创业者才具备把公司打造成下一个苹果的能力呢？”

K.K.：我希望我能知道答案，那样的话我也能成为亿万富翁了。

我们可以想象一下，可以设想一下中国在设计建造行业、制造与销售行业非常棒的产品，比如电动汽车，无论是不是自动驾驶，这得是全世界都想买的车，就像苹果公司的产品一样。

从一件单品开始，一个高科技产品，而且也是人们负担得起的价格，如果在电动汽车领域出现下一个“苹果”，我并不会对此感到惊讶。

我觉得自动驾驶汽车正在一步步实现，因为拥有了平台以及VR技术，就像是一个拥有了网络平台的移动空间一样，拥有高带宽的媒体茧房，一间多媒体室，这是一个可以移动的实体 Zoom 会议室，所以让它成为真正的、世界级的，而且是人们可以买得起的下一个“苹果”产品很有可能。同时，它也是世界各地的人们都想要得到的——这样你就获得了一个极其成功的公司。

我觉得以现在的情况来看，中国完全具备这样的能力。机器人的发展也是如此。

当然我们也可以相信日本会出现一些很不错的商用级别的机器人，我觉得中国同样可以有这种以设计为导向的（就像苹果公司的产品）的机器人。

如今，机器人之间正在进行仓库机器人竞赛，它们都不属于商用级别，市场潜力却很大。

这种入门级的机器人可以去搬卸卡车，可以在仓库里面灵活工作，当然也有满足消费者需求的仿生类人机器人，埃隆·马斯克正在和中方的公司沟通合作，将来共同引领这方面机器人的发展。

在这方面大疆就做得很好，他们现在是全球最好的无人机公司，拥有多项创新。

这样的公司，你可以期待它不仅仅是现在，而且在未来都会有惊人的发展。

我认为它起到了很好的示范作用，而且可操作性很强。

未来之城，kk看好深圳

刘润：“中国有许多重要的一线城市，如北京、上海、广州等，还有许多其他杰出的城市。然而，您特别关注深圳，对它寄予厚望。我非常好奇，是什么让您对深圳这座城市产生如此深厚的兴趣并对其未来充满期待呢？”

K.K.：从我自己在世界各地的旅行经验中，我发现深圳是最年轻的一个城市，因为没有人是在深圳“土生土长”的，大家都从外地而来，并非常年轻。

我认为这里像一个更大的熔炉，全国各地的人的经历和背景汇总在一起，他们有着不同的方言，这种摩擦产生的相互作用是非常非常强大的——这是原因之一。

深圳与硅谷非常相似，这些城市本身就是一个生态系统，这也是为什么中国的制造业很发达的原因。

因为这里不仅仅是有着富士康之类一两家公司，它有一个完整的生态系统，有供应商们的整个雨林，以及其他小型供应商，底层供应商，还有配套的人才、专业知识、能力、工具、设施，他们都知道自己应该做什么。

在硅谷也同样如此，如果某一家公司倒闭了，你可以穿过街道去另一些公司找到其他工作。

因此，这种知识与专业的集群是最核心的东西，深圳这里是世界级的。

如今影视制作最顶尖的好莱坞也是如此，那里拥有整个面向所有人的平等制度，拥有全部所需要的影视制作的技能。

也有围绕其他产业生成的集群，比如底特律很长一段时间以来都在制造汽车，包括上海等中国的其他地方，比如重庆生产电动汽车，四五个公司聚集到一起，打造一个生态系统。

同样可能是机器人领域，也可能是医疗领域，生物技术领域，这些聚集在一起，有很多的可能性。

我喜欢现在的深圳，这里会产生一种集聚效应，聚集来自中国的不同地区的外地人，因为平均年龄很低，它拥有蓬勃向上的能量。

所以我认为，深圳是中国的未来之城，这是一个全新的城市，它的另一个伟大之处就在于它的一切全都是崭新的，从歌剧院到图书馆，同样很棒。

未来大城市，将被高度机械化的农场环绕

刘润：“您在书中预测，城市的发展势头将继续，城市人口也将不断增长。当前，城市人口已经占据了全球人口的50%以上，未来这个比例可能会增长到75%。您是基于什么因素或趋势得出这个预测的呢？另外，您还引发了一个引人深思的设想：未来的大城市将被高度机械化的农场所包围。那么，为了应对这种未来的可能性，我们需要做出什么样的准备呢？”

K.K.：我认为5000天后可能发生不了，这是一种大趋势，现在正在慢慢地朝那个方向发展，但5000天后肯定还不会完全实现。

也就是说，城市化会不断发展，越来越多的人会选择到城市去居住，抛弃或离开了乡村，也就没有这么多人再去种地。

尽管彻底实现还是很遥远的事情，但无法撼动大城市被农田围在中间的事实，旧金山就是这样的例子，它是一个发展稍晚的城市，周围是受保护无法开发的军事用地，所以看起来就是一片城外的野地。

不过这在其他地方需要很长时间才能实现，但总的趋势是这样的。

随着城市化进程加快，农村地区日益减少，机械化和自动化与AI进入并制造出精密农业机器人，随着机器化以及自动化发展，越来越少的人选择住在乡村。

更多人将继续生活在城市，我们正在开始这个转变。

但并不是5000天之内一定会发生，这只是一个趋势。

你今天的理想职业，也许到时候就不存在了

刘润："在这个快速变化的时代中，从国家、组织到公司，每个个体都需要思考自己的未来应对策略。然而，您在对未来的预测中提出了一个与主流观点相反的观念：您认为未来老年人将比年轻人更容易生存，而年轻人将比老年人更容易失业。这一观点与大众对年轻人未来前景的普遍预期相悖。您能否解释一下，为什么您会如此肯定地持这一观点？在这一观点背后，您的思考是怎样的呢？"

K.K.：

我并不认为失业会对任何年龄段构成威胁。

我认为未来仍有更多机会，对任何人来说都是如此。

但从长远来看，未来四五十年，随着我们这个星球的人口变少，食物短缺，年轻人与老人相比并无优势。

千禧一代觉得自己是数字时代的原住民，从小耳濡目染，认为自己不需要学新的东西。

与老年人相比他们并不具有优势，因为他们也应当像老年人那样去学习一切新的东西。

他们要学习如何使用 AI，在变化的技术世界面前，他们并不具有什么优势。

谁也不知道现在的主流在5年后会不会消失。

你今天的理想职业，也许到时候就不存在了。

世界变化太快，你一生之中可能需要调整很多次做事的方式，也可能需要不断重新清空旧的知识体系从头学习。

这就是为什么学习的内容并不重要，拥有强大的适应能力和学习能力才至关重要。

因为一切都会再次刷新，这是我想要表达的。

未来一切都会再次刷新，你必须永远保持学习

刘润：“在书中，您说东亚文化中，相比个人主义，人们更看重社会契约。美国人并不太介意社会的构造，自己想的才是最重要的，带有很明显的个人主义色彩。您认为这种个人主义和社会契约哪种在未来更有优势？”

K.K.：在谈论这类事情的时候，很容易陷入到刻板印象中去。

确实如此，中国相比个人的权利与能力，更关注社会群体；

而美国则恰恰相反，相比重视社会群体的权利，更加个人主义。

但我所观察到的新技术都正在加强社会互动和协作，因此，我认为像美国这样的西方国家可以变得更加社会主义，变得更加社区化、更加社群主义。

随着协作的增加，开始增加针对权力、责任和义务方面的协同，团队的合作越来越多，而且不仅仅是公司内部的协作，其他类型的团体合作也有可能。

同时，我认为这些技术也可以增加个人的力量，在这方面，中国可能会表现的更加个人主义。

由于这些新技术带来的工具和力量，使个人完成某事的能力越来越强，所以我认为大家都在朝着同一个方向前进。

没有什么比得上数字世界和科技世界的前进速度，正如我们在人工智能的进步中看到的那样，它们运行速度非常非常快。

但文化变革是非常缓慢的，需要一代又一代人。

所以对于这类变革，至少对美国来说，可能对于下一代（我认为在这一代人中我们甚至不会看到这样的情况），他们从出生起就使用这些工具长大，我们所看到的是他们将能够以协作的方式大规模完成某事，像道琼斯指数一样，做一个扁平化分布的组织从而做出选择和决定。

社交媒体上所有人都建议我们需要想出办法，对个人主义进行抑制，特别是出现在美国的那些极端个人主义，让其针对社会群体表现得更加温和，我觉得这是个特别有趣的视角。

学会积极地失败

刘润：“在书中，您提到我们要学会积极地失败。为什么这么说？”

K.K.：因为所有的进步都来自失败，创新也是如此。创新的本质是要从低效和失败中汲取经验。

要想获得成功，就要挑战难题。

有很多成功者已经不能接受失败，因此也就很难再有进步和创新。

当人越来越不愿挑战成功概率低的项目，也越来越不能忍耐，总是想要沿着旧地图走的时候，是不可能找到新大陆的。

想要有新发现，就必须走一条和最优化截然相反的道路。

因此，在硅谷有一个说法，叫作“积极地失败”。

失败了，跌倒了，再从原地爬起来，这才能帮助人们吸取教训。

很多人认为失败是可耻的，比如考试挂科，婚姻失败，创业失败。

而在硅谷，很多人却认为失败是创新必不可少的过程，硅谷的革新都来自正确对待失败的态度。

如果没能经历这种必然的可控的失败，你很难进步。

如何找到自己热爱的事情？

刘润：“人除了要积极的去拥抱失败之外，还要能够热爱自己正在做的事情。您以您丰富的人生经验告诉年轻人，大家怎么样才能找到自己热爱的那件事儿？”

K.K.：很多人并不真的了解自己。什么是自己有别于他人的最擅长的领域，什么是自己的热爱，这才是最难回答的问题。

想要找到答案，就必须进行极其认真的自我剖析。

这似乎是一个很难的话题，很多年轻人听说要找到自己所热爱的事情，便被吓住了，无法开始。

因为他们不知道自己的热情在哪里，所以很难尽百分百的力量，因为不知道自己喜欢什么，于是人生就卡顿住了。

我认为解决的方法在于，假设自己并不是从热情出发，而是将自己的生活视为一段旅程，一段寻找热情的旅程，你从哪里出发其实并不重要，因为这段旅程的过程才是关键。

你可以想象自己并不是从热情出发，你的出发点是某一个你想要掌握的技能，比如想要成为某个领域的专家，无论是会计也好，销售也好，或者是数学家、是管道工也好，无论是什么，你得先掌握点技能，作为一个开始，这是一步一步前进的过程。

你开始逐步探索，并不是从零开始，而是先要掌握某种技能，掌握某种有价值的技能，才会让你有足够的时间去尝试、有能力去尝试，无论是作为爱好尝试，还是作为兼职工作进行尝试，它都可以逐渐帮助你发现自己的热情。

刘润：所以在我看来年轻人不能一味等待，而是应该主动试错。

趁年轻时候，可以花两年时间，尽量把能犯的错都犯了，创业失败、管理不善、看人不准等等，然后从中获得财富。

等你长大，这些错误可能就一个都犯不起了。

扑进无尽的错误中吧，别寄托于走对每一步。

你真正热爱的那件事儿，不会主动的向你走来。

只有你走向它，但你并不知道它在哪儿，所以因此你就需要去探索。

往左边走了一步，发现不对，再往右边走，还不对。

就这么一步一步的走啊走，你最终把地图打开了，看到了一件让我觉得，我的天呐，这是我这辈子愿意为之奉献的事情。

你必须去探索。

很多你所欣赏的成功人士，如果你去观察他们的人生轨迹，就会发现并非是一条直线，而是满布着崎岖和坎坷，数次失败以及无法预测的不幸，这一切都不会对他们造成决定性的影响。

去跌倒，去尝试吧。

人生要体验匮乏，越早越好

刘润："您曾给年轻人提供过许多宝贵的建议。其中有一项是，建议大家都去尝试并体验一段无钱、贫穷的生活。对于如今的年轻人，我不清楚在美国是怎样的情况，但在中国，很多年轻人可能会想，我在一线城市交完房租后，生活已经很拮据了。您所谈论的“贫穷的生活”是指到何种程度的贫穷？"

K.K.：这项建议肯定并不适用于那些本就出身贫寒之人，因为他们已经了解贫困。

问题在于，如果人们本身就很幸运，从未经历过贫困，那么他们就很难理解为什么人们会担心再次陷于困顿。

这让人们变得畏首畏尾，不敢冒险。

所以其实重点并不在于说要变得贫穷，而是： 你要做的是去经历、演练最糟糕情况的发生。

也就是说，你可能会遭遇的最糟糕的情况，也就意味着失败的发生。

因此，当你决定尝试某事，并且如果你失败了，那么你要做的就是从你已经预知结果的情况下出发，毫无遗憾地去体验那种感觉。

如果你的起点已经很高，你可能已经知道将要面对什么，也不需要尝试。

但是对许多人来说，他们并不清楚最糟糕的情况是什么。

而重点在于，你所面临的最糟糕的情况可能并没有那么糟，是你可以处理的。

尽管你并不喜欢，但是你的确可以忍受，可以应对，不再恐惧。

因为你已经经历过，你可以告诉自己： 我能做到，我可以接受，我不怕失去一切。

我知道如何生活，即使每天只吃米饭也可以。

所以我做到了，所以我不会担心什么糟糕的情况发生，没关系。

因此，它赋予我们一种力量，去敢于冒险，去做自己想做的事。

因此，这就是演练，并不仅仅局限于演练贫穷，而是预演可能发生的最糟糕情况。

可以去非洲农村生活半个月，或者背着帐篷和少量食物出去徒步。

有了这段经历，你会感受到一无所有时才能感受到的小欢喜，也能知道自己可以在一无所有的情况下完成多少事情。

悲观者永远正确，积极者才能成功

刘润：“作为一位富有智慧的长者，非常感谢您在过去的两个小时里与我们共享的见解。在我们的讨论接近尾声之时，您是否有任何特别想对中国的年轻人传达的信息或建议？”

K.K.：感谢你们所有人邀请我来参加这个活动，让我有机会可以跟大家分享我的一些想法。

我很怀念在中国的日子，期待下一次再去中国。

与此同时，我希望这本书能够帮助、激励、鼓舞年轻人去尝试可能失败的事，真正从错误当中学到教训。

我也希望告诉大家，《5000天后的世界》这本书中的关键在于：

你并没有迟到，一切刚刚开始。

跟30年后的我们相比，现在的我们就是一无所知。

必须相信那些不可能的事情，因为我们尚处于第一天的第一个小时——开始的开始。

你有着大把的机会在世界的各个角落，而最大的机遇还在等待着你。

你现在所拥有的机会甚至超过百度、阿里巴巴这样的大公司。

你，即将面临更大的机遇。

因此，我觉得你可以抱有积极乐观的心态，迎接即将到来的一切机遇。

我希望你能认识到这一点，并朝着目标努力迈进。

最后，我想感谢邀请我的每一个人。

感谢两位口译译者，你们的工作很出色，帮助我们进行沟通，感谢你们。

尽管我看不到你们，但你们真的很重要。

还有其他的幕后工作人员，是你们的努力才让今天的活动得以顺利进行。

我非常感激你们所做的一切。希望大家能多多关注《5000天后的世界》这本书。

刘润：再次感谢kk。

最后，送同学们一句话吧：

悲观者永远正确，积极者才能成功。

长期来看，未来是被乐观主义者所塑造的。

乐观主义者，才能创造未来。

-END-

本文由刘润投稿一鸣网，本文仅代表作者个人观点，文章非经授权请勿转载，

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