Xin Zhiyuan报告原始标题：AI经济集的出现：Wang Jie编辑：KingHz [新Zhiyuan简介] AI的平均智商超过110，正式超过了普通人。 2025年，AI开始参加经济体系的“全链操作”。从信息收集，判断和决策到实际实施，整个经济链首次由不人道的主题独立运行，AI重写了基本的商业政策！凯恩斯的预言即将到来，AI经济正在出现。在人类经济活动的数字化浪潮中，互联网和移动互联网已经采取了前两个步骤，而新兴的AI经济可以带来更多的变化。从机械-Manu -manu -manu -manu -manu -manu -manu -manu -manu -manu的出现，计算机的出现已经提高了C的强度计算的程度进一步超过了人脑计算的强度。 1874年，英国威廉·山克斯（British William Shanx）花了15年的时间在707个小数区域计算PI（但1945年，Shanx的计算在528年之后被发现错误）； 2019年，Google Cloud平台帮助人们将PI计算为31.4万亿个小数区域。人们处于自然环境中，并且有两个主要任务：一个是使用和改变自然环境，以便它可以支持人类安全；其他人将在实现物质丰富的情况下改善个人生活，以便所有人的本质都可以完全发展，即，人民和人的环境和“成为最好的自我”。在第一个任务下，人们在与自然的互动中开发了一些机密方法，例如天文学，猜测，数学，工程，物理学，生物学和自然等。这些领域是数学，基于数学的物理学以及稍后发展的计算机科学。计算机的出现意味着人们开始进入数字时代。从这一刻起，所有人类的经济活动开始按顺序进行数字化。插图后，算法可以发挥作用，并且可以通过算法来推动经济活动以实现智能。从这一点开始，整个经济人类活动似乎不可避免地会朝着数字化发展。图1：关于人类活动数字化过程的经济活动数字化过程，Negroponti的“数字生存”是一项具有里程碑意义的法案。这项1996年的工作勤奋地指出了上述人类经济活动的数字化，并阻止了它的建议：“移动碎片而不是原子”。 “由于效率不佳，在由计算机支配的时间里，整个物理世界最终将在一个小世界中复制。经济活动已实现在一个小世界中工作。该过程始于20世纪末，可能需要大量时间，并可能在21st C中花费大量时间结束。当前，我们处于上述过程的第一阶段/插图，而第二阶段/算法则驱动了蓬勃发展的阶段。第一阶段/插图是互联网时期和移动互联网时期。计算机可以帮助人们在固定情况下吸引 - sunny活动，手机可以帮助人们破坏移动情况下的一天 - 日期活动。此阶段的基本特征是物理世界的数字化，但是思维和决策仍然需要人脑。数字世界的最大作用是兼容的，这大大提高了匹配效率。在第二阶段，算法可以进行思考和决策，算法可以提供工作结果。其起点是该算法具有与人亲近的思考能力。在中期和长期期间，该算法将有能力思考改善人们的能力。我们目前处于第二街年龄和算法开始具有一般交付能力的关键点。第二阶段对人类经济活动的贡献超过了第一阶段。如上所述，数字经济活动的第一阶段是，在互联网和移动互联网时代，经济世界中活动的最大特征是，匹配的效率大大提高。根据两个硬件的出现：台式PC和手机，人类生命的主要日期需求带来的经济活动就是 - 统治。在互联网和移动互联网时期创造的新经济形式中，三个最大的曲目是搜索，社交网络和电子商务，它们分别与人类信息需求，社交需求和产品需求相对应，并根据人们的信息和匹配，人类人类匹配，商品和人类人类匹配。为什么互联网和移动互联网会改善匹配在三个情况下？让我们使用下表来描述此过程。图2：可以看出，可以看到三种类型的信息需求，产品和社会合作伙伴可以看出，信息，产品和社交接触的匹配方法可以看出：附近的收购，全球搜索，全球搜索和个性化建议在前互联网阶段，互联网阶段，互联网阶段和移动互联网阶段。在附近获得的选择集有限，这也是人们从出生时做出选择的标准。互联网诞生之前的数千人，人们做出了选择。与附近的收购相比，全球搜索财富的选择范围和选择范围提高了范围订单。人们可以选择“乏味的一切可能的乏味”的选择，并且用户更有可能选择具有相对较高标记的选择。此类选项可能是不可行的，将其设置为最近的提取阶段。与全球搜索相比，“区域”建议更好地解决了“由于某个领域中缺乏个人知识而引起的徒劳的选择”的问题，也就是说，尽管用户可以在整个范围内的一个范围内做出选择，因为它需要特殊知识来确定每种类型的选择对象，但普通用户在每个领域都不能在每个领域都有如此高级的知识。在两者中都具有更高标记的选项。个性化建议本质上是指“特定字段中特定类型的标准用户证明的最佳选择”，从而提高这些用户选择的质量。因此，整个Internet/移动互联网已被人们生活的基本日至日需求带来的经济活动，然后解决匹配/匹配的问题。该事件只带来了经济效率的重大提高和消费效率的重大改善。从人类活动的整个经济活动的数字化的角度来看，互联网和移动互联网的阶段才刚刚开始。首先，在数字化的范围内，与消费者消费有关的经济活动相对数字化，而与企业有关的经济活动仍然需要改善。其次，Internet和移动Internet主要为“匹配”对象提供了巨大的价值。人们与自然之间的相互作用可以通过“收集信息决策”的链条来描述，互联网和移动互联网优化了收集信息的过程，并部分优化了决策过程（在全球搜索下，人类大脑仍在做出决策；在个性化的建议下，人类大脑可以参考Algorithm建议的选择以做出决策）。从经济上讲，目前可以优化“收集决策制作”的整个链。 OPEnai通常会使AI的能力，也就是说，Sameai模型具有一般性的工作。例如，GPT-3是第一个具有同时交流，搜索，绘制和代码的模型。在这里，有必要讨论自然界中的“收集信息决策”的人接触链。在构建此分析框架时，我们指的是“理解解决方案（PDC）理论”，广泛用于控制论，人工智能，机器人技术和自动驾驶。这样做的原因是，在研究人与自然世界之间的相互作用时，我们发现，当诸如控制论，人工智能，机器人技术和自主驾驶等学科时，在考虑机器与自然世界之间的相互作用时，尤其是尤其是自然界的相互作用时，就可以完全考虑整个链条；人们与自然世界之间的互动本质上是这三个步骤。考虑到态度表达式，我们将其声明为“收集信息决策行动”链。 AI能够（通常）作品的交付，这意味着在自然世界中的“收集信息决策”人类接触链中，计算机可以与所有三个链接一起使用。计算机可以完成信息收集，并完成“决定”和“行动”的一部分的一部分。详细信息可以在下表中说明：图3：计算机在不同阶段参与链“收集信息决策”的情况。 Specifically, in terms of decision making, the algorithm has a more detailed and accurate understanding of the needs of economic entities (IndibsIdeal/Organization/Business) than the mobile Internet stage, and can make more accurate and effective decision -making suggestions, so that the human brain ranges for the algorithm will be expanded during decision -making, and the algorithm algorithm will play a bigger role in deciding.作为aCtion记得在第一阶段，计算机可以在纯数字世界中完成工作，例如编程，编写文案写作，开发网站，开发广告视频以及填写保险单。该工作的这一部分先前是由程序员，撰稿人，设计师，重复的大脑工人等完成的；在第二阶段，在开发了赌博情报情报之后，计算机可以参与物理世界中的工作完成，例如清洁家庭劳动，在线条策略组装上工作，物流处理，对成人的护理以及人工劳动完成的其他活动。 2025年是人类社会数字化过程中的重要时间。今年，AI（概括）交付的能力开始克服人们。由于GPT-3以来，AI具有一般完成工作的能力，如果根据智商基准进行诊断，则AI IQ总是低于人类。 trackai.org。使用Mensa测试进行人类智商测试来评估AI推理功能可以用作参考。 2025年之前的主要型号，例如GPT-3.5，GPT-4O，Grok-3，Llama 3，Mismtral和Zhishu AI的GLM-4 GPT-4，其智商低于100，这是平均水平的人。因此，当我们使用这些模型和基于这些模型开发的AI应用程序时，我们会认为这些产品“有点愚蠢”，并且无法正确满足我们的需求。但是，到2024年底发布的智商水平级别，尤其是自2025年以来，例如Openai O3，Gemini 2.0，Gemini 2.5 Pro，Gemini 2.5 Pro，Claude 4，Claude 4，Deepseek R1等。这些模型的智商等于人们的最高水平，甚至是前10％，甚至是来自Prighatious Schools的前10％或智商（对于AI中，我们都可以参与AI的经济活动，'首先被定义为“经济测试”。2025年中国大学入学考试。这就是为什么从Panacording到用户体验，从24年结束时，许多AI代理都“简单”，并且许多剩余的结果都出现了。图4：Mensa IQ评估来源中的各种AI模型的标记：https：//tracking.org/home，于2025年5月在2025年5月访问，2025年5月，我们正处于人类历史上的重要时间。人们为“自动计算”渴望发明的计算机充分拥有“收集信息决策 - 作用 - 演奏”与自然世界相互作用的能力，大约在其出生后80年，其能力超出了人们的关键点。经济活动的主要链“收集信息决策行为”可以通过历史上的第一次以外的人独立完成。 AI的系统经济从未出现在人类历史上。这是人类经济史的重大变化。在开始数字经济的纽约在1998年的研究报告称，美国商务部结合使用的“数字经济”提供了一些前瞻性判断，并在当时为探路者提供了许多灵感。该报告对数字经济中的经济，电子商务，数字经济工人以及数字经济中的消费者的商品和服务数字化提供了出色的评论。现在，到AI的经济体系诞生时，我们将尝试在本文“准确的AI经济”中找到前进的道路，并向过去向数字经济的探索者致敬。以下是我们根据AI应用程序对AI经济特征的一些看法。全天自动运行的经济系统是“链决策”链收集。过去，由于决策主要是由人类做出的，因此由人和人类控制的工具/机器做出了行动。经济活动无法完成没有人参与。在AI经济中，以上所有三个步骤都可以由计算机首先在纯数字世界中完成，然后扩展到物理世界中。这种经济体系可以自动运行，直到完成工作为止。我们全天自动运作的经济体系是我们在AI具有在经济活动数字化过程中提供工作后感觉到的第一个关键功能。在AI代理商和人类同事具有相同的工作能力的前提下（这是当前的策略点），AI经济每天可以实现3次工作量。 Under the above assumption, the workload that the AI ​​economy can achieve for a week is 3 × 7/5 = 4.2 times in the preceding, and the workload that the AI ​​economy can achieve over a year is about 4.2 × 365/355 = 4.32 times a year ago (the non-week vacations in China were about 8-11 days, and the unidentified weeks of the United Usited Usite in calculati在）。考虑到AI IQ上限将继续增加，将来这倍数将继续增加。我相信，在这种经济体系在一段时间内运行后，我们将能够估计与当前工作内容相比，在工作日/月/年间经济的产出可以增加多少倍。目前，AI的交付工作主要集中在代码，计算机，数学，文学和教育照片/视频，设计，教育和在线销售上。诸如销售等在线工作，以及机械化和重复的大脑活动，例如分类，发票分类，会计，会计等。根据人类预测，到今年年底，Claude 4模型将拥有可以完成几乎一天的初级工程师工作的软件工程代理，以实现所有时间任务。在AI经济的早期阶段，将建造成千上万的专用代理商数千个垂直行业的人工智能经济和这些基础架构的RASTRUCTURE可以使用AI编码构建。 It can predict that a large number of AI coding will automatically work around the clock to form ang noted that agents of the vertical industry, as well as related websites, etc. For example, a recent AI application called Lovart can generate corresponding logos based on some user instructions, and then come up with a complete VIS product set based on the logo, and include some imaginative ideas related to the product culture and consumer culture in the given solution.此类应用程序会自动全天候工作，并在短时间内开发某个阶段所需的所有VI解决方案。例如，一家名为SEMA4.AAI的AI应用程序公司为用户提供发票分类服务。对于经常从事商务旅行的专业人员，他们可能需要每月花费一到两天半的时间才能专门调整商务旅行的发票。蒂现在可以通过AI和24/7完成S工作 - 如果您在商务旅行中晚上10:30返回办公室，它可以继续为您安排您的休息，而不再停止工作，直到结束。由于有一个完整的时间助理可以以7×24的速度这样做，因此无需修复很多发票。没有劳动供应限制劳动力的供应是指人们愿意从事有利可图的活动的次数（Paul Samuelon，William Nord House：William Nord House：经济学：经济学：北京：北京：商业出版社，2013年）。换句话说，人工的供应由人们提供。作为劳动力供应商，自从人民诞生以来，人们就没有改变。这是因为就与自然互动的基本互动的基本模型而言，“收集信息决策-Actionon”，只有人们才能以完整的方式完成此链中的三个链接。为了扩大行动能力，人类的本能必须有更多的孩子。但是人类的繁殖是代际，时间-CONSUming，并且存在自然的数量障碍。因此，人们试图扩大其他劳动力资源。人们只能发挥上述“动作”链接，以扩大“动作”能力的劳动力供应，尤其是动物和机器的繁殖也是跨代时代的障碍和每种成功育种的障碍的障碍，但这些障碍的障碍数量比人类繁殖等动物易于放松，因此在人类劳动活动中使用了诸如牛和骑马等动物。与动物相比，机器复制的障碍的时间和数量更容易放松，并且使用机器更频繁地使用机器。强烈使用机器 - 工厂已成为人类经济中最重要的劳动力形式。互联网和移动互联网出现后，计算机参与了两个步骤，即“收集信息”和“决策”，但“动作”仍然需要由人们完成。 AI的产生能力e（通常）工作的交付使 - 计算机可以在上述三个链接上工作，因此计算能力也是劳动力的供应。第一阶段是在数字世界中，第二阶段是在物理世界中。计算强度最重要的重要性是成为劳动力的供应，即可以永远复制它，而复制的边际成本也很低。假设我们下周举行了大型展览，其中有来自参与展览的不同行业的1,000个中小型企业，展览将不得不为每个参与者提供一个网页，以展示其业务和产品。如果程序员可以创建一个满足需求的网页，我们需要1,000个程序员；如果AI编码软件也可以在一周内创建这样的网页，那么我们只需要打开AI SoftWareCode的1000次，并让以相同方式进行这1000个活动。这些活动很重要Arily耗尽电力成本和计算成本。随着技术的持续，这两个成本将越来越降低，直到它们接近不可撤销的水平。我们还可以将计算能力与生物生产和机械制造进行比较。对于具有一般递送能力的AI，不存在生物劳动能力（例如人类和动物）繁殖（例如人类和动物）面临的时间和容量障碍。从工业时代开始到现在，机械劳动力（机器）只能完成特定的任务，并且无法基于理解和评估（例如人类）完成各种任务。因此，对于不同的Gawell，人们需要构建不同的机器，这些机器载有研发成本，机器复制的边际成本并不为零。但是，对于具有一般职位交付能力的AI，可以在基本模型培训期间获得此能力，并且执行各种任务所需的边际成本非常低 - 培训可以是您在许多情况下，SED，例如我们前面提到的AI编码的示例。因此，人们可以在不限制劳动力的情况下，首先是数字世界，然后是物理世界。根据凯恩斯的说法，工业革命期间发生了两个重大变化：一个是资本积累的急剧增加，另一个是现代技术带来的劳动力的急剧扩大（凯恩斯，约翰·梅纳德，2010年，“我们孙子的经济可能性”，在约翰·梅纳德·凯恩斯（John Maynard Keynes），伦敦：Palgrave Macmillan，Palgrave MacMillan，Pp.3221-32中。在经济框架内，上述动物和机器被归类为“资本”，即制造资本可以购买的因素）。但是，我们会发现，在工业革命期间，始终存在劳动力供应的障碍，人类权力的供应处于自然状态，并且不进入加速发展的阶段，例如两个元素资本和技术的问题。但是，凯恩斯预测，“一百年后，该国的生活水平将是现在的四到八倍”（凯恩斯，约翰·梅纳德，2010年，“我们孙子的经济可能性”，约翰·梅纳德·凯恩斯（John Maynard Keynes）在约翰·梅纳德·凯恩斯（John Maynard Keynes），伦敦说话，伦敦：帕尔格雷夫·麦克米兰（Palgrave MacMillan），第321-332页。）。目前，可以放松劳动力的障碍，人们可以进入阶段而无需限制劳动力。我们真的不熟悉“对劳动力供应没有限制”的主题，并对发展经济进行了深入的讨论。威廉·刘易斯（William Lewis）于1954年出版了“经济发展”，这是具有重大影响力国家发展的“双重经济”模型，刘易斯最终赢得了诺贝尔经济学奖。从当时的观察中，在无限劳动供应的条件下，农产品的产出不断提高，劳动价格是在有所增加的情况下，溪流的Mamimili主要享受了农业产品产生的好处。如果该模型在AI应用程序期间仍然建立，那将是全球买家的祝福。但是，如果目前可以完全建立该模型，尤其是在AI的主要模型主要由某些公司掌握的背景下，如果AI的工作能力可能会在整个经济体系中导出到一致性，则相同的工作将需要实践和研究人员继续执行复杂的任务。我们希望以最佳的人类前景来获得最合适的实用途径。没有劳动力限制的非经济经济可以将时间带给当前人类总经理的产出能力。这种变化始于数字世界。目前，公司可以努力完成数字员工，以完成全面的管理，人力资源，财务管理，工业研究其他工作以及工作场所专业人员也可以使用个人助理来生产数字内容（照片和视频），显示内容，内容教学，运营考试，行程计划等。在专用机器人清醒之后，可以在物理世界中扩展上述输出功能。具体的机器人可以完成工作，例如清洁家务，成人护理，物流和处理等，也可以完成工厂的水流。在线工作和产量选择是行业和农业领域的工作。从制造和运行浮雕机器人的潜在成本来看，在旧的塑料机器人之后，浮雕机器人完成高层工作的成本小于人们要求劳动的成本。这意味着，在当前输入水平，在物理世界中，在当前级别上也可以将输出能力提高到n次。目前，我们没有准确评估N. AI代理工作之后的值完全披露了不同类型的工作，我们将有机会估计可以参与AI的每个工作的高额，从而对在时间单位（例如一年）内提高总人的能力进行了相对准确的估计。因此，人们可以拥有“非企业经济”。一个可能的情况是，当AI大型模型算法能力改善稳定状态（没有场景标志是中源的情况）时，与上述值相对应的人的每单位时间的总输出可能会超过单位时间内人们的总需求。约翰·凯恩斯（John Keynes）在一个世纪前预言了这种“非省略经济”情况。 1930年，凯恩斯（Keynes）写了一篇文章“我们孙子经济可能性的可能性”。他认为，自16世纪以来，科学和技术生产以及资本生产的两个因素进入了加速发展和积累的时期，因此以Econo的速度做出了相对明确的酌处权MIC在稳定状态下的增长。同时，他预测未来人口的规模可能不会像以前那样增加相同的伟大，因此人均生活水平将逐渐改善。 “我敢猜测，进步国家的生活水平将比现在高4-8倍，”因此，从长远来看，人类最终将解决他们的经济问题。”人们最终将解决他们的经济问题！一百年后，“进步国家”确实实现了凯恩斯的预言（Fabriizio Zingbotti积累了长期绩效全球经济，覆盖了168个国家，涵盖了1950年至2000年）。凯恩斯（Keynes）预测的四倍的下限。本世纪，人民的收入水平将在1930年七倍，这比凯恩斯（Keynes）预言的上限还多。参见Fabrizio Z Samingti，“我们孙子的经济可能性75年后：全球视角”，洛伦佐·佩奇（Lorenzo Pecchi）和GUstavo Piga编辑，重新访问凯恩斯经济可能的关系，为我们的孙子们，麻省理工学院出版社，2008年。），繁荣的国家仍在工作。凯恩斯（Keynes）并没有期望计算机的开发自1946年以来，将经济活动带入了另一个新阶段。在2025年，非人类机器能够以一般的方式完成工作。无限的劳动力供应带来的“非经济经济”再次加速了“人们解决经济问题”的过程。以上是三个效果，可以在“动作”链接中播放与“链决策”链的“动作”链接，从而带来了经济体系。接下来，我们将讨论计算机在“收集信息解决方案”链接中的作用，在“收集信息解决方案”链中，这对经济体系产生了许多影响。降低交易成本的最重要特征是合作活动。人类经济的行为可以分为两只猫耶稣：一个是合作，另一个是交换/交易。它通常对应于两个组织（尤其是企业和市场）进入工业化阶段的合作活动。经济机构已经完全讨论了经济活动的交易成本。在1930年代，Coase注意到，某些通用汽车的某些身体供应商是向上独立的供应商，而其他人最初是独立的供应商，但获得了通用汽车。为什么有区别？基于这种现象和问题，COASE和学者最终从交易成本的角度建立了经济机构，以了解市场和企业：当业务内部的交易成本较低时，经济生物通过这种商业组织形式达到交易/合作；当市场交易成本较低时，经济实体通过市场进行交易。当企业完成任务时，信息neeDS将发送给所有人参加任务的完成。确保一切都充分理解信息，识别说明并符合信息指令的必要条件。在组织中，实现这些目标所需的成本是组织的成本，或者根据COASE的业务内部的交易成本。在通过市场进行交易的情况下，机构经济将交易成本分为三个主要类别，包括信息收集成本，谈判的谈判和交易保护成本（R. Coase，“公司的本质”，《经济体》，1937，4（1）：386-505。好主意。经济活动的五个方面的TS：搜索成本，成本成本，运输成本，成本监控和成本验证（A. Goldfarb，C。E。Tucker，“数字经济学”，“数字经济学”，经济文献杂志，2019年，第57（1）:: 3-43。），此五面值分类学显示了诱导的观点。从逻辑上讲，我们认为可以看出，经济活动数字化对交易成本的影响可以看出，互联网和移动互联网将降低上述业务和市场交易成本内的交易成本。降低企业的交易成本。数字工具提高了信息分配的准确性，有效地帮助了团队的每个成员了解信息，以及对每个成员的实施的培养，管理和评论。例如，团队支持是移动互联网协作的应用，可以分解与每个团队的第一人称观点合作的每个步骤，并且可以在Issuin中发挥出色的作用G信息，了解工作和认可以及校准。降低市场交易成本。在收集信息的过程中，互联网已起草全球信息以实现全球搜索。移动互联网阶段正在进一步出现，并在全球范围内提出了个性化的建议。 “数字层”可能出现在AI阶段，包括个人AI的AI的个人助理和各种垂直AI代理，这些代理商全面理解了诸如消费者和生产者之类的MGAN经济生物，并且也充分理解了物理世界。与移动互联网相比，“数字层”将更准确地匹配供求关系。在决策过程中，互联网的准确动态定价大大降低了议价的出现。在行动过程中，区块链技术旨在开发可以自动执行的合同。我们可以返回图2结构以观察可能出现在AI大型模型阶段的“数字层”。如果出现“全知和万能”“数字层”，它将继续降低上述公司和市场交易成本的交易成本。图5：在AI大型模型阶段匹配信息，商品和社交互动的方法，该阶段没有任何决策能力减少千分化的方法始终是人们面对世界的最强武器。 “公义”一词源自希腊语“徽标”，其主要含义是“法律”，这是基于自然界固有的对象。它控制自然运动的运动和自然运动规律性的体现。根据柏拉图的理解，原因是灵魂的最高部分，导致真理。换句话说，原因是人们了解世界目的法则的能力。希腊文明为该直接带来了清晰的观点人类社会的n。但是，由于当时了解世界的能力，愿景并没有改变真相。经过漫长的中世纪，文艺复兴和启蒙运动将“原因”重新定位在人与世界之间关系中最重要的位置。增强蒙特斯奎乌，伏尔泰和迪德罗特学者称赞原因是思想和行动的基础，并衡量了所有因素大小的人。推理带来的工业革命将西方世界带入了现代社会。正如韦伯所说，“西方文化独有的理性主义”导致了现代社会中的“理性经济生活，理性的技术，理性科学研究，军事培训，理性法律和行政机构”（韦伯：“新教伦理和资本主义精神”，Yu Xiao等人，Sanlian Bookstore，1987年）。人类至今所做的发展主要是通过使用原因和推理来实现的。但是，在Econ中OMIC活动，作为经济生物的人们具有很大的不合理行为。经济行为对此进行了更深入的研究。赫伯特·西蒙（Herbert Simon）建议“有限的推理”，认为个人由于实际资源而无法实现完全公义（赫伯特·西蒙（Herbert Simon）：“管理管理”，由Zhangmao翻译，北京：机械行业出版社，2013年）。态度的态度知道，人们通常知道正确的选择，但仍然做错了行为。相关理论包括或使用，导致无法替代相同数量的认知差异），Talo获胜的影响（投资者对以前的失败者和以前的赢家组合的优化过度的组合过于悲观），对决策的研究的过度优化”，《消费者研究杂志》，2001,28（3）（3）（3）的影响。 “猜测通常是基于HeuriStic和信号，而不是对价值的真实评论”（Herbert Simon：人造科学，上海：上海科学与技术教育出版社，2004年），“ Haka -Haka经常是通过不公正的心理学，媒体，媒体，媒体和媒体拥有投资者的交易，“ Robert Schiller：Robert Schiller：Inrantical Schiller：第三版），《北方人》，《北方人》，《北方人》，《 2016年米米》。当经济充满 - 欣快感时，一种“想象中的感觉””，资产的泡沫将上升并可能引发金融危机。当前，计算机可以首次参与决策过程。它的影响是可以减少经济活动中的非理性决策。决定比人们的决定更为理性。历史记录是一些重要的领域，有专门的人来组织计算机，分为“收集信息 - 决策”的两个步骤。限制世界内看到的解决方案l。它们属于历史的物理和垂直轴的世界中。一种自动在一天中自动运作且无限制劳动供应的经济体系可能是“非经济经济”。在非经济经济中，一种可能性是，每个人都有很多时间来实现个人自我的整体发展和实现。孟子在中国文化中说：“每个人都可以成为yao并避免它。”在《文化知识》中，希腊幸福的古老含义也可以表达这一理想：“在生活中宽阔的空间中生命力的非凡体现”（Edise Hamilton：“希腊精神：西方文明的起源：Shenyang：Liaoning Education Press，2003年）。如前所述，AI模型可以在人与物理世界之间发展一个“数字层”。这个“数字层”可能参与人们与物理世界之间的“收集决策”信息链。 “数字层” fuLly了解所有经济实体，例如消费者和生产者，并且还完全了解物理世界，准确地匹配供应和要求的关系，并降低交易成本； “数字层”做出了合理的决定，并减少了决定经济活动的不合理MNOT； “数字层”意识到在数字世界，然后是物理世界中首先行动的能力。从本质上讲，“数字层”是人类推理的另一个主要发展。这是一个新的新兴虚拟层，完全有助于人类与物理世界的互动，并进一步改善了整个“收集信息决策制作”链的推理。这可能是人类历史上的第三大推理浪潮，仅次于希腊文明，复兴和解释。作为第一波推理，希腊文明提出，原因是确定动物中人和最重要质量的最重要品质人们应该发展（柏拉图在“理想王国”中建议灵魂的三个部分：原因，意志和欲望。唯一公义的真实人是人类职能的独家领导者。）。但是，由于当时的科学水平，希腊文明看到了正确的方向，但未能实现结果。此后，西方世界经历了漫长的中世纪时期，启蒙了复兴和启蒙，这重新占据了人与自然之间最重要的位置的原因。结合技术发展，这种推理的浪潮创造了一场工业革命，并在经济，政治和文化等各个方面都塑造了西方和现代世界社会。在前两种推理浪潮中，越来越多的人将“正义”置于人与世界之间关系中最重要的位置。在当前的第三波推理中，所有这些都可以通过“不是Guital Layer "To get the ability to reason, as discussed in the previous article. We can see that after more than two thousand years of development, the whole blue planet is full of reasoning. In terms of personal comprehensive development and self -realization, the" digital layer "can also play an important role. EQ.This work is not something that can be done for granted. As Hinton taught, the "father of deep study" recently, artificial intelligence systems can get rid of human control and manipulate为了防止AI安全性，人们必须通过“数字层”获得“数字层”，以确保“数字层”的工作能力。人们的诞生最终传播给所有人。这是世界人民创造的文明的基本原则。拖船掌握在我们手中，将接受什么样的未来取决于我们的选择和行动。目前，人类有机会思考从来源中可以选择的发展方向，例如历史上的每个主要历史障碍，例如中国的春季和秋季，西方的希腊时代以及文艺复兴时期，以长期的方式定义了生活的意义。一个勇敢的预测是，人们可以返回“轴向年龄”，并再次确定最重要的价值。也许，我们可以称其为“数字轴时代”的开始。 May -set配置文件：Wang Jie是一名技术投资者。本文是由2025年6月5日在Tsinghua大学的深圳国际大学的“ AI应用和AI经济”基础上汇编的6月10日上海天使俱乐部。带有-Set的电子邮件是[email protected]。 AI的新兴经济回到Sohu，看到更多