AI与经济增长的瓶颈

泰勒·考恩（Tyler Cowen）表示，实现20%以上的爆炸性经济增长非常困难，无论是否有AI。一个主要问题是，经济的某些部分发展迅速，而另一些部分则会遭遇“成本病”（Cost Disease: 指某些服务业的成本增长速度快于制造业，且生产力提升缓慢）。例如，美国经济中政府消费、医疗、教育和非营利部门合计占经济总量的一半。这些部门使用AI的效率如何？它们会因为未能有效利用AI而立即消失或被取代吗？不会，这可能需要30年。因此，只有那些监管较少、变化迅速的经济部门能快速发展，但这只能带来温和的增长率提升，远非整个经济每年增长40%的水平。

成本病与智能的边际效应

“成本病”的机制在于劳动力数量有限。如果某个部门生产力极高，那么所有部门的工资都必须上涨，导致理发师的工资也可能翻倍。有人认为，有了AI，每个理发店、每家餐厅都能拥有“一千倍”的员工，而不仅仅是谷歌这样的科技巨头，那么“成本病”机制为何还会起作用？泰勒·考恩解释说，“成本病”是一个更普遍的问题。当生产要素中的“智能”变得越来越丰富时，系统中其他限制因素的边际重要性就会上升，而更多智力的边际价值则会下降。这种效应本身就限制了增长，而“成本病”只是这个更普遍问题的具体体现。

历史视角与市场预测

如果回到公元前2000年，告诉一位农民工业革命后经济增长率会提高10倍、100倍，达到2%，而他开始谈论瓶颈，我们现在会如何回应他？泰勒·考恩认为，他会告诉那位农民，这需要很长时间。农民也会同意，因为他看不到短期内的变化。关于增长率能否快速加速，并且瓶颈不会将其吞噬的问题，泰勒·考恩指出，目前的市场数据，如实际利率和股价，都“惊人地正常”，并未预示着超高速增长。经济增长专家，如查德·琼斯（Chad Jones），也未预测到超高速增长，尽管他认为AI可能会加速增长。因此，专家和市场对此观点一致。

人口模型与创新质量

查德·琼斯在他的增长模型中，将人口作为主要变量，认为人口翻倍会带来爆炸性经济增长。但泰勒·考恩对此不认同，他认为这个模型过于单一，缺乏预测性。他指出，尽管全球有效人口（按购买力衡量）大幅增加，但许多领域并未变得更具创新性，甚至在过去四年里变得更缺乏创新。他强调，真正的关键在于顶尖人才和机构的质量。他认为，从经济学家、人类学家、社会学家等多元视角来看，很难找到一个简单的杠杆，无论是智力与否，能够带来突破性的经济增长。

核心人才与系统性瓶颈

主持人质疑，如果增长受限于顶尖人才，那为何又说即使提升了最优秀的部分，仍会受限于餐厅等普通服务业？泰勒·考恩以撒哈拉以南非洲缺乏可靠清洁水为例，指出所需的智力并非稀缺，而是其他变量的制约。大约一年前，泰勒·考恩的合著者亚历克斯·塔巴罗克（Alex Tabarrok）曾撰文指出高智商人才的极度稀缺性，认为美国劳动力中只有极少数天才，这解释了为何半导体产业集中在台湾。但泰勒·考恩不认同此观点，他认为劳动力市场数据显示，智商对工资回报率“惊人地低”。他认为，真正成功的人是那些在多个领域都表现出色，并且拥有强大决心的“综合素质”人才，而这些综合素质才是稀缺的，并且它们需要与世界其他部分互动。

AI的潜能与现实制约

泰勒·考恩举例说，如果让一所普通州立大学的委员会制定AI课程计划，他们会写出一份听起来像GPT-4一样完美的报告，但报告本身并不会成为瓶颈。他认为AI将具备更高的尽职尽责（Conscientiousness: 一种人格特质，指一个人有条理、勤奋、自律和负责任的程度）和顺从性（Pliability: 指易于被塑造或适应新环境的特性），可以24/7工作，甚至能为FDA（美国食品药品监督管理局: 负责食品、药品、医疗器械等监管的机构）写出最好的报告。他坚信AI将使经济增长率每年提高约0.5个百分点。在30-40年间，这将带来“巨大的改变”，彻底改造整个世界。然而，在任何特定年份，这种变化可能不那么明显。例如，原本需要20年研发的药物现在可能只需10年，但最终仍受限于临床试验和监管系统。

进步研究与边际收益递减

主持人提出，“进步研究”（Progress Studies: 一项旨在理解和加速人类进步的跨学科研究领域）的理念是，通过修复制度和改革监管，可以快速提升经济增长率。这似乎与AI带来“十亿个最聪明、最尽职尽责的人”却只对经济增长产生微小影响的观点相矛盾。泰勒·考恩解释说，大多数因素都存在边际收益递减（Diminishing Marginal Returns: 指在其他投入不变的情况下，增加某种投入所带来的产出增量会逐渐减少）。其中一个重要因素是与监管、法律和政府的互动，另一个巨大瓶颈是能源使用。他质疑美国在扩大能源供应方面的能力，尽管核能出现了一些积极迹象，但普及缓慢，远不足以满足AI愿景所需。他强调，新技术的扩散总是缓慢的，就像印刷术和电力一样，研究技术扩散的专家从未预料到会出现快速的“起飞”。

专家观点与长期展望

泰勒·考恩表示，他总是站在专家一边。他认为大多数经济学家和社会科学家对强AI（Strong AI: 指能够真正理解、学习和应用智能，达到或超越人类认知能力的AI）的潜力“视而不见”。他信任AI专家对AI潜力的看法，但信任研究技术扩散的专家对扩散速度的看法。结合这两种观点，他认为AI在长期来看将带来“惊人的改变”，但短期内将是一个“漫长而艰难的过程”，充满各种瓶颈。他强调，即使有了“十亿个GPT”，也需要时间才能真正发挥作用。当被问及如果世界人口和劳动力翻倍，专家会如何预测时，泰勒·考恩认为对增长率不会有显著影响，他不认同罗默模型（Romer Model: 一种内生增长模型，强调技术进步是经济增长的内生因素）和查德·琼斯模型（Chad Jones Model: 强调人口规模对创新和经济增长的影响）。他以文艺复兴时期佛罗伦萨为例，指出当时城市人口仅6万人，但顶层因素的正确运作使其在艺术生产方面取得了惊人成就，这表明“数量模型”的预测能力有限。

规模效应与人类瓶颈

主持人进一步提问，如果世界人口只有现在的十分之一（1亿或10亿），是否还能达到当前的经济和技术水平？泰勒·考恩认为不可能，因为宏观经济学告诉我们，变化率和水平是相互作用的。萎缩可能导致崩溃，但增长并非总是按比例带来三倍、四倍的成果。他指出，人类本身就是主要的瓶颈。当AI开始改变世界面貌时，将会出现巨大的反对声浪，这并非出于“末日论”的担忧，而是因为人们习惯了旧世界，不希望改变。他认为这必将成为一个巨大的瓶颈。他承认历史上曾有像邓小平时代后的中国那样，经济连续几十年实现10%甚至15%的增长，但这属于从极低人均收入（如200美元）开始的“追赶式增长”。他强调，工业革命期间典型的经济增长率约为1.5%，未来的进步在于复利效应和长期坚持。人类的本质不会有太大改变，世界的这一特性也不会因智力和尽职尽责的提升而改变。

AI态度的转变与模型表现

泰勒·考恩回顾了九个月前对AI的态度，承认AI的进展速度超出了他的预期，现在他对AI的潜力更加乐观。他认为01模型（01 Model: 指一种特定的AI模型，可能指OpenAI的某个早期模型或一个内部代号）非常令人印象深刻，其进一步发展将带来巨大影响。他曾为GPT-4设计了一百道经济学问题，但01模型回答得太容易，以至于他不得不放弃这些问题。他预测，在不到三年内，某个AI模型在常规基础上击败人类经济学专家，他对此“不会感到震惊”。他将当前AI发展的阶段比作卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）首次与深蓝（Deep Blue）对弈的时刻，他经历了第一场比赛卡斯帕罗夫获胜，但他也记得第二场比赛卡斯帕罗夫因失误而落败。

创始人与组织成功

帕特里克·科里森（Patrick Collison）曾谈到创始人对机构的重要性，认为披头士乐队（The Beatles）之所以伟大，是因为他们自己管理自己。泰勒·考恩解释说，勇气（Courage）是许多决策中非常稀缺的投入。创始人不仅最初就具备勇气，而且在推动公司进行重大变革时所需的勇气也较少。他以Facebook（现Meta）为例，马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）的勇气使得公司能够多次进行重大转型。他认为，拥有创始人可以“节约勇气”，因为创始人本身就是经过勇气筛选的。披头士乐队是一个有趣的例子，他们于1970年解散，但创造了巨大的价值，至今仍被广泛谈论。乐队早期由约翰·列侬（John Lennon）主导，后期保罗·麦卡特尼（Paul McCartney）不断进步，但最终缺乏稳定的核心导致解散。然而，在核心的七八年里，他们之间的创造性张力是“不可思议的”。他喜欢研究这些惊人的生产力故事，如约翰·塞巴斯蒂安·巴赫（Johann Sebastian Bach）、马格努斯·卡尔森（Magnus Carlsen）、斯蒂芬·库里（Steph Curry）和披头士乐队，认为它们虽然非典型，但值得深入研究以获取灵感和识别风险。

能力危机与人才分布

泰勒·考恩对帕特里克·科里森提出的“能力危机”（Competency Crisis: 指社会或组织中普遍存在的技能和能力下降的现象）有不同看法。他认为，人才分布的方差正在增大：顶尖的年轻人表现远超以往，例如在国际象棋和NBA（美国职业篮球联赛）中，年轻选手的能力越来越强。同时，底层的年轻人（如青少年犯罪率）自90年代以来一直在下降，也变得更好了。然而，在“厚实的中间层”（Thick Middle: 指在能力分布中，介于顶尖和底层之间的大多数人）中，表现确实在变差，这导致了学生要求更多考试时间、借口增多以及心理健康问题等担忧。他认为，这种方差的增加是收益和下降并存的“奇怪组合”。他怀疑PISA测试（国际学生评估项目: 一项全球性的学生能力评估）分数下降可能与更多人参与测试有关，调整后分数可能大致持平，但承认存在一些下降，部分原因可能是疫情，但整体而言，他认为关于考试分数下降的说法有些夸大。

斯坦福学生与高标准

主持人提到斯坦福大学（Stanford University）的学生抱怨同学“愚蠢”，质疑如果顶尖人才在变好，为何会出现这种情况。泰勒·考恩指出，斯坦福学生的收入数据非常乐观，Emergent Ventures（Emergent Ventures: 泰勒·考恩主持的一项资助创新项目的计划）资助的斯坦福校友群体表现也非常好。他认为这种抱怨反映了高标准，就像保罗·麦卡特尼认为约翰·列侬吉他弹得差，而约翰·列侬觉得保罗的歌是垃圾一样，这正是披头士乐队拥有高标准的体现。他以主持人自己为例，指出像他这样24岁的年轻人，在播客等领域所做的工作，显然比过去好得多，这证明了年轻一代的顶尖人才正在变得更优秀。

政治领导力与历史教训

主持人质疑，当代政府领导人（如特朗普、拜登）是否不如杰斐逊和汉密尔顿等开国元勋。泰勒·考恩回应说，杰斐逊和汉密尔顿作为开国元勋，在建国初期有机会做出现代人无法复制的伟大成就。他认为，除了当前特殊年份，美国大多数时候都有令人印象深刻的候选人。他与华盛顿特区的许多机构（如将军、国家安全人员、财政部、美联储）互动频繁，认为那里的顶尖官僚普遍优秀，并未发现他们能力下降的迹象。他承认，当前总统选举中，两位最终候选人可能不如所有候选人的平均水平，这可能反映了选举过程中的系统性问题。但他认为，特朗普（Donald Trump）在某些方面“非凡地令人印象深刻”，其才能超越了许多早期候选人，只是他不喜欢其“整体形象”，因此不认为他是一个缺乏才能的例子。

20世纪初的糟糕领导者

主持人问，20世纪初为何会出现希特勒（Adolf Hitler）、斯大林（Joseph Stalin）、毛泽东（Mao Zedong）等众多糟糕的领导人。泰勒·考恩认为，这发生在世界变化最剧烈的时期之后。当新技术出现时，往往会引发新的军备竞赛（Arms Race: 指国家之间为获得军事优势而进行的武器研发和生产竞争），有时“坏人”会赢得这些竞赛，例如苏联、纳粹德国和中国的非民主体制。此外，也有运气不好的成分，斯大林和毛泽东可能是“抽签”抽到的糟糕人选。他同意哈耶克（Friedrich Hayek）的观点，即在专制体制（Autocracy: 指权力集中于少数人或一人手中的政治制度）下，“最坏的人会爬到顶端”。他还指出，当时的文明处于高度迷失方向的状态，一战前艺术、音乐等领域发生激进变化，人们感到迷茫，帝国主义和殖民主义也是重要因素。在一个不稳定的世界秩序中，加上一些坏运气和毁灭性武器系统的出现，导致了可怕的后果。

17世纪英格兰与技术进步的波动

泰勒·考恩将当前时期与17世纪英格兰（17th-century England）进行类比，探讨新思想和动荡并存的现象。他认为，17世纪英格兰经历了科学革命（Scientific Revolution: 指16世纪至18世纪期间，欧洲科学思想和方法发生根本性变革的时期），英国崛起为真正的全球强国，海军和大西洋贸易因新世界而变得极其重要。同时，中东、印度和中国等早期强国逐渐衰落，这有助于欧洲先进国家相对力量的增强。英国还面临来自荷兰共和国和法国的激烈竞争。格雷戈里·克拉克（Greg Clark）指出，人类历史上首次持续的经济增长（从17世纪20年代开始，每年约1%）正是在这一时期发生。英国在获得这种复利增长的同时，也经历了内战、弑君以及激进思想（如自由意志主义、约翰·弥尔顿和约翰·洛克的思想）的涌现，以及对新世界的残酷征服。他认为，这表明“善与恶并存”的复杂过程，而我们现在可能正再次经历这样的时期。

进步研究与EA运动的兴衰

主持人问，如何确保技术进步带来好结果，而非像内战那样的疯狂。泰勒·考恩认为，我们只能在边际上努力推动事物向更好的方向发展。他认为，随着“大停滞”（Great Stagnation: 指西方世界在科技和经济增长方面经历的长期放缓）的结束，所有被释放的技术进步，包括AI，很可能意味着另一个“疯狂时期”的到来，他认为这种可能性相当高。他将“进步研究”称为“最被低估的邪教”。他曾预测有效利他主义（Effective Altruism, EA: 一种哲学和社群运动，旨在用证据和理性来决定如何以最有效的方式帮助他人）运动在SBF（Sam Bankman-Fried: FTX加密货币交易所的创始人，因欺诈被捕）倒台前达到顶峰。他认为，EA运动缺乏明确、制度化的激励机制，存在过度热情和类似邪教的倾向，其快速崛起使其脆弱，因此他认为它作为一个运动最终会崩溃。

AI时代的角色转变与为AI写作

泰勒·考恩表示，他对AI时代的看法并没有太大改变。他认为，如果接受他“慢速起飞”（Slow Takeoff: 指人工智能发展将是一个渐进而非突然的过程）的观点，那么一切都不会有太大不同。AI将带来更多的自由度（Degrees of Freedom: 指系统中独立变量的数量，此处引申为选择和行动的可能性），使选择、决策和问题变得更加复杂，从而对某种形式的指导需求更大。他认为，除了AI之外的所有投入的边际价值（Marginal Value: 指增加一单位某种投入所带来的额外价值）都会上升。因此，他将自己未来的角色定位为更少的“内容生产者”，而更多地成为“连接者”和“人际网络开发者”。他透露，他最近一本书**《史上最伟大经济学家是谁？》**（Goat: Who's the Greatest Economist of All Time?）主要是为AI而写，希望AI能理解并欣赏他。他认为，AI将成为重要的受众，它们的购买力会随着时间积累，并将在未来塑造AI对他的看法。他指出，目前很少有人专门为AI写作或录制内容，但他认为，如果相信AI的适度进步，那么“不为AI写作就是傻瓜”。

AI对人类特质的捕捉

主持人问，如果AI只能通过泰勒·考恩的文字来了解他，那么他个人特质中哪一部分最难被AI捕捉？泰勒·考恩认为AI目前还不擅长幽默。他指出，在面试中，人们在短短三分钟内就能通过“气场”（Vibe: 指一个人或一个地方散发出的独特氛围或感觉）获取大量信息，而这些信息是AI仅凭文字难以获得的。然而，他认为随着面试录音和公司对员工进步或LinkedIn（领英: 一个职业社交网站）资料的追踪，AI最终也能以某种速度学习这些“无形资产”（Intangibles: 指企业或个人拥有的非物质资产，如品牌声誉、技能、文化等）。他并不认为这些是AI永远无法学习的东西。

面试中的直觉与信号

泰勒·考恩解释了他在面试中做出判断的直觉。例如，当有人申请非营利项目时，他会很快问他们“如何建立捐助者基础”，而许多人对此毫无头绪。他认为，没有这个，项目就无法进行。此外，还有其他“无形”的信号，比如一个人过度谈论某些事情，或者其优先级和地位标记（Status Markers: 指社会中用来识别个人地位或身份的符号、行为或特征）不正确。他认为，如果只看文字稿，其价值会大大降低，可能只有视频面试的25%，而剩下的75%信息来自非语言和情境线索。他相信通过实践，人们可以更好地理解这75%的信息。

人才聚集与人类瓶颈

帕特里克·科里森曾谈到科学史上人才高度集中的现象，例如一些实验室获得了六七个诺贝尔奖，以及Stripe（Stripe: 一家提供在线支付处理服务的科技公司）的第二名员工格雷格·布罗克曼（Greg Brockman）在初创生态系统中并不那么显眼。泰勒·考恩认为帕特里克过于谦虚，格雷格·布罗克曼之所以被帕特里克和约翰·科里森（John Collison）吸引，是因为他们本身就是顶尖人才。他认为，人才会相互吸引并共同进步，但像披头士乐队那样顶尖成就的稀缺性，是“极端的人类瓶颈”。他认为，即使是强大的AI，能帮助我们解决多少这样的瓶颈，仍有待观察。

进步研究的资助与投资策略

泰勒·考恩表示，自从他撰写了关于“进步研究”的文章以来，收到了大量来自希望从事相关工作的Emergent Ventures申请。他担心随着该领域变得越来越受欢迎，申请的质量可能会边际下降。他表示，他可能会提高标准，并发现那些对工业革命等具体历史时期感兴趣的人更具吸引力，而对泛泛的“进步研究”则越来越持怀疑态度。他分享了自己的投资组合：主要是多元化的共同基金，重仓美国股票，并且由于妻子在SEC（美国证券交易委员会: 负责监管美国证券市场的政府机构）工作，他们被限制进行大多数个人股票交易或衍生品操作。他认为，即使没有这些限制，他也会采取“买入并持有”的多元化策略。他认为，金钱对他来说不是稀缺资源，时间才是。他还指出，硅谷和沙丘路（Sand Hill Road: 位于硅谷，以风险投资公司聚集而闻名）已经发现，大部分价值是在私募市场和风投中实现的，而非公开市场。

职业选择与信息财富

泰勒·考恩回顾自己的职业生涯初期，当时经济学家的收入并不高，科技和金融领域也远不如现在。他表示，与那时相比，他现在“感觉非常富有”，可以通过出售书籍或演讲获得收入，感觉自己“像个亿万富翁”。他现在的目标是成为“信息万亿富翁”（Information Trillionaire: 指拥有极其庞大和丰富的知识、信息储备的人），不断收集更多信息。他曾考虑过哲学，但在1970年代末，哲学家的工作机会更少，薪水也更低，所以他选择了经济学，但他认为自己一直在同时从事这两个领域。

科技扩散的误解

主持人再次提问，那些讨论AI的人在模型中忽略了“扩散”和“瓶颈”时，究竟错过了什么。泰勒·考恩认为，湾区（Bay Area: 指旧金山湾区，以科技创新闻名）的人过度高估了智力的重要性，他们的世界模型建立在智力比实际重要得多的基础上。他认为，如果能纠正这种观念，就很容易接受专家共识：技术扩散普遍缓慢，并且不会改变。他指出，李嘉图（David Ricardo）和马尔萨斯（Thomas Malthus）等古典经济学家已经理解了边际收益递减所固有的悲观逻辑。尽管他们过于悲观，但他们理解了扩散的逻辑。如果他们看到今天的AI，他们不会感到震惊，只会说“这会拓展前沿，但不会解决所有问题”。

进步与个体性

主持人提出，亚当·斯密（Adam Smith）的“制针工人”例子表明，专业化虽然带来效率，但工人只做一件事，是否会随着进步和专业化而丧失个体性（Individuality: 指一个人或事物所具有的独特品质或特征）？泰勒·考恩认为，与亚当·斯密时代相比，现代社会，尤其是在湾区，个体性反而更强，这是好事。他担心未来AI可能导致某些领域的士气低落（Demoralization: 指信心或士气受到打击，变得沮丧或绝望），但他不担心失业，认为将永远存在充分就业。他没有悲观预期，但认为这是一个巨大的变化，需要保持警惕。

知识获取与研究偏好

泰勒·考恩在播客中倾向于采访小众领域的有趣人物，或阅读非主流书籍。他表示，采访科学家（如埃德·博伊登Ed Boyden，耶鲁大学的鸟类学家理查德·普拉姆Richard Prum）准备工作非常困难，因此数量有限。他最喜欢采访历史学家，例如他正在为采访斯蒂芬·科特金（Stephen Kotkin: 斯大林和苏联历史专家）做准备，这对他来说是轻松有趣的准备工作。他认为AI或许可以在科学领域弥补人类的不足。

斯大林的教条主义

主持人提到泰勒·考恩推荐的**《斯大林的图书馆》（Stalin's Library），书中指出斯大林**（Joseph Stalin）博览群书，但在所有批注中从未流露出对马克思主义（Marxism: 由马克思和恩格斯创立的哲学、政治经济学和社会主义理论体系）的怀疑。泰勒·考恩认为，这源于斯大林所处的文化环境，包括极度教条的列宁主义（Leninism: 列宁在马克思主义基础上发展出的理论体系，强调无产阶级专政和先锋队作用）以及格鲁吉亚文化（Georgian Culture: 格鲁吉亚的民族文化，以其独特的语言、艺术、音乐和传统闻名）中“拍桌子”的强势风格。他认为，再加上斯大林自身的“糟糕基因运气”，导致了可怕的后果。关于哈耶克提出的“专制体制下最坏的人会爬到顶端”的解释，泰勒·考恩认为这只是一个因素，并非全部。他以阿联酋（UAE: 阿拉伯联合酋长国）为例，认为那里并非由最坏的人统治，这表明文化和其他力量也很重要。他观察到，海湾地区的家族式君主制在稳定性和精英选拔方面表现出乎意料的好。

不同地区对进步研究的接受度

泰勒·考恩比较了湾区、华盛顿特区和欧盟对“进步研究”相关理念的接受度。他认为湾区是一个“异类”，人们思考趋向“无限”，无论是创造性还是破坏性，但他们过度高估了智力。而华盛顿特区的人则倾向于“边际思考”，总体上比湾区的人更明智，但如果所有人都像他们那样，世界将停滞不前。欧盟的人（例如布鲁塞尔的法国人）则非常“有文化”，品味高雅，了解多国文化和中国瓷器，但如果由他们统治世界，增长率可能是负1%。他认为，美国在平衡这些方面做得非常出色，需要加以维护。他观察到，英国过去在这方面做得很好，但现在平衡似乎失调，文化中非增长导向的人过多。

自我认知与文化

主持人认为泰勒·考恩与他描述的“有文化的法国人”有相似之处。泰勒·考恩则表示，他认为自己并非“有文化之人”，而是来自新泽西的“野蛮人”，只是通过收集大量信息而拥有了“一层文化的外衣”。他认为这是一种“野蛮人对待文化的方式”，一种“非常艺术化的文化方法”。他觉得法国人与他非常不同，而他对美国文化中的缺点和破坏性方面已经习以为常，所以并不太在意。

对自闭症的误解

关于自闭症（Autism: 一种神经发育障碍，主要表现为社交互动和沟通障碍，以及重复刻板行为），泰勒·考恩认为其正式定义存在误解。如果按照当前的正式定义，没有人是自闭症患者；但如果按照某种尚未明确的定义，现场可能有三分之一的人符合。他认为“自闭症”这个词需要“彻底的重启”（Huge Reboot: 指对某个系统、概念或问题进行彻底的重新评估和改革），就像“自由意志主义者”（Libertarian: 一种政治哲学，强调个人自由、有限政府和自由市场）这个词一样，他很乐意放弃它。

科技行业在华盛顿的影响力

主持人问，科技行业在华盛顿特区的影响力为何远低于其产业规模。泰勒·考恩认为，科技行业正通过国家安全（National Security: 指国家在政治、经济、军事等方面的安全）原因迅速获得影响力，联邦政府并未阻止AI的发展。但他指出，科技行业的一个主要问题是，它过于集中在一个政治党派主导的区域。他将其与社区银行家（Community Bankers: 指在地方社区运营的小型银行家）进行对比，后者遍布美国各县，与每位众议院议员都有联系，其影响力隐形而强大。科技行业的问题往往不那么党派化，其特权造成的扭曲对美国而言是“隐形的”。

进步的终极忧虑：战争

帕特里克·科里森对进步的主要担忧是年轻女孩群体面临的困境。而泰勒·考恩对进步的终极担忧则是战争。他没有关于战争起因的宏大理论，但他观察到，历史上每当新技术出现时，它们往往被转化为战争工具，导致可怕的后果。17世纪英格兰、电力、机关枪、核武器都是例证。他指出，史蒂芬·平克（Steven Pinker）认为世界处于相对和平时期，但数据显示这种和平正在边缘地区瓦解。战争可能变得更具破坏性，即使更罕见，每次爆发都将是“真正的灾难”。他怀疑人类是否真的能为此做好准备。

乐观的结尾

主持人对以悲观基调结束感到遗憾。泰勒·考恩则以乐观的口吻回应说，乐观之处在于“我们在这里”，人类能动性（Human Agency: 指人类个体或群体有能力自主行动、做出选择并影响自身命运和环境）至关重要。他指出，如果我们在公元1000年，根本无法想象今天的世界会是怎样，即使是一个贫穷得多的国家。他强调，我们有责任继承这份非凡而宝贵的遗产，并在此基础上做得更多。