会思考的沙子与杀人的沙子
欢迎来到《知情小酒馆》，这是一档有知有行出品的播客节目。我们关注投资，更关注怎样更好地生活，我是羽白。
今年似乎所有人都在讨论 AI：新的模型又能做什么了？谁又拿到了多少融资？哪些行业正在被改变？下一轮机会又在哪里？但我不知道你有没有和我一样的感受，就是这些消息看起来都很重要，也确实会改变我们的生活，可是在这些讨论里，我好像看不到自己。真正站在场内的，好像是科技公司、投资人，还有那些非常懂技术的精英；而我仿佛只是一个局外人，不断地被提醒要学习、要追赶，千万不能掉队。所以过去一段时间，我们小酒馆很少专门讨论 AI。
直到前不久，我读到了今天的嘉宾李志林写的一篇文章。在文章开头，他引用了 DeepMind 创始人哈萨比斯（Demis Hassabis）的一句话。哈萨比斯说：如果你停下来好好想一想，本质上我们是找到了让沙子思考的方法，这几乎是一个神迹。你想啊，芯片的主要原料是硅，硅可以从石英砂中提取。人类从沙子里面提炼出硅，把它做成芯片，再通上电，最后它居然涌现出了智能，这确实像一个神迹。
但是长期做公益的志林，当他读到这里的时候，他马上想到的是另外一件事：石英粉尘也是尘肺病的主要致病源，这是全世界最致命的职业病之一。让沙子学会思考的每一个环节，无论是开采石英、烧煤供电，还是提炼稀土，都可能有人在吸入它们的粉尘。志林写道：我想不出比这更残酷也更现实的时代隐喻了。同一种物质，在产业链的一端被提纯成芯片，参与创造这个时代最令人兴奋的技术；可在另一端，却可能以粉尘的形式落进矿工和工人的肺里。会思考的沙子和杀人的沙子，追根溯源来自同一种东西。
读到这里的时候，我脑海里有一种小灯泡亮起来的感觉。我意识到，这是我们小酒馆想讨论的 AI 话题。比起谁家的模型又变强了多少、谁的 IPO 会创下历史纪录，我们更好奇、也更关心的是：AI 创造出来的能力、机会，还有正在快速积累的财富，最后会流向谁？那些没有站在技术最前沿的人，能否从中获益呢？
我认识志林和他创办的“益和”已经有一段时间了。益和是一家很有意思的机构，他们做公益不是简单地把钱捐出去，或者觉得只要帮到人就够了；他们会研究和评估不同的公益项目，去看被帮助的人真正需要的是什么，一件事情到底有没有效果，以及去测算同样一笔钱放在哪里能够帮助到更多的人。在读这篇文章的时候，我又意识到了一件事情：在这个一切都在被 AI 改变的时代，他们所在的位置，刚好连接着两个差异特别大的世界。一边是生活在大城市、站在技术和资本前沿的创业者与捐赠人；而另一边是他和团队在欠发达地区接触到的群体，那些最需要帮助、却也最不容易被新技术造福到的人。
所以这次我想借由志林的一线经验，好好聊一聊：AI 技术发展得这么快，它到底有没有改善弱势群体的生活？有哪些事情是技术已经可以实现的，又有哪些问题不能只靠技术来解决？为什么和上一代富豪相比，这一代技术精英似乎更少地谈论公益和慈善？以及面对这些巨大的问题，我们这样的普通人还能做些什么？希望这期节目能让你我暂时离开关于 AI 的兴奋和焦虑，去看看这个世界不太被新闻关注到的部分，也重新看见我们自己。希望这期节目你会喜欢。
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割裂的现实与折叠的世界
这次想请志林来，是因为看到他最近写了一篇文章，我觉得写得蛮好的，也谢谢你接受我们的邀请。
谢谢羽白。对我来说，那篇文章可能是我上半年脑袋里的一些随机想法，把它们放在了一起。因为我觉得 AI 确实对这个社会会带来巨大的变革，对我们每个人的生命都会带来巨大的变化。但我其实作为公益人，首先对于本身一个新的技术是不是就会自动地给每个人带来福祉、让这个世界变得更好，我是非常持怀疑态度的。
这是职业素养让你本能地谨慎怀疑。
对，就是这种所谓的单纯的技术乐观主义——好像我们全部去发展经济、发展科技，然后每个人都会从中受益，我觉得这个在历史上是有非常多的反例的。
然后第二个原因，也是因为我们“益和”，就是我创办的这家机构。我们一直是在做公益项目的研究评估、社会议题的检索，然后我们也会把找出来的一些好的、值得投入的社会议题和公益组织推荐给可能对这个事情感兴趣的捐赠人，帮他们去研究他们的捐赠怎么能够花得更好。所以其实一直以来，我的工作是处于一种非常割裂的状态：一方面，我会对接一些很有钱的创业者，包括很多 AI 创业者，他们在引领人类前进；然后另一方面呢，我又会去接触非常多中国欠发达地区、农村地区的老人、小孩。比如我其实上周刚刚从四川甘孜的一个藏族县回来。
这也是当时让我感到很有冲击的一件事情。我们邀请志林说“我们录个播客吧”，志林说：“好呀，不过现在时间我确定不了。”我们说为什么，志林说：“我现在在甘孜，然后路塌方了，我不知道什么时候回得来。”
对，我觉得这种现实就会总让你感觉到非常的荒谬。就是一方面，这个时代好像狂飙突进，AI 好像能帮我们做所有的事情；但另一方面，当我们去到一些县城、乡镇、村子里，你就觉得那边跟 AI 没什么关系，甚至连移动互联网在那边的体现，最多也就是移动支付和短视频。你没有感觉到技术对那边的生活方式，或者那边人的状态——无论他们的医疗、教育、收入水平还是精神状态——有什么实质的影响。
我觉得尤其是在现在，我们被各种社交媒体和新闻充斥，这个世界其实有时候报道的东西可能是非常失真的，它可能并不代表这个世界真实的面貌，或者说不是全部，它只是放大了一小部分的局部。
比如说我那篇文章里也提到，像今年五六月份的数据，在全球所有的劳动人口里面，只有百分之十七的人用过生成式 AI。而且他“用过”的意思，可能仅仅就是他跟 AI 聊天机器人说过一次话，比如用 ChatGPT 说过一次话，或者问过豆包一个问题。也就是说，有百分之八十三的劳动人口从来就没有用过 AI。我觉得这个跟我们平常感知到的——比如说刷一下小红书，感觉所有人都在教你怎么用 AI——那个感觉是非常非常不一样的。但你说什么是真实呢？这个百分之十七当然也是一种真实，但那个百分之八十三其实才是我们这个世界上绝大多数人真实的处境跟状态。但那部分人往往是不被报道的，或者是没有人对他们感兴趣，他们的声音在 AI 时代就是彻底失语的。那我觉得这部分工作其实是我们特别想去弥合的：就是这两个世界、这种折叠般的世界跟现实，我们应该怎么去理解它。
我再补充一下志林在文章中列举的一些数据。文章里是这么写的：在用 AI 的人里边，大概百分之九十七的人只用免费的聊天产品；愿意付费的不到全球人口的百分之一；用 vibe coding 真正上手试过的人，大概也是全球前百分之零点五的专业 AI 用户了。我们在网络上可能天天看到别人说 vibe coding、vibe coding，但其实如果你接触到这个词且用过，你可能就是这个世界上万里挑一的人了。
没错。但我觉得很多人不会有这种感觉，尤其是像我们生活在城市，包括我自己，日常生活圈子其实也是一个小小的泡泡，这个泡泡其实是很脆弱的。当然现在这个数据可能会稍微多一点，但依然是全球人口的不到百分之一或者百分之零点五。我觉得这件事情有时候会让我觉得有些宽慰，会让我自己觉得没有那么焦虑了。
没有那么被落下。
对，没有那么被落下，这也是一种很真实的感受。不然的话，说实话我有时候——羽白可能也有这种感受——其实还是挺烦的。你看好像所有人都在教你怎么迭代 AI 工作流，每天的新闻都是各种让人震惊、叹为观止的一些新的创举，然后我就觉得：天哪，我是不是有点落伍了？当然这种感受过后，就是一种很大的困惑或者是难过：那剩下的这些人怎么办呢？或者他们的情况应该怎么去被弥合起来？
技术在欠发达地区的无力感
我觉得我们可以先讨论的第一个问题是：在这样一个个 AI 时代，当你去了那些欠发达地区，你看到的是什么？就是 AI 技术对他们的工作和生活，是有一定的改善，还是完全没有？
OK，我可以举几个例子。我们今年在做一个老年人听障的项目。比如我们去下面调研，很常见的一个情况就是，对于老人来说，他们刷短视频的时间可能会变长。那种 AI 生成的内容可能也挺有意思的，而且你知道，AI 生成现在不仅有 AI 短剧，其实还有好多种 AI 数字人，出来跟你讲大道理或者讲中医养生。可能 AI 赋能的这些内容一旦变多，对老年人有吸引力，算法就不断给他们推荐。这是我想说的第一个例子，在这方面跟城市的小朋友是挺像的，大家可能都面对这个挑战。
然后第二个我想说的，就是我刚从甘孜回来，我会看到那边人的手机或者电脑上都会装豆包或者装元宝什么的，他们有时候也会问一问问题。但我觉得对他们整个的生活和工作模式——比如说当地大多数人可能依然在种地、放牧，或者做一些手工艺品——所以跟他们的工作几乎没什么关系，并没有对他们的生活产生本质的影响。
但我另外想说的，是从我们做公益项目的视角上来讲。很多人会觉得：AI 能不能赋能他们去做一些很有价值的事情？比如说我们以做手术为例。我们去甘孜其实是做老年人的白内障手术，这其实是需要把设备运过去，然后把老人接出来集中手术，然后再把他们送回去，大概整个流程是这样的。那整个过程里 AI 能干嘛呢？AI 既不能说藏语，没法给这些老人打电话；然后 AI 现在也不能做手术；AI 也不能做眼底筛查。所以整个手术和整个公益组织的各个环节，AI 几乎没有产生什么实质或者本质的影响。
而且我更感觉到的是，如果我们以帮助别人为主要的目标和特征，AI 可能短期之内都不会有什么影响，因为那些地方的基础设施就是很差的。比如说那边也经常会断电，然后比如说我们想做白内障手术，医院的整个基础设施跟不上，你再厉害的技术进去，其实可能都没有用武之地。
所以我觉得就是有点卡住了，就觉得它好像很有能耐，但由于当地没有这个支持环境，所以啥也做不了。
我觉得不仅是这里，包括我们在国际上看一些项目也是一样的。比如撒哈拉以南的非洲，还有六亿人是没有电的。再加上比如说当地的一款智能手机，比如在肯尼亚或者在乌干达，一个笔记本电脑很可能就是他们一个月或者两个月的收入，他连接入 AI 的基础设备可能都买不起。那我觉得在这种情况下，我们去谈 AI 怎么帮助到他们，也是一个特别空泛的问题。
我记得文章中这里还提到过，你们去一些尤其是山村小学探访，你们在仓库里会发现一些企业捐赠的 AI 心理疏导或者让小朋友缓解情绪的仪器。
确实。就比如说现在那边会有很漂亮的一些 AI 心理支持教室，然后里面会放着各种各样的设备。
我很好奇那是一个什么样的地方，它怎么会被这些企业选中的？
就是很多企业会有企业社会责任的指标，比如说他们研发了一款设备，可能就会跟某个县里的教育局达成一个共识，然后给整个县的各种学校捐赠这种设备，拉个横幅拍个照，然后回去。这是很常见的企业做公益的模式。
有些设备是做筛查的，比如说学生跟它点一点互动一下，一个人形的机器人，其实看着还挺怪异的。它还能做什么面部识别分析，好像能看出你开心或者不开心，然后就能指出你现在的心理状况。
可是当地的学生他们有这种所谓的心理健康课吗？他们有这个时间去学习使用这些设备吗？
对，有两个问题。第一个是时间的问题，非常非常少。我们去了一个小学，那个校长就跟我们说，孩子连吃饭的时间都没有。
吃饭的时间都没有？
很多是这样的，最近其实这个话题还挺火的，容易刷短视频看到，有好多会拍县里面的高中，孩子们下课疯狂跑去食堂，然后争抢饭菜，下课时间很短。当然那个校长可能也是有点夸张的说法，意思就是根本就没有时间干除了学习主课知识之外的其他事情。你说让他们去做心理咨询或者心理辅导，就很搞笑。这也是为什么我们去了好多这种所谓的有各种 AI 心理支持设备的教室，它就是落灰。
然后第二个呢，你说他们现在有没有心理课程？不同的地方不一样，但一般来说县里面都会配几个心理教师。
县里配几个，是指这几个心理教师服务所有的中学和小学吗？
有些是这样的。比如我们去了一个县，全县有四个心理教师，他可能会在一个学校待一阵子，然后可能会转到另一个学校。然后这些心理教师也很多时候不知道要怎么跟孩子互动，可能也没有很好的能力，然后他们的课可能本身也很容易被侵占，所以孩子得到的心理支持是非常少的。
这也是为什么我们今年对儿童心理这个问题很关注。我们就在支持一些机构去做所谓的“社会情感课程”，就是培养孩子的社会情感能力，其实类似于心理课。但这个课是被精心设计的，会教孩子怎么认识自己的情绪、怎么跟同学相处、去表达自己心里的感受。然后我们会支持公益组织，比如说去学校里，首先跟一些县的政府部门达成一些共识，让他们能够支持这个事情；然后去培训一些老师。
这些老师其实未必需要是专职的心理教师，这个课我们要设计得让任何老师都可以带，他可以是数学老师，也可以是语文老师、美术老师、体育老师。然后我们也会给老师提供一些补贴，给学校提供一些课时费的补贴，比如说上一节课能有一个几十块钱的收入。
还是得从激励机制去设计。
从激励机制去设计，对。然后我们发现上这个课对孩子影响很大，其实一个学期就有很显著的变化，能帮助他的社会情感能力提升很多。
听起来有点像情商？
简单一点说就是 EQ，情商。你的学习跟认知能力是 IQ，就是智商；社会情感其实就是 EQ，你的情商。当然不是我们现在说什么“高情商回复”那个意义上的情商，而是说你更会处理自己的情绪情感和与他人的关系，也会在遇到困境和挫折的时候……
社会情感能力与乡村儿童的支持系统
抗逆性会更强，所以其实它是跟心理健康的指标息息相关的一个前置指标。比如说如果你的 EQ 比较高，你的社会情感能力比较好，甚至你未来得抑郁、焦虑等种种风险的比例会大大下降。
我能不能这么理解：一个人尤其是比较小的时候，哪怕只是教他准确地识别自己的情绪，对他来说都是很有帮助的？
非常有帮助。哪怕他不用识别，只是敢于表达，只是有一个人可以说，有一个安全空间；甚至他不用表达，哪怕就是有人给他提供基础的关心跟关爱，他很可能都会变得更好。
农村的孩子很多都是留守孩子，本身是非常缺乏来自养育者的支持跟关爱的。然后老师也不能怪老师不关爱他们，因为老师的压力也很大，尤其是在乡村地区。他需要承担的课业压力，以及需要支持的孩子跟班级的数量是非常非常多的，本身待遇跟条件也没有那么好。
而且我觉得上这个课，我们下去观察，对于老师其实也挺赋能的。因为平常上主课的时候，师生之间那种关系并不那么融洽。我们问那些老师，他会说上这个课他觉得特别有职业成就感，从来没有觉得跟孩子的互动这么良性、这么积极，孩子会这么投入在这个课里面。
听起来就特别像我们常听到的一句话：到了某个阶段，回稳变成了你最大的奢望。因为理论上教书育人这个事情应该会给他带来些成就感，结果反而是可能在你们的介入和一点辅助下，他们才能找到这样的快乐。
说的很好，是非常类似的。但我觉得这个时代很多事情就是这样，能达到一个基础的线，不给自己带来伤害，就不奢求获得很多收获和幸福了，少一点痛苦都已经很不容易了。
乡村公益现场的具体困难与人肉沟通
而且我在想，这可能是比如二零二五年、二零二六年你们在做公益实践每天都会感到很割裂的现状：可能前一秒还在 web coding，但是另一方面你就要面对雨季塌方的山路，以及你得挨家挨户去做沟通。
而且不止如此。很多时候对我们做公益来讲，不是说你愿意帮他，他就会领情或者他愿意。比如说我们这次去做白内障手术，有很多老人他可能会觉得你是骗子，很正常，甚至还有去打我们的社工的。他可能之前有过一些被骗的经历，并不是说你提供免费的东西他就会来。
甚至比如说我们有一些听障和视障的老人，他们会觉得到老了就应该听不见、看不见，他觉得这很正常。他会不希望你干扰他的正常老去。他可能受教育经历也没有那么多，平常也没我们那么多的资讯跟支持，他就不知道原来人生病了是可以治的。
当然也不是他们的原因，也可能是跟本身我们在一些县域的医疗支持系统就比较差有关。比如说我们在城市里还分眼科、眼耳鼻喉、心理等各种细分科室，但那边整个就是一个五官科医生，一个医生管整个县。他眼睛、鼻子这五官任何问题都是他需要去管，然后也没有手术能力。在那这种情况下，本身就医就是一个非常困难的事情。所以对于当地老人们来说，实实在在在那里习惯了老去是个自然过程，不需要去干预，看不见了就看不见了。
所以这也是我们需要去回答的一个问题：你感觉好像我们现在 AI 无所不能了，但其实这里面非常多具体的问题是需要人去解决的。你需要去说服，你需要去解决他生活里具体的困难。AI 不能替你被打，对，它既不能替你被打，然后也不能去开车把他接出来，或者是甚至就是去尝试理解要怎么去跟他沟通，克服他的一些心理上的障碍，跟他的子女沟通取得他的认可。
我们当时甚至还碰到一些老人，已经被接出来了，然后他说他占了一卦，觉得今天不太合适，然后就回去了。
这也存在会有某几个瞬间让你开始自我怀疑：“我这是图啥？”可能会有，但是我们遇到的这种情况也挺多的，在我们过往我们也习惯了，挺习惯的。
为什么选择白内障手术：有效公益与成本效益
听众听到这里可能就会在想：为什么要跑到那么远的一个地方，然后要针对老人，他们那个年龄摆在那儿，知识结构摆在那儿，然后还是白内障？为什么？
如果说的专业和工作相关一点，因为我们平常会做一些研究，就是你支持什么样的公益项目是成本效益最高的。用投资的话说，就是你的投资回报比最高。我们在其实中国整个的公共卫生和医疗领域去做了一个这样的分析，发现像白内障手术其实是成本效益很高的。你可能三四千，在一些偏远地区可能五千块钱，三五千块钱你就可以帮助一个老人从完全看不见到看见。
而且这个手术非常简单，可能成熟的医生五到十分钟就做完了，然后就可以帮助他们。
这么快？
非常快，因为我们这次还进了手术室去看了，非常快。因为白内障本质其实就是你眼睛里的晶体浑浊了，把它换一个人工的晶体、一个干净的晶体进去就可以了。成功率几乎百分之百，在现在中国的手术环境下。当然偶尔也会有一些恶性情况发生，很少。所以你用三五千块钱可以帮助一个人重新看见世界，性价比非常高。
我们会因为这个理由去想我们要运作什么项目，捐一笔钱在哪里它的成本效益最高。
这个是去年我认识志林，他介绍他们所做的事情让我觉得最有趣的一件事情。因为像我这样的普通人，每到遇到什么事儿捐钱，心里最大的卡点就是：第一，我不知道它有没有流向真正需要的人；第二，我不知道它是不是真的能够帮到忙。而志林和他的伙伴们做的研究和实践，就是研究捐出去的一分钱怎么样能够让它产生最大的效果，投在什么项目里能够有比较好的效果，这叫有效公益。
对，我们叫有效捐赠，就是你一笔钱怎么发挥得比较有效。因为我们觉得很多时候对于大家来说，投资、工作你需要考虑“我怎么能够最大化我自己的收入”，一到捐赠的时候大家就觉得无所谓了，反正捐出去就行了。
不是不在意，就是很容易投不出去，或者找不到好的项目，我觉得这是很常见的一种情况。但我们想做的就是为大家提供这个信息，至少我们想论证，无论你在中国还是在其他地方，你的钱捐出去是可以对远方的生命产生非常显著的影响的。
这个是因为我自己已经这么做很多年。我在一九年就承诺我会把我自己百分之十的收入捐出去，我到现在也是个普通人，但是我发现我的钱是真的可以挽救别人的生命，或者是帮助别人变得更好。就像医生他可以挽救生命，消防员他可以救人，但是我们普通人也可以通过捐赠来救人。这个是在发现这个事情之后对我有很大的一个改变。
当然在个人层面，我觉得也是这样。为什么费着这么老劲儿要去运作这些事情呢？就是你还是会在很多时候被你帮助到别人的那种开心所笼罩。比如说我们这次手术结束的时候在那边溜达，就碰到一个老人，他本来说他已经看不见了，但他现在能看见了，他就又回去山上去转经去了。他拉着我们的手说，他希望把转经的这个功德回向给所有像他一样看不见的老人，他非常希望所有看不见的老人都能像他一样能够看见。你在遇到这些故事，你就会觉得特别特别开心。帮助别人是有一种非常纯粹的、朴素的快乐和价值的。
而且你说这些困难是不是有困难？确实是有困难。比如说我们可能喊来两百来个老人，最终可能只有一百多个能做手术，但依然有一百多个老人会因此重新看见。而且我觉得这个也是公益这个过程里特别常见的一种损耗，其实什么样的项目都有损耗。
公益项目的成本折算与人命计算
我还想举一个挺有意思的例子。比如说在全球范围内，最有价值的或者最有效的公益，其实是给非洲受疟疾影响的孩子发蚊帐。疟疾是一种蚊媒传染病。
这个在中国是不是已经没有了？
中国已经实现零疟很多年了，当然这也是非常了不起的一个成就。然后其实中国现在也在向非洲输出我们怎么去做防疟的这样一种设计。一个比较好用的公益手段，其实就是用药水浸过的蚊帐，去免费发给所有受疟疾影响区域的人。
那后来就有媒体去报道，有一些人他们会用这个疟疾的蚊帐去捕鱼。
那药水不就……
对，但他们会觉得这个可以用。当然这个也有人说不是完全真实的，但是即使如此，把这些事情考虑进去之后，依然可能会有百分之六十、百分之七十的人真实地使用了这个蚊帐，然后会避免后面的疾病发生。那这个事儿依然可以用三千到五千美元左右的价格支持这个项目，避免一个孩子死亡。
一个蚊帐多少钱？
一个蚊帐很便宜，但是因为你不是一个蚊帐就可以防一个孩子，你可能要在这个区域普遍地发，整体计算下来大概是这样。
包括我们之前在国内做儿童先天性心脏病的项目，我们测算下来大概三点八万元人民币，你就可以避免一个孩子因为先天性心脏病过早死亡。
这个钱听起来多吗？挺多的，我觉得对于普通人来讲这一定是一笔大钱。但是如果想象一下，你这个天平另一端是人命。
很多人会觉得人命不可计算，我当然认可，我觉得每个人的生命都是平等的，是有无限价值的。但事实上在公益面前，你会发现有些事情是可以计算的，而且你不计算它依然会损失；如果你计算它，你可能反倒会发现：原来我们挽救别人的生命其实没有那么昂贵，你也可以做很了不起的事情。
科技新贵与当下苦难的割裂
但是这里一定要有个“但是”，就是这些听起来很美好，但在志林之前的分享中、文章里我们也能看到，关注到这些事情、关注这些议题能够被打动的人，往往就是那些本来就在做公益相关事情的人，然后还包括一些学生。
这个其实也是我很想找志林聊的另外一个话题。就是在现在这个时代，我会发现这一代的有钱人跟上一代有很大的区别。上一代比如说以比尔·盖茨为首，他们特别喜欢搞慈善基金会去做公益，当然大家对个体的评价褒贬不一，但是他们确实做了很多实事。但是这一代尤其是科技新贵，我感觉好像他们讨论公益慈善的比例就是大幅度下降。他们更多的是愿意把钱投入到技术上，投入到 AI 的研发上。他们给人感觉是他们全心全意地关注怎么引领人类进步，他们的眼中没有当下，没有近处和远处的哭声，他们只有未来的人，就给我感觉非常的割裂和奇怪。
这也是我的一个体感。我们之前也是看到一个数据，今年几个 AI 大厂的资本支出现在可能有六七千亿美元，其实也就到第二季度为止，可能到第三季度大家看一下可能会更多。
今年上半年全球在 AI 上的资本支出？
没有，这是预计全年的。
另外我们今年也看了一篇经济学的研究，全球有七八亿人仍然生活在极端贫困中，一天的生活费可能在两美元、三美元这个数字。把他们全部拉出极端贫困，一年需要的费用也就是三千亿美元。就是说我们其实一年的几个 AI 头部大厂的资本支出，就已经可以帮助世界两年内实现没有极端贫困。
而且极端贫困听起来是一个挺抽象的概念，其实具体的就是他很可能还附带着他是饥饿，终日食不果腹；他没有安全的饮用水；他的孩子会在五岁以下过早死亡；他大概率是在种地或者是没有工作。当我们在说七八亿人终结极端贫困，它究竟意味着什么？就意味着两年内世界上都可以没有人再过这样的生活了。
过去多少年我们从来没有为公益或者为这些人凑出过这三千亿。原来 AI 来了，发现这些大厂随随便便一年光在 AI 基础设施建设这些上的资本支出，还不包括其他。
那我觉得这个世界就很荒谬，就我们能投那么多资源到一些看不见的东西。当然你说 AI 是不是未来会给人类带来很美好的前景？我觉得这依然是一种可能性，但其实我们也没有那么确定。为一些虚构的和抓不住的所谓未来投入这么多钱，但没有去考虑现在这个世界还有多少人在受苦和过得很不如意，我觉得这是一个非常让人沮丧的事情。
而且今年不是有一阵子马斯克的身价来到了万亿美元，人类历史上第一次。他一个人就能……他一个人居然拿三分之一的数……当然那是身价，开玩笑，肯定会有影响。但我的意思是一个人就可以有这么多的财富集中在他身上，而他随随便便怎么样会对这个世界产生如此大的影响。我觉得我们放到任何一个环境或者拉到全世界来看，这个悬殊部分都在以非常夸张的方式展开。
百分之一捐赠承诺与道德思想实验
对于我们自己的工作来讲，比如说我们自己也有一个百分之一捐赠承诺的项目，我们号召大家捐自己收入的百分之一到我们觉得很好的公益项目里。我们本来觉得这个事儿应该去影响的是一些投行精英、特别有钱的资本家、金融家等等科技巨子。
没错，但我们最终就发现实际参与进来的更多就是普通人、打工人、学生，甚至还有很大一部分比例是公益人。大家知道全职公益人在国内的工资是相对比较低的，在一些头部基金会、在一线城市，一个全职员工可能一个月到手收入也就是五千块钱，他们还要继续捐钱。而那些不为所动的人呢，就始终不为所动。
这一点有时候还让我们有点难过。但我们也觉得有机会吧，还有更多的事情可以去尝试。所以我们今天也在做一些这样的尝试，希望能让一些更有资源、更有地位的人做更多的事情。
而且给我的感觉是他们真的坚信自己是救世主，我觉得非常的困惑。
这个也让我想到上周我去上海拜访了一盒，然后还顺走了一本书，顺走了那本《利他的代价》。一上来就是彼得·辛格他讲的那个很有名的思想实验：你在上班路上，发现池塘里有个小孩溺水了，你要不要跳下去救他？但是你要知道跳下去救他，你的西装就会湿了，那你上班就要迟到了。
任何一个有正常良知的人都会觉得，这个天平两端极度不对等，怎么可能有人因为西装会湿掉、上班会迟到就不去救人？
然后这个作者就巧妙地跳出来说：但是我们明明有能力去救助很多的人，比如说刚才志林提到的那些在极度贫困的人，其实我们是有这个能力的，但是我们视而不见。这不也是在为了一身西装而匆匆赶路，假装没有听见这个哭声吗？
我觉得他们也是自己要给自己洗脑和说一套故事，因为我觉得没有人会想承认自己只是为了赚钱或者是社会地位在做这件事情。AI 又给了他们一个很好的幌子，因为这个技术确实足够厉害，是一个像电和火一样的发明。当然我也不得不承认……
技术革命带来的历史回响与潜在风险
人类历史上最厉害的公益，很可能就是几次工业革命。回顾人类绝大多数历史时期，GDP的发展曲线几乎都是平的，直到工业革命之后，也就是1800年之后，才呈现出极度陡峭的上升曲线。所以技术革命确实会给世界带来巨大的变化，甚至在很大程度上，技术进步本身就是最大的公益。
但这件事情是否可以成为每一个投身科技创业的人的一种自我兑现，或者尝试去自我和解的口号？其实并不尽然，因为这其中包含着两重严重的问题。
第一个问题是，技术同样可能带来巨大的伤害与风险。比如现在的AI，大多数科学家都会同意它跟核武器一样，极有可能给人类带来巨大的灾难。然而我们普通人对此好像没有任何发言权，只能眼睁睁看着少数人狂飙突进，所有人都被裹挟着绑在同一艘船上。
第二个问题是，它所带来的福祉和对人类进步的提升，是否是同时且平等地发生的？在历史上，工业革命时期有一个非常著名的提法叫做“恩格斯停顿”（Engels' pause）：从1780年到1840年这段时间里，英国的人均总产值提升得非常多，但是人均工资几乎没有增长，几乎处于停滞状态。甚至要等到将近两百年后，也就是1901年之后甚至更晚，工人的实际收入才慢慢追赶上来。
在当下的AI时代，这件事情可能会变得更加突出。因为劳动在整个资本结构里的占比可能会进一步下降。两百年前可能只是工资不涨，两百年后很有可能直接演变成工作消失。如果未来所有的财富和权力都掌握在这些AI公司、AI公司的股东以及背后的投资人手里，那么对于绝大多数普通人而言，这就是一个权利被剥夺的过程。
先行者的创始人承诺与人类道德圈层的扩展
当然，这里也需要打一个补丁，并不是所有的科技巨头都完全不关心这些问题，也有一批人对此非常关注。比如我们认识的一个在全球范围运作的公益机构，叫做“创始人承诺”（Founders Pledge）。他们所做的事情，就是号召科技公司的创始人在创业早期就签署承诺，承诺在自己未来的股权变现之后，要把比如7%到15%的收入全部捐出去。
目前全球已经有两千多位创始人签署了这项承诺，承诺捐赠的总金额高达上百亿美元，而且其中已经实际兑现捐出的，也有十几二十亿美元。虽然跟庞大的整个市场体量比起来，这些钱依然是非常小的一部分，但总归是有的。这些人算得上是先行者，总得有人率先迈出这一步、开创这样的先河。
这也是让人依然能对未来抱有希望的一个原因。最近读到一篇文章叫做《The Unimagined Good》，里面提到一个核心观点：人类历史上的每一次道德进步，在它真正发生之前都是不可想象的。
就拿消除奴隶制来说，两千五百年前的亚里士多德都认为奴隶制是极其正常的，觉得有些人天生生来就是奴隶。要是放在当下的眼光去评判，亚里士多德简直就是“塌房”了。但在那个时代，大家普遍觉得这再正常不过。直到后来反对奴隶制的运动一次又一次爆发，大家才最终达成共识，认为奴隶制是不应该存在的东西。女性主义运动是这样，反对种族主义的运动也是这样。
回顾这段历史就会发现，人类文明的“道德圈层”是在不断向外扩展的。最开始的时候，人往往只关心自己，随后开始关心自己的家族、自己的种族、自己的国家；接着开始去关注并关心跟自己不同种族的人；甚至在未来，人们会进一步关心跟我们不是同一个物种的生命。道德圈层就是这样一步一步慢慢扩展开来的，而每一次扩展的背后，实际上都有无数个体的努力参与其中。
走出防御心态：在利他中重获连接与力量
面对这种从关心自己到扩大圈层的过程，很多人立刻会联想到中国古话说的“仓廪实而知礼节”，或者“穷则独善其身，达则兼济天下”。在今天这样一个充满不确定性的时代，大家常常会说：“我现在不去做公益、不去捐钱，纯粹是因为我缺乏安全感。一切都在剧烈变化，工作朝不保夕，我哪有多余的财富和精力去关注远处的哭声呢？”
这是一种非常普遍的心态。在当前的大环境下，其实不仅是普通人缺乏安全感，哪怕是很有钱的人，往往也深陷在缺乏安全感、甚至觉得自己处于某种被剥夺状态的受害者心态之中。这种不安是深植在许多人心底的。
但有时候，通过利他、通过公益、通过与他人建立真实的连接，恰恰能让人重新掌握一种力量，获得一种被赋能的感觉。
传统的那套优绩主义、沿着社会阶梯不断向上爬的叙事，大家如今都承认它可能已经失效了。在这种时刻，人们需要寻找新的寄托、新的叙事和新的能量来源。当我们去帮助别人的时候，并不需要假定每个人都是纯粹为了他人而牺牲的圣人。利己和利他之间，其实存在着一种非常天然、有机的统一。
要说世界上谁在做好事时百分之百纯粹到毫无个人诉求，也许确实有这样的人，但无论如何，在帮助他人的过程中，行动者自己必然也会收获很多很多。因此，把利他看作一种深层次的利己，其实是非常正常且合理的动机。
当你去做好事、真正帮助到别人时，你看到对方脸上的笑脸，听到对方真诚地对你说一句感谢，甚至在落地很多公益项目时，受助者紧紧握着你的手、给你一个拥抱——那种能量是无可替代的。
哪怕不谈那么宏大的项目，就是在日常生活中帮助身边的人也是如此。比如我和我的伴侣，看到路上有人受挫困顿或者无处容身，我们也会把人接到家里的客房暂住，一起吃顿热饭，听听对方的故事。这种具体的善意会让你清晰地感受到，这个社会并不是所有人都在互相对立、互相敌视、你死我活地竞争。当你愿意伸出援手时，别人同样也会回馈善意。
所谓“施比受更有福”，放在这个语境下显得格外贴切。如果你对这个社会抱持着全盘敌对和竞争的想象，这个社会往往就会以敌对和冷酷竞争的面貌来对待你；但当你试着用包容、关爱的方式去对待周遭的人事物时，你所接收到的能量和外界的反馈也会随之转变。你内心聚焦并感受什么，现实就会不断强化什么。
被低估的善意与去神圣化的公益日常
曾经有机构分享过一组非常有意思的数据。有时候他们作为一家小型机构招聘全职岗位，可能只招一个人，却能一下子收到好几百封简历。平时大家在表面上似乎都在讲“我要好好搞钱、拼命赚钱”，但私底下却有大量的人渴望参与公益，经常是一个研究员岗位能迎来一比两百的报录比。更令人触动的是，很多求职者会在备注栏里特别留言写道：“如果选不上我完全没关系，我只真心希望这个岗位能由最合适的人去做。”看到这种话，会让人深刻地意识到：这个世界上依然是好人更多。
现实中，公众往往大幅高估了恶人的比例，而严重低估了好人的比例。这很大程度上源于我们的文化推崇“做好事不留名”，大家总担心自己一旦公开说了做了什么善事，就会被质疑是在炫耀、在往自己脸上贴金。调查数据显示，可能80%的人以为现实中只有20%的人捐过款；但实际情况是，大约80%的人都有过捐款经历，或者在他人面临危机与危难时都发自内心地愿意伸出援手。
新闻媒体往往不会日常报道上万人扶老奶奶过马路的善举，但一年之中只要出现一起恶性碰瓷事件，就会被铺天盖地报道，让所有人瞬间觉得人心险恶、处处危险。所以，无论是自己做了好事还是身边人做了好事，都应该鼓励大家勇敢站出来表达。好人应当多站出来发声，去营造一种积极的社会氛围，让大家对行善抱有更多的正面想象与包容。
在很长一段时间里，我自己也曾害怕公开说自己捐钱或做公益，总是顾虑别人会不会觉得“你是不是在把自己塑造成圣人”、“有什么了不起的”。但把公益人架在圣人的道德神坛上，本身就会引发反噬，因为没有人是绝对的圣人。
做公益的人同样会有脆弱、恐惧和动摇。比如我们去甘肃做项目，当地不仅高原反应严重，还面临着相当严峻的结核病流行问题。大家同样会高原反应，同样会感到害怕，也会犹豫第二年还要不要摆这么大的阵仗再去现场。同时，公益从业人员自己也是要养家糊口的，公益组织里的人同样需要拿工资，大家都是把这当作一份专业的工作在做。坦然承认自己的脆弱、恐惧和不确定性，远比刻意去塑造一个完美无瑕的圣人形象要真实得多。在分享这些真实体验时，即便依然难免会遭遇恶言相向，但也能理解大家当下生活都不容易，有情绪需要发泄，关键在于多一点彼此的理解。
选择多站出来发声、让善意被更多人看见，本质上是在用实际行动向外界传播正面信息，让大家明白做好事第一没有那么遥不可及，第二它非常值得去做。而它值得去做的最核心原因，正是因为利他对我们自身的精神状态大有裨益。
那种在帮助他人中感受到的“被需要感”，几乎是人类所有心理需求和感受中最高层级的一种。很多长期资助公益的捐赠人在写信反馈时，从来不会夸赞自己多么伟大，而是会分享说：每个月看到自己寄出的钱切实帮助到了远方困顿的人，他们开始变得更加喜欢自己了，觉得自己是一个更好的人、一个对世界有用且有意义的人。
这会让人建立起一套全新的自我评价体系，所带来的充电感和赋能感极其强烈。参与公益的形式远不止于大额捐赠，去做志愿者、参与献血、给临终关怀或安宁疗护做义工，乃至在日常中自带水杯、购买二手物品或临期食品，都是可行的路径。这种生活方式并不依赖于身处何种社会经济地位，每个人在日常生活中都可以做出自己的选择。
对“赚大钱再做公益”的审视与技术乐观主义的假设漏洞
很多人常抱有一种观念，觉得年轻人一毕业就做公益不合时宜，认为正确的路径应该是先在职场功成名就，等到四五十岁赚足了财富，再去开启人生下半场的公益事业。
这种“先赚尽可能多的钱，再把钱拿去做公益”的思路非常普遍。前面提到的很多技术新贵，之所以不像比尔·盖茨那一代富豪那样热衷于直接做传统慈善，也是出于类似的一套逻辑。他们的说辞往往是：“我现在最关键的任务，是确保AGI（通用人工智能）是由正确的人来引领；而我就是那个正确的人。只要我把AGI推向足够高的高度，届时就能通过全民基本收入（UBI）让所有人都不必再工作，从而获得基本保障。”这套理念与“有效利他主义”（Effective Altruism）社群的主张有着紧密的交集。
有效利他主义是一个包含了大量机构和从业者的庞大社群，其中一部分人的核心策略就是“多赚多捐”（earning to give），主张尽最大可能积累财富后再进行捐赠。然而，这类人群往往过度高估了自己的掌控力，极其天真地预设世界一定会完全按照他们所设想的理想路径去演变。
一个典型的例子就是FTX的创始人Sam Bankman-Fried（SBF）。他曾创办了当时全球名列前茅的数字货币交易所，他在行事时往往抱有一种侥幸与算计：认为挪用一部分用户的资产去进行高风险投资，有极大概率能博取巨额利润，然后再用这些收益去做善事。但他完全没有预料到这种违法挪用极易败露，更忽视了高风险投资一旦出现轻微事故就会全盘崩溃的致命隐患。
同样地，许多技术新贵坚信人工智能的发展会自然而然地带来生产力跃升和经济增长，而经济增长又会水到渠成地转化为普惠每个人的收入，最终实现“全人类被解放、无需工作、全员自我实现”的乌托邦故事。但这套听上去合理的故事内部，每一个逻辑跳跃都建立在极不牢靠的假设之上。
凭什么预设这一切就一定会自然发生？AI的发展完全有可能导致全方位的岗位自动化与大范围失业，使得财富极度向少数巨头集中。退一步讲，即便AI全面推动了经济总量增长，这笔庞大的社会财富又凭什么会自动分配为全民基本收入？其中的传导逻辑究竟在哪里？
关于全民基本收入，美国参议员伯尼·桑德斯（Bernie Sanders）曾提出过一个极具代表性的方案：他主张公众应当直接持有大型AI公司一半的股权，通过公众持股的形式每年享受分红。他的理由非常硬核：AI模型的训练是建立在整个人类文明历经无数岁月积累起来的庞大知识语料库之上的，这些数据就像全人类共有的石油矿藏一样，凭什么其产生的超额收益被极少数私人公司独占？因此，最合理的方式是在资本权力的顶层框架中，直接赋予全民股权。
然而，这样的提案在美国虽然被提了出来，但压根没有获得通过的可能，仅仅停留在部分人的讨论层面；而像山姆·奥特曼（Sam Altman）这样的AI领袖也从未正面回应过这类根本性的利益分配诉求。
当一个人真正掌握了无与伦比的权力和天文数字般的财富时，凭什么预设他依然能够坚守创业之初的理想主义，一心将利益奉献给全人类，而不是反过来利用资源进一步强化自己对产业和社会的垄断控制？“不忘初心”在巨大的现实诱惑面前是极其困难的。退一万步讲，就算创始人自己初心未改，公司背后的其他资本和股东也绝不可能轻易答应。
许多技术乐观主义者过于天真地预设每一步都会朝着最完美的方向演进。他们既严重低估了人性本身的幽暗与弱点，也低估了真实世界极其复杂的运作规律，以及不同利益相关方在博弈中产生的难以预测的连锁反应。很多时候，这套乌托邦叙事不过是他们为了消解自身道德压力而编造的自洽借口。
这种矛盾在当下的行业领袖身上体现得淋漓尽致。例如Anthropic的创始人经常公开谈论AI对人类构成的生存危机甚至灭绝风险，甚至有媒体报道称他曾询问员工：如果Anthropic的市值清零，大家是否还愿意继续工作。这种状态显得极为割裂：一方面他亲自在最前沿推动着AI一路朝着具备毁灭性威力的方向狂飙突进，另一方面他又深陷在道德伦理的纠结与挣扎之中。
早在很多年前，当这位创始人还未离开OpenAI、甚至还在普林斯顿大学攻读博士学位的时候，他就曾在一家公益组织的博客上撰写文章，认真探讨如何在几个不同的公益机构之间做权衡，好把自己的10,000美元捐赠出去，并提到自己完全可以省下这笔钱用于更有意义的善举。
有效利他与理性质问中的同理心
很多人会考虑把钱用来更新自己的汽车，或者重新去买一套漂亮的西服。但当时他就觉得，如果省下这些钱、把这笔钱用在能挽救几个生命的事情上，那就太好了。于是他就去评估了几个公益组织，做了一整套详尽的数学计算，大概就是算捐给这个组织能够挽救多少生命、捐给那个组织又能挽救多少生命。
他中间还有一个非常有意思的计算考量，就是讨论老人跟孩子的生命应该怎么去折算、怎么去估价。
这篇内容最后有一句话让我印象非常深刻。他说，如果你想要真正去改变世界，就需要一边保持这种极其理性的苛责和追问，一边又时刻保留着你最开始想去做这件事情时的那种同理心与爱。他说，这可能才是唯一的答案。
前段时间我读到这句话的时候，内心其实非常五味杂陈。因为他现在可能作为人类历史上最重要的一家公司的 CEO，在当年那篇文章里，其实表达出了非常多的困惑，他不知道这些棘手的问题到底该怎么办。
我当时还发了朋友圈，说我特别希望 Dario Amodei 现在依然还能保持当年的这种困惑。因为在某些情况下，我觉得他现在已经有点魔怔了。
正好在录制这部分内容的前两天，人工智能领域刚发生了一场巨大的讨论：Dario Amodei 又发了一篇宏观巨作，提出所谓“控制前沿发展速度”（pacing the frontier）的观点，认为我们应该控制前沿 AI 发展的节奏等等。然后 Sam Altman 也跟着出来附和，说对呀对呀，我们确实要控制。
当时就有人出来反驳——我记不清具体是谁了，好像也是伯尼·桑德斯（Bernie Sanders）还是谁——直接说：你们俩天天喊着要控制，那你们俩自己控制不就行了吗？你们自己停下来不就行了吗？我们其他人又没法控制你们，但你们完全可以控制自己啊。
这感觉就像是一群人在跑马拉松，跑在第一名的人一边飞奔一边喊：“哎呀，我们这到底图什么呢？我们大家不要这么拼了，我们不要这么卷了！”然后跑在第二名的人也跟着喊：“对呀对呀，我们赶紧停下来吧！”结果他们两个人脚底下却依然一步不停地拼命往前跑。
既然你们都觉得该停，那你们俩停下来不就可以了吗？这个选择权明明在你们这些巨头的手上，根本不在我们普通人的手里。所以有时候看这个事情就觉得非常吊诡，他们可能就是想让我们这些普通人在台下看他们的表演。这本身也是一种巨大的、异构的自我呈现。
但这件事情有时候确实也会让我心有戚戚焉。这到底是不是一个人靠自身意志能够去控制的？还是说背后某种巨大的时代态势，终究会把一个人逼成一个完全不一样的样子？这确实是一个非常深刻且复杂的问题。身价、智商以及能力上的差距过大，以至于让外界太难以对他们产生真正的共情。
机器人的税制探索与三次分配框架
除了前面提到的桑德斯提议让全民持有一半 AI 公司股权的设想，2017 年韩国其实也出台过一个关于“机器人税”的举措。当时韩国因为在自动化投资领域提供了非常多的税收减免，导致涌向机器人相关的投资变得越来越多。后来韩国政府逐渐发现，这种过度鼓励自动化的趋势很可能会对社会就业造成危害，于是便慢慢取消了这部分针对机器人投资的税收优惠政策。
后来有一项非常严谨的学术研究发现，取消这一优惠确实保住了更多的就业岗位；与此同时，它并没有对整体的投资环境和经济发展带来显著的负面冲击，也没有真正影响到韩国机器人行业本身的健康发展。虽然没有产生显著的负面影响，但它确实实打实地保住了更多的就业。
我是把这个事情放在一个怎样的框架里去理解呢？在 AI 时代的财富分配体系中：
- 所谓全民持股，是对应初次分配，它直接关联着底层的产权界定与初始要素收入；
- 税收制度的设计，则对应着二次分配，属于政府层面的调节机制；
- 而第三次分配，指的就是社会的慈善与公益事业。
在这三个方向上，理应都要有相应的努力与工作去推进。
但令人遗憾的是，比如加州州长纽森（Gavin Newsom），他其实也一直在推针对数据训练的税制设计，但推进起来并没有什么顺畅的逻辑。因为税制设计极其复杂，牵涉到漫长的立法程序以及错综复杂的政策游说；甚至包括桑德斯自己提出的初次分配、产权改革的提案，推行起来也是困难重重。因为这直接触动了太多既得利益者的蛋糕，是一件极其辛苦的事，中途会遭遇难以想象的巨大阻力。
更重要的一点在于，大公司有极其雄厚的资本，可以砸大钱去进行反对这些政策的政治游说。所以很多时候在制度层面就显得有些无解，甚至有点螳臂当车的无力感。
制度真空期的慈善与创业者的承诺
正因为如此，我反倒对第三次分配抱有更多的期待。我们能不能探索出一些有效的方法，让他们在内心被打动，或者在他们还没有真正拥有巨量财富的时候，就通过某种机制让他们愿意承诺把未来的钱捐出来？
因为捐钱、做慈善这件事情，它相对来说不那么依赖庞大而繁复的制度性建设。说白了，它更关注人的主观能动性。在这个维度上，人是拥有能动性、机会与可能性的。因此我觉得，在当下这个制度尚未完全成型的真空期，慈善与公益反而会变得更加重要。
在当年的美国，钢铁大王卡内基（Andrew Carnegie）所处的那个时代，针对超级富豪的累进税收制度，可能一直要到 1930 年代或者 1940 年代才真正进入美国的国家制度议程。而在 19 世纪中叶以及后半叶，对于那些迅速崛起的巨富而言，制度上根本没有任何实质性的约束。
但是卡内基却主动捐出了自己一辈子大概九成的财富。他把这些巨资投入到美国社会的各个角落：给教师设立养老金制度，在各地修建各种各样的公共图书馆，捐建大楼、医疗机构和教育设施。
这也是为什么我们现在在国内也非常积极地呼吁去做这件事情，尤其是面向一些年轻的 AI 创业者。如果你本身对未来世界的想象是包含着公平、正义与美好的，那么某种程度上，在你现在这个起步阶段就做出一个承诺——承诺当你未来真正赚到大钱、变得特别富有的时候，愿意把其中一部分钱捐出来——其实是一个非常好的举措。这不仅对你自己，而且对于整个技术社区以及社会来说，都是一件非常有价值的事情。并且现在确实已经有很多人开始这么做了，这也是我们团队当下在国内正在努力推进的一个方向。
当然，现在这个时代和卡内基当年相比，也有一个很大的难点。那个时候的卡内基已经明确确认自己就是一个超级富豪了，而且他在商业事业上可能已经没有了更大的野心，所以他可以心无旁骛、安安心心地去规划和分配自己的财富，就像晚年的比尔·盖茨一样。
但现在的状况完全不同。无论是所谓的老钱还是新钱，大家普遍都没有安全感，大家都觉得自己依然身处在一场极度激烈的残酷竞争之中：
- 老钱时刻担心自己会被日新月异的技术时代给彻底甩下；
- 新钱甚至连自己眼下的创业能不能活下去、能不能成功都不知道。
因此在当下促成这件事情，难度显然要大得多。
而且两百年前的劳动者面临的问题，仅仅是生产力上去了而自己的工资收入没有增加；而今天大家面临的问题，则是生产力上去了，自己的工作岗位可能直接被彻底干掉了。所有这些因素交织在一起都非常复杂，让人完全看不清未来的走向。
历史坐标下的普通人能动性
这个时代确实比过去很多时代都更具挑战性。我们身处其中，常常会觉得自己生活在一个挺艰难、挺难做事的年代，甚至会忍不住反问：为什么偏偏是我们这一代人？
但是如果你回去问历史上每一代人，问他们那个年代是不是很容易、很轻松，是不是同样充满了各种问题与挑战，大家大概率也都会回答说是的。
我们可以看一些客观的数据：今天我们每个人的人均预期寿命大概都是七八十岁。但在过去漫长的人类历史绝大多数时间里，整个人类的人均预期寿命通常只有三四十岁，而如今这种英年早逝的比例在全世界范围内已经下降得非常非常低了。今天我们能活到现在的年龄，其实在整个人类历史上，就已经击败了可能万分之九千七百九十九的人了。
尤其是生活在中国，环境相对非常安全，不处于战乱之中，能吃饱饭，能喝上干净卫生的饮用水，夏天有空调吹，无论远在天边都能跟清净和在乎的人随时保持联系。这些条件在整部人类历史上都是极其罕见的事情。
我并不是说拥有了这些物质和生活条件，我们当下就一定更幸福。我想表达的核心观点是：现在这个时代虽然在宏观上确实让我们感觉很灰暗，但对于身处其中的我们来说，依然是可以做一点事情的。
而且事情未必一定要做得非常宏大。普通人在一些关键的历史节点或生活时刻，是完全可以做出很好的决定的；普通人身上也是能够爆发出巨大的人性光辉与光芒的。
即便对于现在的很多 AI 创业者来说，虽然大家心里也都没有安全感，但比如在我们目前的社群里面，依然聚集着非常多优秀的 AI 创业者，也有很多充满活力的 00 后大学生。他们当中的有些公司，我看未来两三年上市都是很有机会的。但即便在当前的创业阶段，他们对公益也表现得非常热心，这样的实际案例绝不在少数。
我觉得国内环境有一点特别好，就是在当下你依然能够看到很多非常积极的事情正在发生。
AI 赋能乡村医疗与教育的实践
而且除了在财富端去做公益之外，将 AI 技术直接用于公益事业、去帮助弱势群体，也涌现出了很多实践。比如用 AI 赋能乡村医生，也是我们前几年在实际调研中推进的一个事情。
过去的情况是这样的：当我们深入到一些偏远村庄做田野调研时，发现很多村医的实际疾病诊断水平其实是偏低的。我们当时做过具体的测算，一个乡村医生真正能看对病、开对药的准确率，可能还不到 20%。很多时候在村里看病，基本就是一件全凭碰运气的事情。
但是现在有了医疗 AI 的辅助，这个准确率可能可以直接倒过来，从原先的不到 20% 显著提升到 80%。只要我们能够让村医正确地跟 AI 进行交互与诊断辅助，或者当村医自己实在处理不了眼前的重症难题时，AI 能够给出明确的建议，帮助他更精准地把病人转诊到上一级的医疗系统去。这种赋能改善是正在切实发生的。
再举一个我们在教育领域的例子。今天我们看到一个公益项目，他们让乡村的孩子们使用带有 AI 功能的 APP，去拍摄他们平时的错题本以及已经做过的考试试卷。AI 在识别之后，不仅会给孩子针对错题做进一步的细致讲解，讲完之后，还会根据孩子暴露出的知识薄弱点，专门出一套额外的定制题目来帮助孩子巩固这些知识点。实践发现，这最终对孩子们的学习提升影响很大，很有助于他们在未来的升学路径中建立起一定的优势。
另外，今年我和叶晓阳老师的团队合作，共同做了一个帮助农村学生填报高考志愿的 AI 项目。
过去这项工作非常繁重，需要极高成本的一对一深度咨询服务，需要投入巨大的人力与精力。叶晓阳老师之前做客我们节目时，就介绍过他每年高考志愿填报季的真实日程：每次一回国，在那两三个月时间里，尤其是在中西部欠发达地区，他一个人一天可能要连跑五所学校以上。他必须一所学校接着一所学校地给学生和家长做现场宣讲，教大家怎么科学地填报志愿，怎么评估自己的兴趣爱好、自身能力以及未来的行业发展前景等等，全靠纯人肉的方式去奔波传授。
而到了今年，这个模式有了很大的改变。我们依然会去一所高中的现场，做一个关于如何使用这款高考志愿 AI 网站的普及分享，台下坐着几百上千名学生、老师以及家长。现场宣讲结束后，学生如果有进一步的问题，可以在交流群里和志愿者互动，也可以直接在网站上和内置的 AI 助手进行对话，根据自己的具体分数去探讨志愿方案。这极大地降低了对传统一对一人力咨询的刚性依赖。
最后一公里的落地难点与人生模拟
当然，现场的集中宣讲依然是不可或缺的，只是不再需要把所有人力都绑在一对一的基础咨询上。
但这其中也暴露出了一个非常关键的问题：我们发现上面提到的任何一个公益案例，如果你仅仅是把一个现成的 AI 工具扔给受众，他们是根本不可能直接把这个工具用好的。
- 在 AI 赋能村医的项目中，依然需要有专业人员去培训乡村医生怎么操作，甚至需要建立监督和激励机制去推动他们使用；
- 在 AI 辅导农村孩子提升学业的项目中，依然需要大学生志愿者或者指导老师在旁边盯着用设备拍题、学题，而不是任由孩子拿着设备去跟 AI 聊些无意义的话题，或者转头跑去打游戏；
- 在高考志愿填报的 AI 项目里，同样需要有志愿者和一线老师深入下去教孩子如何输入信息、如何使用工具，并且在社群里做答疑解惑。
所以至少在目前，这“最后一公里”的人力服务和现实连接，是绝对没有办法被 AI 所完全替代的。
而且更艰难的一点在于，让村医、农村孩子、高考考生以及家长真正打心底里接受这套工具，中间有着非常漫长的距离。
比如我们在做今年的高考志愿填报项目时，感受就极其明显。叶老师整套高考志愿填报的方法论体系，核心逻辑是希望引导学生去主动挖掘自己的兴趣爱好与人生的真正热爱，从而去选择一个和自身特质最匹配、和分数最吻合的学校与专业。
但在实际执行中你会发现，很多欠发达地区的孩子和家庭，他们依然极度渴望你直接给出一个绝对化的标准答案。他们会觉得，我就考了这么个分数，你直接给我一个具体的学校代码就行了。这就变成了我们常说的“算命式志愿填报”——我输入一个分数，你必须直接吐出一个唯一确定的结果。但现实的人生规划很难是这样简单粗暴的。
人的成长和变得更好，从来都没有一个绝对而现成的简单答案，它必定需要你投入精力去思考、去交互。这里面最吊诡的地方就在于：如果一个人能意识到这件事情的重要性，他自然就会耐下心来一步步严谨推导，去挖掘自己的潜力和偏好；但如果一个人已经具备了这种认知深度，往往说明他的家境本身还不错，受教育水平也比较高，他甚至根本不需要我们的公益帮扶。
相反，那些处于最弱势境地、最需要帮助的人，往往完全意识不到这是自己人生的一次重大抉择。他们总想着像卜卦算命一样，轻描淡写地只求一个具体的学校名字和专业代码。
但面对这种情况，我想强调两点：
第一，即便他们当下的诉求仅仅是想要一个确定的学校和代码，我们的项目对于这些弱势家庭来说依然具有巨大的价值。因为在当下的社会市面上，充斥着大量的商业骗子和水平低劣的志愿填报机构。叶老师团队过去十年的学术研究发现，西部农村学生中存在着非常普遍的“高分低录”现象：很多孩子明明考出了不错的分数，却因为信息闭塞、被虚假信息欺骗，或者缺乏系统性的认知，平均浪费了十到三十分的高考分数。
第二，随着 AI 技术的到来，我们完全可以利用新的交互方式，更好地去传递启发式的教育理念。
比如我们团队今年还和另一个团队合作设计了一款游戏化的 AI 产品。在这个产品里，学生可以输入自己的高考分数、所在地、目前对什么事情感兴趣、未来向往在哪个城市生活、期望做什么样的工作，还可以留下一句个性化的描述，比如自己和家庭目前有什么矛盾、或者当下有什么特殊的想法。
系统接收到这些输入后，会运用 AI 生成一个非常具体的生活场景，把学生未来读这个大学、学这个专业时的生活状态、对专业的理解、校园日常全貌生动地描绘出来，就像一个量身定制的“人生模拟器”。
学生可以通过对不同生活场景进行排序，直观地感受这到底是不是自己真正向往的人生。通过置身于这种场景化的体验中，他们可以更好地探索自己的真实喜好与价值偏好。我们不再需要用过去那种居高临下的说教方式去跟他们沟通，AI 带来了全新的可能性，能够为每个人提供定制化的场景与工具，为过去那些晦涩难懂的探索性知识带来极具具象化的加成。这种具象化的赋能，在 AI 技术成熟之前是很难想象的，也是这项技术推动平权的一个极具潜力的切入点。
数据标注中的偏见与专业化演进
这也让我想到上周去上海参加“数字木兰”年会的经历。他们的实践同样给我带来了极大的震撼与思考。
“数字木兰”一直在支持生活在偏远、欠发达地区的女性就业。其中有一个重点项目，就是组织贵州、甘肃等偏远地区的女性去从事 AI 数据标注的工作。
乍一听到这样的项目，我相信很多人跟我最初的第一反应是一样的：怎么又让偏远地区的女性去做这种低端的数据标注？这种机械式的劳动完全沉淀不下来任何长期的知识与技能，而且往往呈现出周期性的特征——等这批数据标注完之后，她们是不是又面临失业了？
外人很容易产生这种先入为主的刻板观念。
但是，当我听完现场的项目介绍，并且真正坐下来听那些参与项目的偏远地区女性讲述她们切身的工作体验之后，我才深刻意识到，我们过去的认知往往带有某种城市视角的傲慢想象。
事实的真相是，她们现在已经完全能够胜任很多相对高端的数据标注工作。尤其是在诸如金融、医疗等高度细分的垂直专业领域，当下依然沉淀着海量完全没有被标注过的高价值专业数据。而要高质量地完成这些数据的标注，恰恰需要经过极其严格的系统化训练，需要由具备一定文化教育背景、训练有素的专业标注人员来完成。
支持偏远地区女性就业与一线实践者的周全考量
这些工作并不是像之前想的那样可能持续两三年，也许他们未来就没有工作了；他们的能力也是随着工作在逐渐增长。比如相关组织也会支持很多偏远地区的女性在自己的家乡开特色民宿。面对这种项目，大家肯定会想那些民宿会不会服务很差、配套设施跟不上。但这个时候，像洲际这样的酒店集团就会给她们提供研学服务；同时，像他们这样的组织也会鼓励这些妇女去学习和使用 AI。
比如有一个例子是经营民宿的一位偏远地区女生，她就会用 AI 做出一个自己的 Agent，能够用各国语言来完成各个服务环节里可能需要的一些必备外语沟通或者问题解答，这对她来说就很有帮助。同时，她们也会让那个 Agent 帮她介绍自己所在地方的历史文化。当时看了以后挺受触动的，就是发现这些一线工作者考虑得比我们想象中要周到得多，而且他们做的事情也比我们想象中多得多，让人感到很钦佩，也很汗颜。
大家有时候会因为读了一些书或理论，对宏大叙事产生一些想象和批判性思维，对于行动有一种完美的要求和苛责。但实际上，对于很多女性来说，有这样一份稳定的收入其实已经非常有意义了。对于想要独立生活的女性来说，这份工作提供了立身之本；而对于大家关心的一些议题，比如反家暴，给女性提供经济独立性，其实是帮助她们脱困最好的手段，在国际上的证据和研究也非常多。
零到三岁早期发育与本地就业的价值
另外还有一个特别受关注的议题，就是孩子零到三岁的早期发育。对于这些已经养育孩子的女性来说，可以留在本地工作，不用外出务工，对于陪伴孩子、促进孩子早期大脑发育是非常有帮助的。当然对于男性来说也是如此，男性其实也应该留在本地去带孩子。因为孩子的零到三岁，也就是出生之后的这一千天，几乎是对人大脑发育影响最关键、最重要的一个时间窗口。
人的大脑在这段时间里的神经元突触连接是最密集的，错过就错过了；错过零到三岁这个窗口，后面怎么补都补不回来。所以在教育议题里，零到三岁可能是最好的投资议题。
因为这是大脑硬件上的差距。调研发现农村大概有百分之四十的孩子是认知发育迟缓的，很大原因就是留守。很多去看过的情况是，孩子被放在炕上一整天，爷爷奶奶在外面务农，孩子没人管、没人陪，大脑发育就会迟缓。这很可能会影响孩子未来能不能很好地使用技术、理解技术发展，甚至都先不用说技术，孩子未来能不能跟人进行良好沟通都会出现很大问题，进而从根本上影响他的学习成绩、未来的收入以及面对技术变化世界的能力。很多不平等在出生的那一刻就已经被影响了。
而且零到三岁的养育其实没有那么复杂，不需要“鸡娃”，就是很简单的陪伴：陪孩子读读书、唱唱歌、在地上爬一爬；当孩子有反应的时候，给予所谓的回应式照料，有回应就足够了。说白了就是高质量的陪伴。这非常依赖妈妈们能不能有机会在自己的家庭附近、不需要远走高飞就能养活自己，有一份稳定的收入。
比如在肯尼亚，前段时间的一项研究非常振奋人心：肯尼亚大概有百分之四十的家庭处于贫困线以下，如果在产妇预产期前后给家庭发放一千美元，能降低新生儿死亡率百分之四十八，这是一个非常巨大的影响。之前志林在分享里也提到过，现在大家直觉上会觉得直接发钱可能不是最有效的方式，应该捐物资来保证钱不被滥用并发挥最好效果。但援引的研究表明，有时候发钱这种反直觉的方式，反而是最有效的。
很多时候人们的直觉是非常靠不住的，如果把这种靠不住的直觉直接套用在帮助别人的事情上，可能会带来很大的灾难。比如在教育领域，很多人一想到捐款就是捐学校、捐书包、捐希望小学、捐操场，但很少有人意识到，零到三岁可能才是带来农村孩子与城市孩子差距最大的那个窗口和影响因素。甚至不仅是零到三岁，孕产期本身就已经极其重要，比如妈妈的叶酸有没有补充足够、产检有没有做好，这些都会产生很大影响。
这些反直觉的事实恰恰是大家应该去关注的。帮助别人不能只满足于自己的想象和快乐；虽然利己也很重要，但既然核心是帮助别人，第一要义就应该是让别人真正因此受益，而不是让受助者成为满足施助者自我感动的嫁衣，否则是非常可惜且本末倒置的事情。
发展中国家的产业阶梯与 AI 带来的就业冲击
关于 AI 标注未来是否会让从业人员一直停留在产业链底端的问题，近期做关于 AI 收入分配的研究时也发现了一个重要现象：对于欠发达国家或欠发达地区来说，劳动力的投入本身往往是走向致富和成长的必经之路。比如中国最早作为“世界工厂”和代加工基地，对经济发展和出口贡献巨大。弱势家庭和欠发达地区爬升阶梯也是同样的逻辑：在初期劳动力相对便宜的时候，用它获取第一桶金，有了资本积累之后再去做更高附加值的产业，这本身是发展的正常路径。
但 AI 可能会带来一个负面影响：如果未来这些劳动力直接被机器人替代了，贫困国家原有的这条发展路径就被抽走了，未来依靠什么来发展，就成了一个关键问题。
《经济学人》近期有一篇报道提到，AI 不仅没有毁灭就业机会，反而创造了许多就业机会，并引用了美国九月份的就业数据。但评论区很多人吐槽指出，这实际上是毁灭了贫穷国家的就业机会，而为美国创造了一些就业机会；且这些在美国创造的新增就业机会，许多也是围绕着如何替代人类工作而出现的周期性、短暂性的岗位。
比如《纽约时报》前段时间报道了肯尼亚的论文代写产业被彻底替代的现象。肯尼亚原本被称为世界的“论文代写工厂”。肯尼亚全国约有百分之四十的人口在贫困线以下，当地政府发现论文代写带来了巨大的外汇收入，甚至把这当成了一项国家政策予以鼓励，引导学生到外包平台接单，并将数字化教育知识政策纳入培养纲领。结果 ChatGPT 出现之后，绝大多数代写工坊直接倒闭，许多毕业后无所事事的年轻人又重新回到了找不到工作、只能打零工或务农的苦闷状态。AI 巨头们可能只考虑对本国选举和经济周期的影响，却忽视了这种外溢影响；就像气候变化的影响最终可能会变成尼泊尔的冰川崩塌一样，这是他们不曾深思的问题。
拒绝完美主义与慈善在历史中的隐性贡献
对于支持偏远地区民宿或搭建知识系统这类事情，多年公益实践的一个深刻感受是：世界上不存在完美的行动。如果苛求一个完美的行动——要求这项行动一上来就对所有人都有好处、能解决所有问题——那么结果就是不会有任何行动发生。
先做点什么非常重要。只要怀着认真的态度想做点事情，就会在过程中发现问题，然后不断迭代、深入思考，改变往往就是从这里开始的。大家都是人，应该承认人性的复杂与多样。在这个时代，大家能够做点实事就已经很不容易了，可以对此抱有更多宽容。当然也不能过度宽容，因为不靠谱的公益组织和沽名钓誉的人确实也不少，对这部分人还是应该提出更高的要求。
在讨论中，人们往往容易同时高估又低估技术：高估技术的作用，比如如何让一位白内障老人愿意放下家庭琐事和思想顾虑，去做一个五到十分钟的复明手术，这类问题技术可能永远解决不了，必须依靠人去沟通和推动；但有时候又容易低估技术在公益实践中的实际效用。真实世界不是写 GRE 论文那样非黑即白，很难给出一个轻率绝对的定论。在行业里待久了，深知困难是绝对存在的，大多数时候伴随着痛苦，但改变的希望与机会也同样并存。
“这个世界非常糟糕”、“这个世界已经比过去好很多”、“这个世界可以更好”，这三个判断其实是同时成立的。很多人往往只陷在其中某一面：要么看到新闻报道觉得世界糟糕透顶，要么活在泡沫与想象中觉得世界无比美好。但回顾历史，人类曾经历过冷战与核战争危机等极其黑暗危险的年代，既然人类能从中存活下来，面对 AI 的冲击也完全有希望平稳度过。
在核危机等历史转折中，危机的调解与避免重大破裂，背后其实有慈善家的贡献和努力。慈善在人类历史上扮演过非常关键的角色，但很多时候由于各种原因被隐藏或忽视了——因为做好事留名容易被看作沽名钓誉，同时很多慈善支持的项目也会被冠以科学本身的叙事。
比如，当年改良产量更高的小麦和水稻、带来拯救了超过十亿人生命的“绿色革命”，背后正是由洛克菲勒基金会出资支持的。又如核战争危机调解中的一个重要机制——帕格沃什会议（Pugwash Conferences），是在美苏冷战期间邀请两国的科学家聚会交流，探讨如何减少军备竞赛，科学家们再回国向各自政府高级官员传达共识，从而显著减少了美苏阵营之间的误判。帕格沃什会议背后同样是慈善家出资支持的，因为在当时没有政府愿意出这笔钱，科学家聚会的差旅食宿等费用正是由慈善资金承担才得以成行。历史上许多重要转折都是这样促成的。
涟漪效应与微小行动的汇聚
既然历史上有人这样做过，未来也会有人继续做下去。每个人不论拥有的财富多寡、社会地位高低，其实都能做出比自己想象中更多的事情。
这就是所谓的涟漪效应：一个人只要稍微勇敢一点，多做一点点事情，往往就会产生像多米诺骨牌一样的连锁反应。比如今年一月份在成都走访一所创新学校时，遇到一个女孩写了一本回忆录，讲述自己当年遭受某教育机构控制与侵害的故事。当时与学校老师交流得知此事后感到非常难过，也了解到当事人承担了巨大的压力。于是协助联系了学校老师和几位朋友，把线索转给了一家知名调查记者媒体。记者团队持续跟进了半年，最终发表了一篇重磅的深度调查报道，对该机构未来的招生和运作产生了巨大的制约与影响。一个人稍微勇敢一点、对自己关心的事多迈出一小步，就会有人接力，共同把事情推动得更大更好。
类似的机制也体现在“百分之一捐赠承诺”项目中。刚开始倡导大家每月捐出收入的百分之一时，感觉非常艰难，尤其是在大环境不好的情况下，很难预期会有多少人响应。但目前已经有一千四百多个人坚持每个月捐出收入的百分之一。这其中有创业者、大厂高管、公务员、教师，也有六十多岁的阿姨——在北京有一位六十岁的阿姨甚至提出，未来可以去老年大学向有钱有闲的老年群体宣讲公益理念；也有成都读小学三四年级的学生，把自己零花钱的百分之一捐出来。虽然金额有限，但核心在于每个人都在自己力所能及的范围内多做一点点。承担一份自己能够承担的责任本身就是了不起的事情；即便人微言轻、最终未必能带来巨变，但在这样的行动中度过一生，本身也是一件美好且幸福的事情。
公益资金体量与全社会资源的对比
当谈到一千多位捐赠人时，也能感受到背后的不易与心酸。在之前“数字木兰”的活动现场，查询相关项目多年来累计投入的资金规模，发现无论是蚂蚁公益还是数字木兰单个项目，多年来投入的总资金大约是六点多个亿。对于普通企业而言，经营十年甚至二十年都未必能赚出六个亿的利润来做公益，如果横向对比，这个规模已经相当庞大。
然而，如果放到更大的宏观视野中，整个中国公益界一年的总捐赠预算大概在一千五百亿到两千亿元之间。公益需要承接的是市场与政府尚未完全覆盖和解决的所有社会问题；而市场的经济规模是数十万亿元，政府预算是数万亿元，相比之下，一千亿到两千亿元的公益资金体量还不到中国 GDP 的百分之零点一。在这有限的资金盘子中，还需要覆盖医疗、教育、环境、动物保护、性别平等等所有领域的议题，资源总量实际上非常有限。
微小的力量与“这条小鱼在乎”
Speaker 0：大概也就？
Speaker 1：是，什么吉林省一年的教育财政支出，我随便做一个比例，就是一个省级单位的一个实体一年的财政支出。但在发达国家，这个比例可能会到百分之一点五到二 GDP，就是年度捐赠总量占 GDP 的占比。但你可以想象，慈善和公益相比于政府跟市场……
Speaker 0：依然是极度微小的力量，嗯嗯。
Speaker 1：但我觉有两件事儿让我觉得这个事儿很值得做。第一，就是用很俗的话说，就是“这条小鱼它在乎”。
Speaker 0：啊对，我刚才也想到这句话。
Speaker 1：对啊，你说我们确实，比如说我们支持这个白内障项目，可能我们现在就是撬动和倡导别人的捐赠，可能刚刚一千万左右，大概这个体量吧。当然还是很少哈，但是一千万如果我们确实能把它用来帮助，比如说几百个老人看见这个世界，然后几百个孩子治疗先心病，几千个孩子上了孩子的社会情感课程、避免未来的抑郁，几百个女性得到了反家暴的支持……
Speaker 0：几百个农村的女性。
Speaker 1：她得到了这个身体跟精神，当她处于抑郁和不高兴、难受的状态的时候，有外部的介入，嗯。然后我们还做了可能几千上万个孩子的性教育的普及跟课程。你觉得少吗？就是我说这不少啊。我们作为普通人这一辈子，我觉得能干点这样的事情，我觉得也得知足吧。
公益它一方面具有远大的理想，但另一方面，我觉得我们也很容易忘记，其实很可能你做点什么，其实本身已经挺了不起了。很多人觉得，自己把自己管理好和过得不错已经很艰难了，你影响别人了，那还能怎么样呢？我觉得一个也不要太大，对自己很满意。
普通人如何力所能及地参与公益
Speaker 1：然后第二个是，我觉得不要小看一些小钱和一些小的举动它可能带来的巨大影响。就我刚刚说的嘛，你有时候做一点点小事，它可能会具有巨大的涟漪效应。
Speaker 0：我们这样的普通人能够做的、力所能及的，且能产生正向效果的小事儿有哪些？
Speaker 1：我的捐赠肯定是，嗯，就是长期的把钱捐给一些特别靠谱的公益机构。对，当然我们会提供一些这样的建议，比如……
Speaker 0：大家可以去我公众号看一看。
Speaker 1：但也未必是我们，我觉得有很多方法可以去看一个公益组织好不好。选择一个你更感兴趣的项目，对，感兴趣的项目，然后做一些基础的调研跟研究工作。
第二个呢，我觉得很重要的就是，对于一些重要的社会议题和公益问题，应该要关注并且发声。就比如说公益组织他们……
Speaker 0：或者媒体爆出来一些很严重的社会问题。
Speaker 1：我们其实你转发，其实很可能在一些关键时刻也会带来很大的影响。可能你的关心、你的转发、你的在乎，它本身就让这件事情赢得了更多的曝光。
Speaker 0：没错，关注，没错，而且你不知道你转发给谁，他又转发给谁。
Speaker 1：这个事儿谁看到了，也许能够转给一个关键节点的人。就是这样的，因为这件事还挺常发生的。有时候我们包括做播客也是，我觉得你们这种关心也会带来很大的影响。就是谁听了之后，他可能今天不会有什么，他未来遇到一件事儿，哎，他觉得我好像能在这儿做点什么专业的事。
Speaker 0：他突然中了一千万彩票，然后就说，哎转手捐了。
Speaker 1：啊没错没错，我觉得是完全有可能的。所以我觉得不要小看人性善意的传染性。我经常很喜欢这句话，就是……
Speaker 0：这个是那个 TED 的创始，应该叫 Chris 吧？
Speaker 1：他写过一句话叫：当善意变得可见的时候，它就会变得具有传染性。而且我还记得我前几年在香港疫情的时候，看到一个出租车的一个标语，我非常非常喜欢这句话，后来我在好多时刻都发过一个朋友圈。他说：最容易人传人的是希望。
回到身边：对他人多释放善意
Speaker 1：第三个我想说的就是，可能就没有那么宏大了。我觉得就是回到自己的身边，我觉得尽可能做一个对别人善良、对身边的人好、包容的人。这个事情不需要那么复杂，就是这个人包括可能你的亲友、伴侣、你的父母、你的朋友、你的同事、你的上级、你的下属，也包括跟你路上遇见的陌生人，或者是外卖员，或者是保洁员、保安等等等等。
我觉得每个人都尽可能的希望让自己身边的人变得更好过一点的时候，大家感受都会更好，嗯。而且这件事情也会具有传染性，以及会让我们每个人在生活里头都不要那么难受。我觉得大家现在过得都挺难受的。
这个事情可以往小说，说的很小。比如说你在骑自行车的时候，别人别了你一下，我们不要特别难受、骂回去；或者是别人也在急匆匆地赶电梯的时候，我们给别人留一个门；或者是外卖员在下雨或者大风不好天气了，我们尽可能多给他一些打赏。
我最近看到的一个社交媒体上的倡议是，建议大家就是点尤其是比如什么小象超市啊、山姆这种配送，如果是那种很重的，你拆分成几个单，你不要让这些外卖骑手一次性负重特别的多。
是的，我其实觉得这种小事听起来也有点古旧，有点老生常谈，但是如果我们都在各个生活的细节里，多对别人有一点点关心跟关爱，这个社会真的会好。所以我觉得在一个整体比较压抑的时刻和环境跟时代，大家尽可能都松松绑，对别人多释放一些善意，我觉得也许就是我们可以做的最最重要的一些事情。
三句话与真正的神迹
Speaker 0：有想到你说的那三句话，说是：这个世界特别不好，这个世界比过去已经好很多，和这个世界可以变得更好。
Speaker 1：对，是的，这三个事情同时成立。我们也可以通过我们自己一点点微小的行动，让这个世界变好一点点。对啊，如果我们所有人都这么做，那就不是一点点了，对啊。然后对吧，最后我觉得回到那句话：让善意人传人，让希望人传人。
好的，谢谢志玲，谢谢雨，谢谢你的分享，谢谢雨凡，感谢。
Speaker 0：以上就是本期节目的全部内容。如果你觉得这期节目让你获得了一些新的视角、新的启发，欢迎你把它分享给你关心的亲友。
这里的这段话我非常喜欢：这个世界非常不好，这个世界已经比过去好了很多，以及这个世界可以变得更好，这三句话可以同时成立。直面这个世界仍然不完美的地方，不等于否认已经发生的进步；承认自己能够做的事情有限，也不意味着我们对任何事情都无能为力。
Speaker 2：如果你最近也常常觉得这个时代变化太快、问题太多，而自己的力量太渺小，希望这期节目可以给你带去一点点力量。我们可以从自己在意的问题、从自己的身边开始做一点真实具体的事情，提供一些力所能及的帮助。它未必能够立刻改变世界，但这个世界所有已经发生的改变，也都是这样开始的。
毕竟我们人类不是靠魔法走到今天的。如果真的存在所谓的神迹，那么我想一代又一代人积累起来的行动和善意，可能才是真正的神迹。
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