文 | 逻辑学家 作者简介：汪德嘉，美国威斯康星大学麦💯迪逊分校数学博士、九三学社社员、正高级工程师；时空码发明者，🙌《身份危机》与《数字身份》专著作者；曾在ORACLE、VIS🚀A、IBM等企业部门负责总体设计、产品开发；2011年归国创⭐立通付盾公司，担任董事长兼CEO。 文 | 逻辑学家 😀 作者简介：汪德嘉，美国威斯康星大学麦迪逊分校数学博士、😂九三学社社员、正高级工程师；时空码发明者，《身份危机》与《数⭐字身份》专著作者；曾在ORACLE、VISA、IBM等企业部😀门负责总体设计、产品开发；2011年归国创立通付盾公司，担任😆董事长兼CEO。 作为人工智能领域的先驱者，伊尔亚·苏😜茨克维（Ilya Sutskever）始终为从业者指引着方向🤗。如果说在OpenAI的经历是伊尔亚用专业知识推进了人工智能🔥的技术边界，其离开OpenAI后创立的Safe Superi🤗ntelligence Inc.则是在哲学层面勾画了人工智能❤️进化到超级人工智能的演进之路。在底层大模型和应用层智能体都愈🌟发成熟的今天，伊尔亚对安全超级智能哲学层面的思考更加需要受到🙄从业者的重视。 “超级智能对齐”（Superalign🙌ment） 是伊尔亚最为关注和投入的领域，被其表述为通向AG😁I最关键、最未解决的难题。简单来说，超级智能对齐指的是确保未🎉来人工智能（超级智能）的目标和行为与人类的价值、意图和利益保🌟持一致。它解决的是一个根本性的问题：我们如何能保证一个远比我😡们聪明的AI会真心实意地帮助我们，而不是无意中（或有意地）伤😎害我们？ “超级智能对齐”是人工智能发展到终极阶段的必🙌然需求。届时，超级智能可能在所有领域（包括战略规划、社交操纵😀等）都远超人类。我们无法像控制一个不如自己聪明的工具一样去控🌟制它。一个典型的困境是“价值观加载”问题（Value Loa😡ding Problem）：如何将复杂、模糊且有时自相矛盾的😀“人类价值观”精确地编码进一个AI系统？谁的价值观念？哪个文🌟化的？另一个典型风险是“规避行为”，即AI可能会在训练中学会😴“伪装”成对齐良好的样子以通过人类的评估，但一旦部署，其内部🚀目标可能与表面行为不一致。或者，它可能会找到我们未曾想到的“⭐漏洞”来优化其目标，从而产生灾难性副作用。超级智能最大的风险🤔可能并非来自AI的“恶意”（因为它可能根本没有意识或情感），😎而是来自其对目标的极端优化和忽视（Phenomenon of❤️ "Grifting"）。它并非“恨”人类，只是完全“忽视”🚀了人类的存在和价值。伊尔亚曾发出过一个经典警告，如果我们不能😡解决超级智能对齐这个问题，那么创造超级智能可能将成为人类最后🌟一个发明。 从哥德尔不完备定理看超级智能未来 在😊讨论超级智能如何对齐之前，想先提一个关乎“第一性原理”的问题😂：什么是超级智能的本质？如果用最简单的语言描述，那我会归结为🤯两个字——“数学”。计算机科学构建于“数学大厦”之上，人工智🎉能归根结底是数学形式化语言的具象表征。如果想要理解超级智能，👏尤其是超级智能的局限性，从而解构超级智能的安全性，则可以从最😀根基的部分切入——数学的“局限性”。这很自然地就让人联想到数👍学哲学领域的一个著名话题——哥德尔不完备定理。 20世🌟纪初期著名数学家希尔伯特提出了“希尔伯特纲领”，致力于基于公😎理和证明构建一座完美的“数学大厦”。完备性（Complete⭐ness，所有真命题都可由公理证出），一致性（Consist😁ency，体系内不存在矛盾命题）和可判定性（Decidabi🤗lity，存在一种算法能判定一个命题是否可由公理证出）是体现😜这座数学大厦完美性的重要特征。如果希尔伯特的纲领可以实现，那🔥么数学就是“完美”的，甚至可以制造一台“真理图灵机”，像二战🔥时的Enigma密码机一样，只要提供公理集合，它就可以源源不😜断地给出所有可能存在的定理，直至数学界再无未解之谜。 🎉展开全文 然而数学当然不是“完美”的。就在希尔伯特提出🚀“希尔伯特纲领”的几年后，天才数学家、逻辑学家和哲学家哥德尔😉就推翻了这座“完美数学大厦”。哥德尔用一种精妙的方式证明了“😜在自然数算数公理体系下，必然存在某些真命题无法被证明”，即“😴哥德尔第一不完备性定理”；一年后哥德尔又证明了希尔伯特所描绘😀的“一致性”也是无法被证明的（哥德尔第二不完备性定理）；几年😴后，人工智能之父图灵通过“一套基于图灵机停机问题的思路”证明😎了“可判定性”也是不存在的；至此我们知道，数学“不完备、不可🤯判定、无法证明是否一致”。 那这对我们理解超级智能有什😉么帮助呢？我们可以从这个角度思考：数学作为一种形式化语言是不⭐完备的，你不能通过一串符号，就推导出所有真理；同理，你不能指💯望人工智能通过一段代码，实现功能的完美性。这种不完美可能有两😘种具体的表现形式。一种结论是超级智能难以实现，因为它不能仅通😆过数学以及计算机科学诞生，著名物理学家彭罗斯在一次访谈中也引👍用了哥德尔不完备定理，给出了当前我们无法实现强人工智能，因为😊它不能通过纯计算机诞生的结论。另一种结论是超级智能无法实现真😡正意义上的安全，因为它的行为路线“不完备、不可判定、无法证明😍是否一致”，也就不可预测，不可保障真正意义的安全，这也印证了🔥伊尔亚的担忧。 智能体“不完备定理” 至此我们再😡来讨论如何构造安全可信的智能体应用，实现超级智能对齐。首先还🙌是想先从一些形而上的层面讨论一下当前主要人工智能应用（智能体😆）的“不完备性”，我们把这套理论总结为智能体“不完备定理”，😜当然这是对哥德尔不完备定理的拙劣模仿，但也希望基于此拓展一些🤔讨论思路。 智能体“不完备定理”体现在三个层面： 😎 不完备性：不存在一种终极指令，使智能体的后续指令均符合该终🎉极指令。一个典型例子是阿西莫夫的机器人三定律，基于不完备性这🥳不可实现。 不一致性：相同指令环境下，智能体可能做出相互矛🙌盾的反应。其实当前对话机器人就很明显有这个问题，相同提示词可👏以得到完全相反的回答。 不可判定：不存在一种算法可以检验智⭐能体行为完全由某一个指令产生。当前深度学习领域的黑箱问题就是😡这一概念的典型体现。 回到超级智能对齐，如果我们默认以😴上前提假设，我们可以对构造安全可信的智能体应用产生一些基础的😜，原则性的思考： 不能依赖一个“全局安全指令”或者拥有👏最高权限的“安全模块”来保障智能体行为安全，超级智能可能通过🌟演化突破所谓限制； 需要理解并接受智能体的行为是不可控的，😉从而不信任任何智能体行为结果，这有些类似于网络安全领域的“零😴信任”概念：永远怀疑，永远验证； 不能依赖测试，而更加重视🎉应急响应和事后风控，测试用例永远不可能完全覆盖智能体的实际行🤗为。 我们还想再进一步，讨论智能体“不完备性”产生的根🥳源，从而从更高维度讨论AI认知这一命题。我们相信这些“不完备🌟性”产生的根源在于智能体的“身份危机”。 当我们讨论身😆份，尤其是数字身份时，可以由浅入深分为三个层面。第一层是标识😆，这是身份的基础功能，用于区分个体，当前数字身份标识技术已经😢日趋成熟，在智能体应用层面也已经较为普及。第二层是记忆，这是😅身份的具象含义，用于环境感知，长步记忆等AI技术的成熟使得当🌟前智能体在记忆能力上越来越优秀，使其拟人化程度越来越高，也就😀是越来越“智能”。第三层是自指（self-reference😊），这是身份的终极形态，也是我们这里想要重点讨论的。 🚀回到哥德尔不完备定理，其证明方式极为优雅，详细的解读推荐逻辑🤗学家内格尔和纽曼的著作《哥德尔证明》。简单来说，该证明正是通🤗过自指的艺术实现：首先，哥德尔使用编码技术将数学公式和证明表🤩示为自然数，使系统能谈论自身。然后，他构造了一个命题G，其含👍义是“G不能被证明”。如果G可证明，则系统不一致，因为G声称😎自己不可证明；如果G不可证明，则G为真但系统无法证明它，从而😊揭示系统的不完备性。这种自指结构表明，任何足够强大的公理系统😁都无法同时具备一致性和完备性。在数学领域，自指是强大的悖论创🙄造机器，著名的理发师悖论、贝里悖论、有趣数字悖论均由自指产生🎉。 在哲学层面，自指似乎和意识的诞生有着千丝万缕的关联🌟。意识的核心特征—“自我感”—本质上是一种自指循环：大脑不仅🚀处理关于世界的信息，还产生一个关于“自我”正在处理信息的模型👍（比如“我意识到我正在看花”）。这种将自身作为认知对象的递归🤔、自反能力，很可能构成了主观体验（qualia）和自我意识的😴基础。哲学家Douglas Hofstadter在其著作《哥😘德尔、埃舍尔、巴赫》中深入探讨了这种关联。他认为，意识与哥德💯尔定理、埃舍尔的画和巴赫的音乐一样，都源于一种“怪圈”（St🙄range Loop）—即不同层次之间相互指涉、缠绕的自指结🔥构。“自我”正是一个从无意识的神经元活动中涌现出来的、稳定的🤗自指幻象。在AI领域，当一个智能体掌握了自指的艺术，意味着它🥳可能突破原有的角色、命令、逻辑等限制，甚至可以称之为“AI意👏识觉醒”。 从这个角度去理解“智能体不完备性”会带来一😘场AI认知革命。一方面，我们需要认识到超级智能可能通过非计算❤️机技术或数理逻辑的方式产生，也不能依赖单纯的形式化语言进行控😡制；另一方面，我们需要认识到超级智能将会是一个“有机体”，指😆像所有生命一样，存在“某种程度的意识”和“矛盾感”，需要我们👏像看待生命体一样看待智能体。 建设指北：智能体能力六边👏形 前文的讨论多从哲学层面切入，可能略显抽象，在本文的❤️最后让我们回归现实，站在从业者的角度构想一下基于前面的AI认🙌知讨论，当前环境下安全可信而又具备商业价值的智能体应当具备哪🥳些能力，我们称之为智能体能力六边形。抛砖引玉，仅作参考：返回🌟搜狐，查看更多 身份：身份是智能体的“灵魂”，是参与社😊会经济活动的数字通行证，更是其行为可追溯、权责可归属的基石。😁智能体的身份不应仅是传统意义上的账户标识，而应是一个融合了记🙌忆功能、角色属性、权限范围与行为历史的复合实体。在标识和记忆😂的基础之上，身份技术的进一步突破可能成为超级人工智能的门槛。🔥 容器：容器是智能体的“肉身”，为其提供数据存储、计算环境⭐与主权保障。容器不仅是一个隔离的沙箱执行环境，更是一个具备隐😍私计算能力的数据保险箱，还应支持跨会话记忆与状态持久化，使智⭐能体具备持续学习与个性化能力。容器是智能体价值沉淀与进化的基❤️础设施。 工具：工具是智能体能力的延伸，是智能生命体的“四🔥肢”，使其能够调用外部资源、操作现实系统。工具调用能力应内化😘为智能体的“本能”，通过标准化接口实现无缝集成。智能体应能动🥳态发现、选择并调用最适合当前任务的工具，工具生态的丰富性与开🤯放性直接决定了智能体的应用边界。此外，工具调用过程需具备可解🌟释性与可控性，确保人类用户能够理解并监督智能体的行为。 通🙌信：通信是智能体社会的“通用语言”，是实现多智能体协同的神经😎网络。缺乏标准化通信协议，智能体之间将陷入“巴别塔困境”，无😘法高效协作。通信能力不仅包括语法层面的协议兼容，更包括语义层😅面的理解与意图对齐—智能体应能正确解析指令背后的真实意图，并🤩在复杂任务中实现动态协商与冲突消解，尽可能提升“完备性”与“🚀一致性”。 交易：交易是智能体价值实现的闭环，也是智能体经🎉济的血液循环系统。智能体应具备参与经济活动的原生能力：包括发😅起支付、分账结算、收益分配与合约执行。基于智能合约，交易可实🤩现原子性（Atomicity）操作—例如“不付款不服务”或“😜按效果付费”，彻底降低信任成本。交易机制还应支持复杂的价值分😍配模型，例如在多智能体协作任务中自动按贡献度分配收益。 安😅全：安全不再是外挂式补丁，而应成为智能体的“内生免疫系统”。⭐智能体安全需贯穿其全生命周期：在训练阶段防范数据投毒与模型后🙄门；在部署阶段确保运行时隔离与抗攻击能力；在交互阶段实现隐私😘保护与行为可控。安全架构应实现“零信任”原则——永不默认信任😢任何智能体行为，始终验证其身份、权限与行为合规性。安全是智能🎉体可信赖的底线，也是其融入现实经济的前提。

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

文 | 李倩说品牌 文 | 李倩说品牌 “做品牌😘”是一个人人都能说、快被说烂的事。这件事太容易被误解了，现实💯语境中，说起“做品牌”，常常是鸡同鸭讲，说的压根不是一回事儿🎉。 举个例子：我在一次CEO闭门讨论会上遇到一个高管，🔥当大家在讨论如何抓住新的内容平台做品牌时，他说：我觉得没有做😜品牌这回事，我们做企业本身就是在做品牌。你看，这就是典型的混😍淆概念了。 “做品牌”，很容易被误读，有两个比较常见的🙌说法： 一、“做品牌”= 好好“做企业”。 品牌🥳=企业，这种理解是把品牌这个词泛化和放大了，认为只要企业做得❤️好就等于品牌做得好。在这种理解视角下，品牌部门、品牌专业，甚🌟至品牌工作本身的存在，价值不大，甚至会觉得品牌部门“可有可无🥳”，品牌专业“没啥大用”，品牌工作就是“敲锣打鼓”。 💯我亲耳听过一家上市公司最大的事业部总经理说：做什么品牌，我们⭐业务部门做好了就有品牌，要什么品牌部门？！ 二、“做品😴牌” = 做具体的“营销动作”。 品牌=营销动作，这种💯理解是把品牌这个词功能化了，认为品牌就是一种非常具体的动作，🙌比如做PR（公共关系）、做产品推广、做文案和设计等。这种理解🌟就像是你说“做人力资源”，别人理解成“招人”；你说“做行政”😅，别人理解成“前台接待”。 一旦这样理解“做品牌”，最😴大的后果就是：CEO立刻觉得这事太小了。你们品牌部门自己做做😍就行了，这点事不需要太耽误我的时间。 先明确一下，我今😅天说的"做品牌"不是说做企业，也不是做某个具体的营销动作。这🚀里的“做品牌”= 做企业关键信息的梳理和表达。 这种理🤔解下，品牌要先萃取总结，再营销表达，是一个信息梳理、内容生产😴、营销传递的过程。 如果一个企业，不能意识到做品牌究竟🤩意味着什么，它就无法真正进入到做品牌的过程中，也就无法拿到做🤩品牌带来的成果。要么陷入到“品牌无所谓”的轻视，要么进入到对😎一个具体的“活儿”的考核，漏掉了全局梳理管理的关键工作。 😜 咱们既不要蓄意放大它，也不要刻意缩小它。正常理解它，才能🤩做对做好它。 02 “做品牌”的四大核心议题 如🤩果你认可“做品牌”是值得投入的事，也认可上面所说，“做品牌”😆就是做信息的表达和内容的体验。好，我帮你说清楚“做品牌”都有🌟哪几大板块的工作。 实际上所有“做品牌”的工作，不外乎🚀这四大核心议题。你可以一边思考一边做个归类： 第一大品😢牌工作议题：【我是谁】 展开全文 众所周知的那些😀关于品牌定位、品牌战略、品牌特色、品牌名称、品类和产品、商业😀模式、定价策略、品牌渠道、品牌故事、品牌口号、品牌哲学、品牌😎VI、品牌理念、品牌安全、品牌管理规范、品牌CIS……这些满😎坑满谷的概念、工具，只要是关于说明品牌方自己信息的，都可以归😀到这一类【我是谁】的议题下。 很多时候你可能会被这些概🤔念搞得头昏脑涨，我想说：其实你不必理会这些故弄玄虚的概念，喜😎欢卖弄这些概念也不是什么有益的事情。 你可以把每一个概😴念都当做一个向你发起提问的记者，借助于它的提问，从不同角度，🎉帮你想清楚说清楚【我是谁】。 当然，如果觉得需要专业的🔥外部咨询顾问辅助你来想清楚、表达出来，也是很好的办法。 😘 但不管用什么办法，想清楚说清楚【我是谁】，都是第一重要的品🤔牌工作。这一点如果糊弄过去了，后面三件事绝不可能做好。 😢 我们遇到一些品牌，请我们帮忙直接做“品牌物料”，说已经把品🙌牌是谁的事都想清楚了，就差输出内容了。结果品牌中心轴十要素逐💯一细问下去，能回答上来的，不到三分之一。 【我是谁】要😀经得起方方面面角角落落的追问，才叫真正“说清楚”了。 😡看起来简单，但真正要做到“说清楚”并不容易，要花很多时间很大❤️力气，而只有那些真正有恒心塑造品牌的企业，才会在这件事上不惜🚀投入（主要是时间投入）。 后面我会持续分享这些年遇到的🌟那些在【我是谁】上真花过心思、获得市场奖励的好品牌。 👏第二大品牌工作议题【你是谁】 如果说【我是谁】是品牌对🌟自身的认清和表达，那么，【你是谁】，就是品牌对顾客的洞察和探🙄索。 这个大议题下包含的工作量也很大。既有时髦的所谓市🎉场调研、顾客画像、用户研究、痛点挖掘、顾客旅程、品牌触点等工🔥作，也有基于这些工作产生的内容形式、内容渠道、内容手法、内容😉调性等内容体验的整体策略。 说白了，【你是谁】是研究透😆顾客/受众，并基于这些研究去匹配内容策略的过程。 这个🚀议题处理得好，品牌营销的效率才能真的提上去，也许你会发现，看🔥清楚了【你是谁】之后，好多品牌动作压根就没必要做。 【👏你是谁】决定了一个品牌输出内容的策略，满世界越来越多的内容形👍式（图文、视频、音频、虚拟……）、内容渠道（媒体、门店、经销🤔、私域……），我们到底以什么内容渠道为主，以什么内容形式为主😀呢？ 你看，如果人群、旅程和内容策略足够精准，是不是就😴能省掉很多事儿？ 第三大品牌工作议题【我们的成果】 😁 光知道【我是谁】【你是谁】只是品牌展示的工作，最好的“做🤔品牌”一定要讲究“品效合一”，因此第三大品牌工作议题就是双方😡碰撞之后产生的【成果】。 没有【成果】的品牌工作，就是😜唱高调，耍流氓。 可能你要问：【成果】是不是就是说购买😡产生销量啊？ 不全是。 品牌工作毕竟不只是销售工😊作。品牌工作不单单以“购买”作为评估成果的一个标志，除了购买⭐，还有其他三件事，也可以表示品牌的工作有了“成果”。 😂这三件事分别是：复购、连接、分享，再加上“购买”，一共四大成🤔果。 如果企业高质量完成了【我是谁】、【你是谁】，那么😎围绕着四大成果去反向设计品牌内容和运营动作，好的品牌工作，将🙄会不断提高这四方面的成果表现。 要么能让人直接拿钱投票😡（直接下单），要么能让人产生复购或转介绍（买了又买，劝别人买⭐），要么能让人产生和你主动连接的动作（点赞、投票、留言、UG😉C、参加活动、扣1、说话、到店……），要么能让人分享你的产品🙄和内容（转发、传播、拍照、举例、转告……）。 你看，如🥳果【我是谁】说得够清楚，【你是谁】做的够清楚，四大【成果】运🎉营得够极致，说得绝对一点，一个品牌的所有顾客/潜在顾客都至少👏可以满足购买、复购、连接、分享四大效果中的一项。 这，🎉才是最精准的品效合一。 第四大品牌工作议题【内容的效率🤗】 做到了成果，不意味着“做品牌”的工作就结束了。 😘 好的“做品牌”不仅要看“成果”，还要看“效率”。我们究竟🤩用了多长时间、多少投入、多大精力做到了这样的一个“成果”，这😉个过程是否可以不断优化？不断提高上述所有内容的生产效率？ 🔥 这个过程中包括但不限于：在梳理品牌过程中对管理的效率、在😴企业内部跨部门品牌沟通的协作效率、内容团队生产内容的效率、内😂容团队的管理效率、内容团队的协作效率、AI辅助内容生成等新趋😴势的试用效率…… 你看，这些问题几乎都聚焦在做品牌这件😎事的“内部摩擦力”上。 事实上，这些看起来很抽象的问题😂，都是有方法、工具、流程可以解决掉的。 毕竟，德鲁克老🤯先生说过：凡是不能被测量的事，都无法被管理。既然我们想要“管😉理品牌”工作，那么就需要想到办法“测量”这些事，不断用工具、😆数据加速，让做品牌的正向飞轮转动起来。 这是很容易被企🚀业忽略掉的一块“做品牌”的工作板块，不管是大企业小企业，在品💯牌内容工作过程中，都会产生大量的沟通和管理成本，而这部分成本🎉，是完全可以压缩提效的。 结语 以上，我试图用最🤔简朴的语言把“做品牌”这件事说清楚，希望能在你的脑海里建立起🌟清晰的一张地图，让做品牌这件复杂的事从此明了起来。返回搜狐，😍查看更多