In meiner Kindheit liebte ich Go sehr, fast bis zur Besessenheit. Ich spielte keine Videospiele, mein Handy hatte nur eine App namens Go-Bibel, ich schaute Tag und Nacht die Partien von professionellen Spielern an und spielte, wann immer ich etwas Freizeit hatte, Online-Go. Abends saß ich im Bett und stellte die Steine auf, kämpfte gegen mich selbst, und morgens wachte ich auf und fand, dass ich auf Steinen lag – damals war ich fest davon überzeugt, dass Go die Krone aller Denksportarten ist. Der Moment, als mein Glauben zerbrach, war vor 10 Jahren, als AlphaGo meinen Lieblingsspieler Lee Sedol besiegte. Alle romantischen Vorstellungen verschwanden, Go war nicht mehr elegant, es wurde so langweilig wie Schach, der Rubik-Würfel oder Poker. In der High School war ich von Physik besessen, ein unvergesslicher Moment war, als ich eine Aufgabe löste: Wie sieht das Universum aus, wenn man mit 0,5-facher Lichtgeschwindigkeit fliegt? Die Antwort ist, dass man unter dem Einfluss der relativistischen Lichtablenkung und des Dopplereffekts einen blauen Körper mit rotem Rand in einer Goldfischschüssel sieht – ich dachte, es gibt wohl nichts Schöneres auf der Welt. Später stellte ich fest, dass veraltete mathematische Werkzeuge die Physiker stark einschränkten. Selbst viel intelligentere Menschen als ich könnten ihr ganzes Leben lang keine einheitliche Theorie finden, also gab ich auf. Aber das Gefühl für Physik, das wie ein weißer Mondschein war, blieb. Jedes Mal, wenn ich nach Hause kam, sprach ich mit meinen ehemaligen Klassenkameraden, mit denen ich Physik gelernt hatte, und stillte meinen Verstand. Vor ein paar Tagen erzählte mir ein Doktorand, der an der Peking-Universität Hochenergiephysik macht: Es gibt ein vertikales Projekt, das einen Agenten entwickelt, der auf Claude Code basiert und die Artikel reproduziert. Er hat die Artikel in seinem eigenen Bereich fast alle reproduziert. Vielleicht steht die Physik auch vor ihrem AlphaGo-Moment... Es geht nicht darum, dass KI die besten Methoden der Forschung beherrschen kann, es ist überhaupt nicht notwendig, die Optimierung zu verfolgen, solange sie besser ist als der Mensch. Im Trainingsdatensatz von AlphaGo waren viele Partien menschlicher Spieler enthalten. Nach AlphaGo entwickelte das Team von DeepMind ein viel stärkeres Go-Modell namens AlphaZero – ohne auch nur einen Tropfen menschlicher Partien, rein aus den ersten Prinzipien selbst entwickelt. Was noch frustrierender ist: DeepMind hat nicht weiter an einem stärkeren Modell gearbeitet, sondern einfach erklärt, dass das Go-Problem vollständig gelöst ist. Zerstört dich, was kümmert es dich?

Versuche einen Tag lang ohne AI auszukommen und keine sozialen Medien zu nutzen, und schau, was passiert.

Heute ist der zehnte Jahrestag, an dem AlphaGo Lee Sedol besiegt hat. Die menschliche Erinnerung ist seltsam, man erinnert sich an die wichtigen Ereignisse und was man damals gemacht hat: Ich war damals in der sechsten Klasse, auf dem Weg nach Hause von der Schule, und als ich die Nachricht hörte, fühlte ich mich, als würde sich die Welt um mich drehen: Vor dem Wettkampf hatte ich all meine Go-Punkte auf Lee Sedol gesetzt – die Punkte, die ich über Jahre mühsam angesammelt hatte, waren über Nacht weg. Damals dachte ich, dass es schwieriger sein müsste, einen menschlichen Schachspieler zu besiegen, als fliegende Autos zu entwickeln, aber ich hätte nie gedacht, dass es so einfach geknackt werden könnte. In der Grundschule musste man Aufsätze über die Zukunft in zehn Jahren schreiben, und ich konnte nur an Hardware denken: Neben fliegenden Autos und Raumschiffen war ich damals auch sehr besessen von Vakuumröhrenverkehr – ich hätte nie gedacht, dass diese drei Dinge überhaupt nicht verbreitet werden würden, die atomare Welt ist einfach zu langsam. Aber wenn ich jetzt zurückblicke, ist die Realität viel spannender als die Fantasien von damals: Das Internet hat den Raum verzerrt, KI hat die Zeit verzerrt, die Rendergenauigkeit der Cyberwelt wächst exponentiell, AGI ist zum Greifen nah – 2016 war der Transformer noch nicht einmal erfunden. Peter Thiel kritisierte, dass wir fliegende Autos wollten, aber nur 140 Zeichen bekamen, und er meinte, das sei eine Verflachung der Innovation. In gewissem Sinne denke ich nicht, dass man Silicon Valley oder die Risikokapitalbranche dafür verantwortlich machen sollte: Raumtemperatur-Supraleitung, kontrollierte Kernfusion und Quantencomputing sind alles extrem schwierige physikalische Themen, und bevor solche großen Durchbrüche erzielt werden, fliegende Autos in Massenproduktion zu bringen, ist wie Armstrongs Mondlandung – es ist nur symbolisch. Die wissenschaftliche Gemeinschaft ist zu einem weisen, aber langsamen alten Mann geworden, von dem Rennen vor 100 Jahren, über das Gehen vor einigen Jahrzehnten, bis hin zu dem jetzigen, wackeligen Schritt – die menschliche Weisheit ist am Ende ihrer Kräfte. Ein Freund sagte, dass sie in ihrem Forschungsprojekt einen Agenten entwickeln, der mit Claude Code wissenschaftliche Arbeiten reproduziert, und dass die Artikel in diesem Bereich fast alle reproduziert werden können. Sie haben das Gefühl, dass sie, bevor sie einen Artikel schreiben können, von der KI überholt werden, und das gesamte Forschungsteam ist besorgt, was sie nach ihrer Arbeitslosigkeit tun sollen. Das Ergebnis der Diskussion war, sich darum zu bemühen, die Erklärbarkeit dieser schwarzen Box der KI zu erhöhen. Zuerst war ich verwirrt und fragte: Was hat das für einen Sinn? Die Antwort war: Menschen mögen keine schwarze Box, egal ob es einen Forschungswert hat oder nicht. Geschichte und Realität treffen sich endlich an einem Punkt: Wie viel Territorium die Menschheit im Universum beanspruchen kann, hängt tatsächlich von Raumschiffen ab, aber das Gefühl der Menschheit kommt aus der Welt der Ideen – selbst wenn die atomare Welt hochentwickelt ist, wenn die Cyberwelt verwüstet ist, sind die Menschen immer noch unzufrieden. 140 Zeichen sind sehr wichtig.