邻近性偏差：为优化AI而牺牲自然智能的文明迷途
核心观点
高度智能的文明可能陷入一种独特的疯狂：为解决某个问题而加速导致该问题的条件。当前人类正陷入这种疯狂，其核心在于我们为了升级对生命的模拟（如AI），正在拆解地球生命赖以生存的真实操作系统（自然系统）。其深层驱动力并非单纯的愚蠢或贪婪，而是人类的“邻近性偏差”——倾向于重视近处、可见、可衡量的事物，而忽视远处、无形、复杂的事物。这导致我们以牺牲更大、更根本的自然系统（自然智能）为代价，去优化一个更小、更近的技术子系统（人工智能），这是一种系统性的认知错位与价值迷失。
嵌套层级的相互作用
核心原则：世界是一个嵌套的层级系统，小系统依赖于并存在于更大的系统中。
- 细胞 → 器官 → 身体
- 企业 → 社会 → 生物圈
- 关键认知：破坏外层系统，无论内层系统优化得多么精巧，最终都将崩溃。
当代文明的颠倒：我们的行为常常表现出一种倒置的层级观。
- 将拥有40亿年演化史的地球生物圈视为可开采的“矿场”。
- 却将仅有数年历史的大型语言模型视为宝贵的“资产”。
- 仿佛生物圈为经济服务，经济为技术服务。
邻近性偏差的心理机制
- 定义：一种深植于人性的认知倾向，即更重视近在眼前、可见、可衡量的东西，而忽视遥远、无形、复杂的事物。
具体表现：
- 人工智能（AI）是“邻近”的：其带来的便利、效率提升和可量化的产出（如季度财报）清晰可见。
- 自然智能（NI）是“遥远”的：古老森林的共生网络、人体肠道微生物组的表观遗传智慧、鱼群的集体行为智能等，无法生成季度报告，也难以在我们的数据面板上显示。
- 系统性的认知失败：这并非邪恶，而是丹尼尔·卡尼曼所说的“系统2思维”在文明尺度上的失效。我们依赖启发式自动驾驶，优化可见指标，却无视无法直接看到的系统性代价。
被忽视的能源等式与反馈循环
- 能源消耗：国际能源署预测，到2026年底，数据中心的耗电量可能超过日本全国。
残酷的对比：
- 13亿人仍无法可靠获得电力。
- 养活80亿人口的农业系统正因气候变化而动荡，而AI的能源需求又加剧了气候变化。
死亡螺旋式的反馈循环：
- 为应对工业文明带来的复杂问题而开发AI。
- AI运行需要巨大的工业能源。
- 能源消耗加深生态危机。
- 生态危机产生更紧迫的问题。
- 这又要求开发更多的AI来解决。
- 结果：效率的提升并未带来节约，而是导致了危机的升级。
狂热之下的饥饿与价值选择
- 触目惊心的现实：在万亿级AI投资发布会与消耗江河般冷却水的数据中心之外，每晚仍有7.33亿人挨饿。
这不是巧合，而是系统信号：当资本涌向人工通用智能，而非再生农业、土壤科学、种子多样性和农村水利设施时，我们暴露了一种痛苦的价值架构。
- 在这种架构下，大规模模仿人类认知被认为比维持认知得以进化的生物条件更值得投资。
- 自然智能的价值：自然智能是历经时空考验、迭代优化的系统所涌现的属性（如免疫系统、湿地水文智能、草原授粉逻辑）。我们可能在几十年内就丧失这些历经数十亿年优化的系统，只因它们不在资产负债表上，因此不被视为“有价值”。
我们错失的真正转型
- 反对的不是AI，而是“无批判的替代思维”：即认为可以用工程代理完全取代生命基础而不会丧失本质。
- 需要的转型：并非从模拟到数字，或从自然到人工，而是从榨取型逻辑转向再生型逻辑——这是文明自身运行逻辑的转变。
- 核心悖论：我们足够聪明去建造人工心智，却愚钝到无法保护自然心智。我们围绕错误的轴心组织我们的智慧，优化子系统却牺牲整体，并称之为“创新”。
- 代价的承担者：儿童与自然的联结被切断。在英国等高收入国家，儿童在户外的时间少于重刑犯。这限制了他们在所依赖的生态系统中发展全部内在潜力的可能。
行动指南：ABCD原则
系统变革始于足够多的个体（尤其是有行动力者）重新调整自身行为。
- A（立志，Aspire）：培养洞察相互作用的眼光。养成习惯，对每项技术投资或个人选择提问：“这依赖于哪个更大的系统？我是在强化还是削弱它？”让这个问题打断你的自动驾驶模式。
- B（相信，Believe）：从直觉和科学上，坚信自然智能具有不可替代的价值。证据确凿且日益增多。内化这一点后，你在食物、能源、注意力和投资方面的决策会发生结构性转变。
- C（选择，Choose）：谨慎选择资源投向。分配时间、金钱和精力时，心怀生态整体性。在热衷技术创新的同时，支持那些致力于土壤再生、保护生物多样性、建设食物主权的组织。二者本不对立——除非我们让它们对立。
- D（行动，Do）：本周做一件具体可见的事，去体验你身处其中的环境：种植、修复或守护某种生命。然后与他人谈论它。
我们无法在消耗殆尽的地球上靠计算脱身。以生命之名生成的代码，无法维系我们（依然还是的）活生生的生命。