猛虎、蚁群与创业者：AI 时代，为什么我们不必太悲观？

最近读到一篇很有意思的文章：Math Reveals the One Game of Chance You Should Always Accept。

文章从一个经典概率问题讲起：假如有一个游戏，抛硬币决定奖金。第一次成功，你得到 1 美元；连续成功两次，你得到 2 美元；连续成功三次，你得到 4 美元；再往后，奖金不断翻倍。虽然获得巨大收益的概率越来越小，但因为奖金增长太快，数学期望值会变得非常大，甚至在理想模型里趋向无穷。

这就是著名的“圣彼得堡悖论”。

从数学上看，这个游戏似乎“无论多少钱都值得玩”。但从现实看，没有人真的愿意花一大笔钱去玩它。为什么？因为现实中有资金上限、时间上限、心理承受能力上限。庄家不可能有无限的钱，玩家也不可能无限次尝试。

这篇文章最有意思的地方，不只是告诉我们一个概率悖论，而是提醒我们：

期望值是一种强大的思考方式，但它不能脱离现实约束。

这个问题让我联想到最近反复思考的 AI 与人的关系，也联想到创业者为什么要坚持。

一、AI 像猛虎，人类像蚁群

我们可以想象这样一个画面：

一只猛虎和一群蚂蚁，一起掉进了一口深井，或者一座极其复杂的迷宫里。大家都不知道出口在哪里，也不知道终极难题的答案在哪里。

如果只比较单体能力，猛虎当然远远强于蚂蚁。

它看得更远，跑得更快，力量更大，反应更敏捷。对应到今天的 AI，它可以快速阅读、总结、翻译、写代码、做题、生成方案。很多明确任务里，AI 的能力已经超过普通人，而且这种差距还在扩大。

但问题在于：真正复杂的世界，很多时候并不是一个“出口已经标好”的迷宫。

很多时候，我们连问题本身是什么都不知道。

什么方向值得做？
什么技术会突然爆发？
什么需求是真需求？
什么文章会打动人？
什么产品会被用户接受？
哪个数学问题背后藏着新的结构？
哪个看似无用的想法，十年后会变成巨大的机会？

这些问题不像考试题，没有标准答案，也没有明确路径。

在这种情况下，猛虎虽然强，但它毕竟只有一条路径、一个身体、一个视角。它每一步都很有力量，但它仍然必须选择方向。

而蚂蚁群的优势不在于单个蚂蚁聪明，而在于：

数量巨大；
分布广泛；
目标各异；
路径混乱；
允许大量失败；
总有人会误打误撞走到奇怪的地方。

从上方观察，最后很可能不是猛虎第一个找到出口，而是某只不起眼的蚂蚁率先撞见了出口。

这不是因为那只蚂蚁比猛虎强，而是因为在一个高度不确定、没有清晰目标函数的世界里，分布式探索本身就是一种力量。

二、AI 强在局部搜索，人类强在长期探索

陶哲轩曾谈到过当前 AI 做数学的问题。AI 在很多局部推理和形式化任务上已经很强，但面对真正复杂的数学问题，它经常会遇到一个巨大困难：分支太多。

一道复杂数学题，走到某一步之后，可能有好几个看似合理的方向。每个方向继续走，又会分出更多方向。假如每一步只有两个选择，走几十步之后，可能就是 2 的几十次方级别的组合爆炸。

AI 可能会快速尝试很多路线，但经常出现一个问题：

它走错了，失败了，下次又像从头开始。

它当然可以生成很多思路，但它未必能真正沉淀失败经验。它未必能准确判断：

这个方向为什么失败？
失败点是在第几步？
这个引理是不是太强了？
这个变形是不是把问题变复杂了？
下次遇到类似结构，应该避开什么坑？
有没有一个更弱但更可证明的中间命题？

而顶级数学家强的地方，恰恰不只是“聪明”，而是长期在同一个问题里生活。

他们可以数年如一日地钻研一个问题。每一次失败，不只是失败，而是变成对迷宫的一点理解。慢慢地，他们脑子里形成了一张越来越清楚的地图。

所以，在当下，面对真正困难、开放、前沿的问题，人类顶级科学家仍然有不可替代的优势。

AI 像一只强大的猛虎，每次进迷宫都跑得很快。
顶级科学家像一个长期在迷宫里生活的探险者，身上带着无数次失败留下的地图。

这两者不是同一种能力。

一个是局部爆发力。
一个是长期方向感。

三、创业也是一座迷宫

创业其实也是这样。

很多人把创业想象成一次赌博：
押中一个方向，突然爆发；押错一个方向，就失败离场。

这种理解有一部分是真的。创业确实有运气，确实有不确定性，确实有很多事情无法提前算清楚。

但如果只把创业看成赌博，就太浅了。

真正的创业更像是在迷宫里长期探索。

刚开始，你不知道用户在哪里，不知道需求是真是假，不知道产品该怎么做，不知道市场是否足够大，不知道自己有没有能力跑出来。

你做一个版本，没人用。
你写一篇文章，没人看。
你找一个客户，对方不买。
你做一个功能，用户无感。
你换一种表达，效果仍然不好。

表面上看，这些都是失败。

但如果你每次失败之后，都能多看清一点东西，那么它就不只是失败，而是在增加你的期望值。

这里要特别小心一个误区：

不是失败次数越多，下次成功概率就自动越高。

如果你只是机械重复，同样的产品、同样的表达、同样的渠道、同样的错误，那么失败一百次，第一百零一次也未必更有希望。

那不是坚持，那只是消耗。

真正有价值的坚持，是每一次尝试之后，你都在更新地图：

我更知道用户不喜欢什么了；
我更知道哪个渠道没有用了；
我更知道什么表达打不动人了；
我更知道哪个需求是伪需求了；
我更知道自己适合做什么了；
我更知道行业里真正的阻力在哪里了。

当这些经验被保存下来，被复盘，被压缩成判断力，你的下一次尝试就不是从零开始。

这时候，创业的期望值才是真的在增加。

四、圣彼得堡游戏给创业者的启发

那篇概率文章里的游戏，为什么有启发？

因为创业很多时候也有一点像“圣彼得堡游戏”。

绝大多数尝试，收益很小，甚至没有收益。
但少数方向，一旦跑通，回报可能非常大。

一篇文章可能没人看，但某一篇突然被大量传播。
一个产品版本可能没人用，但某个功能突然击中痛点。
一个小工具开始不起眼，但后来可能长成一个重要入口。
一个冷门技术看起来没用，但多年后可能变成基础设施。

这就是创业吸引人的地方：它的收益不是线性的。

如果你每次投入 1 分努力，只能稳定得到 1 分回报，那当然很容易计算。但创业不是这样。创业是大量小概率事件叠加的过程。很多时候，真正的收益来自少数几次非线性爆发。

这也是为什么创业者不能只看短期反馈。

短期看，每一次失败都像亏损。
长期看，如果你保留了学习能力和复盘能力，每一次失败都在帮你排除错误路径。

它就像你在迷宫里留下标记：

这里是死路。
这里太窄。
这里看起来近，其实通向陷阱。
这里虽然绕远，但有一点风。
这里也许接近出口。

只要你还活着，只要你还能继续尝试，只要你每次都带走一点地图，你的期望值就不是静止的。

它会随着你的认知、资源、判断力、网络和产品能力而增加。

五、知难而行，不是盲目硬扛

但是，坚持这个词很容易被误解。

很多人把坚持理解成“死扛”。
方向错了还坚持，模式不通还坚持，用户没有需求还坚持，自己也不复盘，只是不断对自己说：“再坚持一下。”

这不是创业精神，而是赌徒谬误。

赌徒谬误是什么？就是以为连续失败之后，下一次就更该成功了。比如硬币连续十次正面朝上，有人就以为下一次反面概率更大。但如果硬币是公平的，每一次仍然是独立事件。过去失败本身，不会自动提高未来成功概率。

创业者要避免这个陷阱。

创业里的“下次成功概率更高”，不是因为你已经失败了很多次，所以宇宙欠你一次成功。

而是因为你已经通过失败学到了东西，所以你下次的选择更接近正确方向。

这两者完全不同。

前者是迷信。
后者是学习。

所以，真正的坚持不是盲目硬扛，而是“知难而行”。

知难而行，首先是知道难在哪里。

难在产品？
难在渠道？
难在信任？
难在成本？
难在表达？
难在市场太小？
难在时机没到？
难在自己能力不够？
难在竞争对手太强？

知道难在哪里之后，还愿意继续走，这才叫知难而行。

六、AI 时代，人类不必太悲观

回到 AI。

今天很多人看到 AI 的进步，会非常悲观：AI 会不会取代人？普通人还有没有价值？创业者还有没有机会？写作者、程序员、研究者是不是都要失业？

这些担心不是完全没有道理。AI 确实会替代大量标准化、可评估、目标清晰的任务。

如果一个任务的特点是：

输入明确；
输出明确；
标准明确；
路径明确；
可以大量重复；
错误容易检查；

那么 AI 的优势会越来越大。

但人类的价值，并不只在这些地方。

人类还有很多优势来自真实世界里的分布式探索。

人类有具体处境。
人类有痛苦和欲望。
人类有奇怪的偏好。
人类生活在不同环境里。
人类会提出非标准问题。
人类会因为某个偶然兴趣长期坚持。
人类会在失败里形成自己的判断。

AI 可以回答问题，但人类仍然不断制造问题、遭遇问题、定义问题。

AI 可以提高解题效率，但世界上最重要的事情，很多时候不是“解一道已经定义好的题”，而是发现：

哪道题值得解？

这就是人类不必太悲观的原因。

不是因为 AI 不强。AI 当然很强，而且会越来越强。

而是因为世界本身不是一张已经写好答案的试卷。世界更像一座复杂迷宫。里面有大量未知出口、大量伪出口、大量死路、大量还没有被定义的问题。

在这样的世界里，人类的数量、差异、欲望、经验和长期坚持，仍然有巨大价值。

七、未来最强的不是人，也不是 AI，而是“带着猛虎的蚁群”

当然，我们也不能自我安慰。

如果未来 AI 拥有长期记忆、自动复盘、多智能体协作、形式化验证、自动实验能力，它就不再只是一只猛虎。它可能变成一群会协作、会记录、会复盘的猛虎。

那时候，人类的很多优势会继续被压缩。

但这并不意味着人类没有位置。

更可能的未来是：

最强的不是单独的人。
也不是孤立的 AI。
而是“带着猛虎的蚁群”。

也就是说，一个个普通人、创业者、研究者、写作者，借助 AI 这个强大工具，扩大自己的探索半径。

以前一个人一天只能尝试一个方案。
现在可以让 AI 帮你生成十个方案。

以前一个人写代码很慢。
现在可以快速做出原型。

以前一个人读不完很多资料。
现在可以让 AI 帮你筛选、总结、比较。

以前一个创业者很难同时研究产品、市场、文案、技术、用户反馈。
现在 AI 可以成为他的外脑。

AI 不是让蚂蚁消失，而是让某些蚂蚁拥有了猛虎的局部能力。

这对创业者尤其重要。

创业者本来就是在迷宫中找出口的人。AI 的出现，不是让迷宫消失，而是让你在迷宫里行动得更快、试错成本更低、复盘能力更强。

但最终往哪里走，仍然需要你自己判断。

八、创业者的真正优势：持续更新自己的期望值

所以，创业者最该做的，不是幻想一次命中，也不是因为 AI 强大而悲观。

创业者最该做的是：

持续让自己的下一次尝试，比上一次更有信息量。

你做一个网站，没人来，不要只是沮丧。你要问：
是内容不够好？标题不够好？分发渠道不对？用户根本不需要？还是信任没有建立？

你写一篇文章，没人读，不要只是怀疑自己。你要问：
是选题不对？表达不对？开头不够抓人？标题没有钩子？还是读者根本不在这个平台？

你做一个产品，没人付费，不要只说市场不好。你要问：
用户到底有没有强需求？你解决的是不是高频痛点？付费对象是谁？购买决策链条有多长？有没有更小的切入口？

每一次失败，如果能回答一个问题，你就离出口近一点。

这就是创业中的“期望值增加”。

它不是玄学。
它不是鸡血。
它不是“坚持就一定胜利”。

它是一个非常朴素的过程：

不断试错，
不断复盘，
不断排除错误路线，
不断积累判断力，
不断降低下一次尝试的盲目性。

最终，某一次尝试看起来像突然成功。

但其实它不是突然发生的。

它是前面所有失败累积出来的结果。

九、结语：在迷宫里留下地图

那篇概率文章讲的是游戏，表面上是数学，实际上讲的是我们如何面对不确定性。

AI 时代也是这样。

如果你只看单点能力，人类当然会感到沮丧。AI 像猛虎，普通人像蚂蚁，差距似乎越来越大。

但如果你把世界看成一座复杂迷宫，事情就不一样了。

在已知问题上，猛虎会赢。
在未知出口面前，蚁群仍然有机会。
在长期探索中，最重要的不是一次跑多快，而是能不能把失败变成地图。

创业者也是如此。

不要因为 AI 强大而太悲观。
也不要因为一次失败、十次失败就否定自己。
更不要把坚持理解成盲目重复。

真正值得坚持的，是带着方向感的试错。
真正能提高期望值的，是每一次失败之后，你都比之前更懂迷宫一点。
真正的创业精神，不是相信自己一定会赢，而是相信自己可以通过持续学习，让下一次更接近出口。

世界很复杂，出口很隐蔽。

猛虎会跑得很快。
蚂蚁会死掉很多。
但只要蚁群还在探索，只要有人不断留下地图，总会有某只蚂蚁，先闻到出口处吹来的风。