1978年初夏，美国西北大学不能再平常的一天，工程教授Buckley Crist收到一个被邮局退回的包裹，奇怪的是——他这段时间并未寄出过什么东西，于是他叫来了保安。包裹是个炸弹，保安打开后身受重伤。

此后的18年里，这样的案件一再发生。凶手一共寄出了16枚邮件炸弹，共炸死3人，炸伤23人。FBI 想尽办法要抓凶手，然而十几年的调查、动用500名特工、误抓200多名嫌犯、查访上万民众，依旧一无所获。

1995年4月，凶手一次性寄了四样东西：两个邮件炸弹，炸死加州林业协会总裁，炸断耶鲁大学计算机科学教授大卫·加勒特几根手指；一封警告信，警告1993年诺贝尔奖获得者遗传学家理查·罗伯特和菲利普·夏普，要求他们立刻停止基因研究；一篇发给《纽约时报》长达3.5万字的文章，承诺如果美国主流媒体一字不改地全文刊登，他将永久停止炸弹袭击。

FBI局长和美国司法部长最终同意刊登这篇文章。1995年9月19日，它发表在当天的《纽约时报》和《华盛顿邮报》上，题目叫做《论工业社会及其未来》。

当然警方最后还是找到了凶手，是加州大学柏克莱分校最年轻的助理教授——泰德·卡辛斯基（Ted Kaczynski）。

令所有人惊奇的是，《论工业社会及其未来》是篇充满思辨的哲学论文。论文声称，工业革命最后带来的只会是人类的灾难，技术使人类丧失自由，最终将导致社会动荡甚至毁灭，人类应摧毁现代工业体系。凶手之所以袭击大学教授，是因为他们推动了技术的发展。

对于智能机器与人工智能，卡辛斯基并不看好。

卡辛斯基假设「计算机科学家成功地开发出了智能机器，这些机器无论做什么事都比人类强。在这种情况下，大概所有工作都会由巨大的、高度组织化的机器系统去做，而不再需要任何人类的努力。 」

而这个前提下，可能会出现两种情况：一是允许机器在无人监督情况下做决策，二是人类保留对机器的控制权。

前者就是所谓的「超级AI」，其预期的主要特征是：一是在所有领域超过人类；二是所有的认知效率超过人类认知。他能帮助我们面对未知做更好的决策与选择；后者更偏向于狭义人工智能：仅具备某项认知能力，实现某项技能，且无法推广至实现其他功能。

对于前者，卡辛斯基认为：

如果我们允许机器自己做出所有的决策，人类的命运那时就全凭机器发落了。人们也许会反驳，人类决不会愚蠢到把全部权力都交给机器。但我们既不是说人类会有意将权力交给机器，也不是说机器会存心夺权。

我们实际上说的是，人类可能会轻易地让自己沦落到一个完全依赖机器的位置，沦落到不能做出任何实际选择，只能接受机器的所有决策的地步。

随着社会及其面临的问题变得越来越复杂，而机器变得越来越聪明，人们会让机器替他们做更多的决策。仅仅是因为机器做出的决策会比人的决策带来更好的结果。最后，维持体系运行所必需的决策已变得如此之复杂。

以至于人类已无能力明智地进行决策。在这一阶段，机器实质上已处于控制地位。人们已不能把机器关上，因为我们已如此地依赖于机器，关上它们就等于是自杀。

然而就算我们想尽办法，保留对机器的控制权，结果也很糟糕。

另一方面，也可能人类还能保持对机器的控制。在这种情况下，一般人也许可以控制自己的私人机器，如他的汽车或计算机，但对于大型机器系统的控制权将落入一小群精英之手——就像今天一样。

由于技术的改进，精英对于大众的控制能力将会极大提高，因为人不再必需工作，大众就成为了多余的人，成为了体系的无用负担。如果精英集团失去了怜悯心，他们完全可以决定灭绝人类大众。

如果他们有些人情味，他们也可以使用宣传或其他心理学或生物学技术降低出生率，直至人类大众自行消亡，让这个世界由精英们独占。

现在看来，1978年的忧虑至今仍旧成立。人工智能是迟早会实现的大势，关于人工智能取代人类的问题比以往任何时候都迫在眉睫。

从历史变迁我们不难看出未来方向。石器提升了原始人的生活效率，工具提升了部落人的生活效率，蒸汽、电力提升了当代人的生活效率……我们正在逐渐变“懒”，如果人工智能能够帮我们做出利益最大化的决策，我们不难想象机器帮助我们选择的那天的到来。

英国小说《美丽新世界》说了大实话：人类崇拜那些使他们丧失思考能力的工业技术。

即便最后超级人工智能没有被成功实现，机器也会取代人承担越来越多高重复性的工作，而低能力的工人逐渐被机器取代越来越过剩。当机器接管大部分重要的工作后，留给人类的将是大多数相对不重要的工作。

当人工智能取代人类时，我们还能做什么？

有些专家认为，“机器换人，工业机器人将人类从繁重、危险、重复性劳动中解放出来，让人有更多的时间去做更有意义的事，这能增加人类的幸福感。” 

然而现实是，解放并不意味着自由。

当我们赖以生存的工作被机器取代后，“被解放”的我们迎来的更可能是令人窒息的无奈、迷惘与空虚。我们只有不断升级，跟上技术迭代的脚步，才不会被时代的浪潮抛在后面，最后无所事事自生自灭。

人工智能到底是好是坏？这个问题到现在依旧难以被解答，但唯一能确定的是，更早认识了解人工智能，我们才能更好地拥抱未来，提前做好一切应对准备。