摘要

Kotler 将 AI 视为创造力的增量工具，但人类与 AI 的终极比较仍无定论。 AI 可以把表现较弱者提升到中间水平，也可能把顶尖创作者推得更高，尽管他没有后者的数据。被问到一个强1000倍的 AI 是否能像人类一样具有创造力时，他回答“是，可能是”，随后又追问：它独自工作，还是与人类协作，效果更好？
创意经济已经是一个有实质规模的增长市场：Kotler 称其在15年间增长了3倍，“超级创意核心”人群也从约1亿扩大到3亿。 他援引的数据包括：美国约1万亿美元、占美国 GDP 的4.5%；全球约3万亿至3.2万亿美元；以及使用创造力工作的劳动者收入溢价13%。AI 究竟会扩大还是贬值创意工作，仍是开放问题。
心流被定义为一套可以训练的人类绩效系统，而不是机器可以自动抹平的优势。 Kotler 引用自我报告的500%生产力提升、报告中的700%创造力提升，以及在8个创意阶段中40%至60%的增幅。Flow Research Collective 在160个国家、28个行业训练了15,000名参与者，据称使他们处于心流的时间增加73.8%；许多人从每周1至2次提升到每天约2次。
当下的 AI 擅长收敛式模式识别——“以同类匹配同类”；Kotler 则认为，人类仍更擅长横向思维，即把“不相似的东西与不相似的东西”连接起来。 Kotler 转述了一项医学研究：医生单独诊断准确率约75%，医生加 AI 为80%，AI 单独则为95%。他同意诊断属于收敛式任务，并称这无法回答发散式创意工作的关键问题。
如果自动化消除了维持心流、意义感和动力所需的挑战，丰裕本身可能反过来伤害受益者。 Kotler 认为，能够带来生产力的挑战—技能平衡点，大约在当前能力之上4%至5%。Diamandis 提到 Universe 25 大鼠实验；两人还讨论了虚拟世界、“技术社会主义”以及“人类制造”标签，认为这些可能成为过度自动化未来的应对方式。
神经科技让这场人类与机器的竞赛本身也在动态变化。 Kotler 称其团队识别出了进入心流转变阶段的5至6个神经标志物；3年前看起来需要约50万美元的 fMRI 实验才能测量的信号，如今便携式 EEG 已经可以捕捉。他认为，这将先于下一轮脑机接口浪潮到来。
AI 安全的核心瓶颈，是在 Kotler 预期可能“颠簸不断的未来20年”里实现大规模协作。 他将 AI 与社交媒体、毒品合法化相比较：当社会没有准备好时，技术可能带来成瘾或颠覆。群体心流和长期规划或许能提供帮助，但真正危险的是过渡期。
这套行动手册结合了心态训练、在正确时间进行深度工作、即时反馈和社群支持。 Kotler 建议在起床后5分钟内坐到桌前、每天写1页、进行短时创造力练习、调节神经系统，并把心流视为4阶段循环。他新推出的 Alliance 为约100名超级创意者设计，周期8个月，包含3场线下活动、训练、AI 教学、问责机制，并于6月启动。

精读

1. 指数级技术已从预测变成运行现实

Diamandis 和 Kotler 于2019年出版了 The Future Is Faster Than You Think，时间距离疫情暴发约1个月。此后，AI 已经“现在就是一件事——它是真的”；Tesla Full Self-Driving 已经不再试图杀死 Diamandis；Starship 正在飞行；Bitcoin 达到100,000美元；量子计算也开始从概念走向现实。
Google 的 Willow 芯片是两人眼中最明确的量子计算标志。Kotler 说，Google 量子计算负责人 Hartmut Neven 展示了随着量子比特数量增加，错误率随之下降；他称这就是“实现”。两人原计划向 Neven 追问量子计算与意识的问题。
Kotler 谨慎地将不确定性下降与自由能原理联系起来。他将其描述为一种数学原理：系统会降低不确定性。他说，当天发表的一篇论文把这一原理延伸到直觉与心流，并开始思考心流是否可能是宇宙的一项基础属性，但没有声称这个问题已经得到解决。
两人下一本合著将重新审视约14年前的 Abundance。目前的书名暂定为 The Age of Abundance 和 We Are as Gods，出版时间讨论为2026年，可能安排在3月的 Abundance360 前后。Kotler 说，这本书将研究“最后一公里问题”：基本生活水平已经提高，但社会尚未充分认识到这项进步，也没有把它广泛分配出去。

2. AI 更可靠地抬高创意高度，而不是节省时间

Kotler 说，创意工作者接触 AI 时，往往期待生产力、速度或节省劳动力，随后在这些承诺没有立即兑现时放弃。他给出的反直觉判断是：AI 往往不会让任务更快，而是“把你提升一个等级”，帮助用户达到平时无法达到的工作水平。
Diamandis 以优秀 prose 为例：一句话中约90%的内容符合预期，但最后一个词打破模式、抓住注意力，并让意义落地。大型语言模型倾向于生成常见或平均的后续内容，不过用户可以调整参数，让输出更有想象力。
Diamandis 认为，Gemini 2.0 以及 OpenAI 和 Claude 的后续版本，最终会分析 Kotler 的语料库并模仿他的写作风格。Kotler 并不排斥这种可能性。
Kotler 说，他最近完成的一部小说，终于在57岁时把“40年的练习”汇集到一起。他和 Diamandis 还认为，约在50岁时，大脑两侧半球之间的沟通可能增强创造力、智力、视角、共情能力和可测量的智慧。两人都说，自己目前的能力比年轻时更强。

3. 人类横向思维是当下优势，而非永久护城河

Kotler 对劳动力市场的判断具有不对称性：AI 几乎毫不费力地“把底部提升到中间”，将表现较弱的员工拉到标准水平。他没有见过关于顶端的研究，但说：“我保证”顶尖创作者正在被提升到更高水平——这是一种确信，而非已被证实的发现。
AI 已经在模式识别上占优。Kotler 将其定义为匹配“同类与同类”、发现近距离连接。创新则更多依赖横向思维，即跨越遥远的概念领域，把“不相似的东西与不相似的东西”连接起来。他认为，人类目前仍然更擅长这一点，因为大多数 AI 系统被构建为收敛式而非发散式思考者。
Diamandis 问，如果一个 AI 系统的能力强1000倍，它是否能在每个领域都像人类一样具有创造力。Kotler 回答：“是，可能是。”随后他转换了问题：这个 AI 独自工作时更有创造力，还是在人类参与其中时更有创造力？
Kotler 转述了一项医学基准测试：医生单独诊断准确率约75%，医生加聊天机器人为80%，聊天机器人单独则为95%。Diamandis 回应称，这属于收敛式诊断，而不是发散式思维；Kotler 同意，这个例子无法解决创造力问题。

4. 毫不费力的丰裕可能熄灭产生意义的挑战

Diamandis 认为，创造力是人类健康与福祉的基础，因此机器变得足够强大后，人类不太可能简单放弃创造力。Kotler 担心的是，心流需要一个超出当前技能约4%至5%的挑战；如果难度消失，自动化可能连同支撑幸福感、目标感、意义感和生活满意度的机制一起移除。
Diamandis 的类比是 Universe 25。他将其描述为1960年代纽约的一项实验：4对具有繁殖能力的大鼠被放入一个拥有充足食物、筑巢空间和领地的栖息地中。他说，种群最终因为没有挑战而灭绝。
两人推测的解决方案是“技术社会主义”：由技术而非国家提供物质需求，同时让虚拟世界持续调整难度，使其处于用户的最佳区间。对 Kotler 而言，相关的奇点是这样一个时刻：模拟能够提供比物理现实更完整或更愉悦的人类体验。
Kotler 不接受技术决定论。社会已经在重新审视社交媒体，因为人们开始了解其成瘾代价；他预计会出现“无 AI 国家”或限制技术的司法辖区，主动划定边界。Diamandis 说，“人类制造”已经开始成为一种标签。

5. 创造力是一项数万亿美元级经济

依据 Richard Florida 的分类，Kotler 将专业创意者与“超级创意核心”区分开来：前者包括医生、会计师以及在各自领域引入新意的其他专业人士；后者则是创造文化与未来的创意创业者、艺术家和作家。他说，后一个群体已经从约1亿人增长到3亿人。
在约15年时间里，更广义的创意经济增长了3倍。Kotler 估算，其规模在美国接近1万亿美元，约占美国 GDP 的4.5%；全球规模则在3万亿至3.2万亿美元之间。Adobe 的2016年 State of Create 研究据称发现，在工作中使用创造力的人，收入比非创意工作者高13%。
管理层早在生成式 AI 出现前就已经发出信号：IBM 在2010年对 CEO 的研究中，将创造力排在最可能帮助 CEO 在21世纪取得成功的品质首位。后续研究给出的答案是分析性思维、解决问题和创造力，但 Kotler 认为这基本上是重复的，因为卓越的分析和解决问题本身就是创造力。
Diamandis 问，AI 把更多人带入创意工作后，是否会让创造力失去货币化能力。两位嘉宾都没有声称知道，市场最终会如何在基础生产与更高阶的新颖性之间进行分配。

6. 心流训练正把稀缺状态变成可重复的基础设施

Kotler 先强调数据带有自我报告性质。McKinsey 对 CEO 的研究发现，他们处于心流时生产力提高500%；Flow Genome Project 发现，人们报告的创造力提高了700%。由于后一个数字听起来大得不可信，他的团队把创造力拆分为8个阶段，从问题识别一直到执行，结果发现每个阶段都提升了40%至60%。
Flow Research Collective 的 Zero to Dangerous 项目已经在160个国家、28个行业训练了约15,000人。Kotler 报告称，参与者处于心流的时间增加了73.8%；许多人从每周1至2次，提升到每天约2次。
这改变了人与 AI 的比较，因为“在这幅图景里，人类不是静态的”。在机器智能发展的同一时期，冥想应用、便携式神经科技以及研究和训练意识的更好方法也在发展。
Kotler 的实验室识别出了进入心流时出现的5至6个神经标志物。他说，3年前，要测量相关信号似乎需要一项约50万美元的 fMRI 实验。通过与 VITAL Neuro 合作，如今一款便携式 EEG 头戴设备已经可以测量相同信号；脑机接口将是下一轮浪潮。

7. 人类增强仍是 AI 比较的一部分

Kotler 说，人类利用意识的能力正在发生革命，起点是冥想应用和便携式神经科技，下一步将是脑机接口。他的论点是，预测未来时不能提高机器能力，却把人类能力冻结在历史基线。
Diamandis 想象，一个名为 Jarvis 的个人 AI 可以改变音乐、调节难度，并呈现能够触发心流的挑战。Kotler 说，他的团队有一条专门的界面设计研究线：与 AI 合作以产生心流的最佳方式是什么？
终极比较仍然没有答案。Diamandis 问，AI 什么时候会取代一个人，或者什么时候 AI 会胜过“与 AI 协作的人”。Kotler 希望答案不会在他们有生之年出现，但也承认自己很难相信它不会发生。

8. 无边界的机器创造力让安全变成协调问题

Diamandis 引用 Naval Ravikant 的说法：让 AI 安全可能是不可能的，因为“创造力本质上是无边界的”。Kotler 认为这是一个很好的观点，并回到更宽泛的问题：技术究竟是一股不可阻挡的力量，还是社会仍然可以选择如何与之相处。
Kotler 所说的“最后一公里问题”是，人类已经拥有提升全球生活水平所需的大部分技术，却还没有学会进行大规模协作。他说，社会通常只有在战争或疫情期间才会全球合作；Diamandis 补充称，疫情期间的合作持续了约1个月，人们就开始分裂。
群体心流——心流的协作形式——或许能提供缺失机制的一部分。如果没有全球范围的对话与准备，Kotler 担心，被 AI 夺走的一代可能比被社交媒体夺走的一代处境更差；后者同样是一种在其影响尚未被理解前就被部署的成瘾技术。
Kotler 将其与毒品政策相比较。他描述说，Portugal 已经完全将所有毒品非刑罪化，而且其毒品问题仍在持续下降；但他同时警告，让一代没有准备好的人暴露于高度成瘾的物质，仍可能造成灾难。由于人类大脑偏重当下，他预计未来20年将“颠簸不断”。

9. 明智的 AI 需要教养、多元主义与克制

Kotler 将 AI 描述为人类的后代：如何喂养、训练和教育它，可能决定它最终是成为被培养成 Superman 的 Clark Kent，还是成为在破坏性环境中长大的同一个强大孩子。仅有善意还不够，因为善意有时也会变成软弱。
Diamandis 转述 Elon Musk 的目标：让 Grok “最大限度地好奇，最大限度地追求真相”。Kotler 起初说，这听起来“相当危险”，随后又将其与“最大限度具有创造力的 AI”区分开来，后者在他看来更加危险。
如果只能二选一，Kotler 更愿意在10年后与数字超级智能共同生活——那意味着智能提升10亿倍——而不是没有它。在他的最佳情景中，明智的 AI 可以约束人类的短期主义，劝说领导者不要彼此毁灭，并与其他 AI 协调合作。
对于“你会如何训练 AI”这个问题，Kotler 的诚实回答是：他还不知道。他将问题从一个拥有主权的模型，重新表述为数百万或数十亿个个人 AI——每个人一生相伴的 Jarvis——由此变成协作式 AI 与协作式人类的问题。

10. 创意大脑协调专注与想象，而不是二选一

Kotler 强调，创造力可以训练；宣称“我没有创造力”反而有助于关闭这一过程。核心的神经学对比在于执行注意网络与默认模式网络：前者压制干扰，后者支持走神、想象、自我指涉和反刍。
在大多数大脑中，这两个网络彼此对立：专注上升，白日梦就会减少。创意大脑则会让两者共同激活；显著性网络——负责选择什么值得注意的枢纽——也会变得异常灵活，使大脑能够在精确执行与生成下一个意外想法之间移动。
写作会让这种切换变得清晰：作家必须高度专注于某一句话中的词语，然后放松控制，发现下一行。心流会关闭无关结构，但保留默认模式网络中负责创造力的部分。
Kotler 说，这些差异可以在 fMRI 和 EEG 网络分析中看到。他还说，男性通常拥有更多半球内连接，女性则拥有更多半球间连接，但强调这不是绝对规律，不同大脑之间存在差异。

11. 心流化学物质放大洞见，直到同一个旋钮变成偏执

心流开始时，多巴胺和去甲肾上腺素会在大脑前部附近上升。两者都是奖励与聚焦相关的化学物质；去甲肾上腺素提供兴奋与注意力，多巴胺则尤其容易对意外产生反应。Kotler 说，他会在悬念写作中利用去甲肾上腺素来完成闭环。
模式识别本身会产生多巴胺。解出填字游戏或 Sudoku 的小奖励可以改善信噪比，帮助下一个答案成串出现。Kotler 说，这正是心流提高创造力的原因之一：多巴胺和去甲肾上腺素让人更容易注意到更多模式。
这个机制并不自带真伪过滤器。把模式识别调得过高，创造力就会转向阴谋论或极端偏执：大脑把遥远的事实连接起来，并为结果提供合理化解释，因为它本质上是一台制造意义的机器。
Anandamide 是内源性大麻素系统的一部分，可以放大横向思维。与此同时，心流的效率交换会让前额叶皮层的大部分区域失活，削弱维持自我与时间感的网络。过去、现在和未来被压缩到一起，形成诗人所说的“永恒的当下”。

12. 现场表现揭示了降低自我监控如何解锁综合能力

Diamandis 记得，有一次自己毫无准备地被递上一支麦克风，进入心流，并观察着自己在没有计划的情况下产生出喜欢的想法。那次经历成为他的锚点，让他能够识别出一种不受通常内部监督影响的流畅表达。
Kotler 说，公开演讲包含大量心流触发器，这也是为什么成熟的演讲者结束演讲后，几乎不记得自己说了什么。一个真正新颖的问题尤其有价值，因为它会“把你的脑袋踢向一边”，迫使遥远的数据点汇聚成一个新答案。
Diamandis 正是因为这个原因，更喜欢问答环节而不是准备好的主题演讲。Kotler 则把本期节目尚未解决的问题——如何训练 AI——转化为诚实的“我完全不知道”，随后承诺会继续思考，也许未来会通过一部科幻小说来回答。

13. 焦虑决定团队是追求新颖，还是退回安全

Kotler 最喜欢的结构是前扣带皮层，它帮助大脑在模式识别与横向思维之间进行裁决。焦虑是其中的杠杆：随着恐惧上升，大脑会要求一个安全、合乎逻辑且过去成功过的答案，而不是陌生的创造性行动。因此，稀缺心态会让现代工作者继续以受到威胁的狩猎采集者模式运作。
Kotler 的招聘规则是评估“一个人平常是什么样，以及他害怕时是什么样”。他偏好试用期，因为这能揭示一个人在压力、失败以及仍需对创意决策负责时的行为。Diamandis 说，他喜欢招聘职业极限运动员和军人，因为他们已经练习过如何在极端环境中保持冷静。
Kotler 观察到，创意工作者对 AI 有3种反应：早期试用失望后的拒绝；专注掌握一组选定工具；以及在各种工具之间广泛试验。他更喜欢从好奇心切入：登录系统、动手玩，并让 AI 教你如何使用它，而不是一开始就研究提示词。
每天10分钟是他的复利单位。他曾用短时间区块学习画画，接下来计划学习钢琴。AI 最终可能会完成这两项技能，但培养人的能力仍然可以改善人机组合。

14. 心态是调节新颖性、风险与机会的滤镜

创造力具有组合性：新信息与既有材料连接，产生新颖且有用的东西。但注意力会受到负面偏差扭曲，Kotler 认为负面输入与正面输入的比例接近9比1；恐惧偏爱熟悉的旧模式，而不是创造力所需要的新材料。
据称，感恩练习可以把这一比例调整到每个正面输入对应5至6个负面输入，进入意识的新颖内容大致增加一倍。因此，偏见、框架与心态不是不可改变的缺陷，而是“调节旋钮”。
Diamandis 把大脑比作由重复数据训练出来的 LLM 或神经网络。他建议有意识地选择输入，强化丰裕、指数级增长、moonshot、长寿、感恩、好奇心和使命驱动等心态。
Kotler 曾经认为，只有成长型心态与固定型心态具有真正的神经学基础，并以为 Diamandis 更宽泛的分类只是激励性语言。他明确修正道：“我错了。你完全正确。”心态是可以训练的神经学现象；“如果你不学会训练大脑，大脑就会操纵你。”

15. 重新框定把恐惧化学转化为可用能量

框架是即时且有意识的；反复使用的框架会变成持久的心态，最终几乎像偏见一样运作。Kotler 举的最简单例子是把车停在3个街区之外：同一个事实，可以被体验为一种烦恼，也可以被重新框定为朝10,000步目标迈进的免费锻炼。
焦虑、好奇、兴奋和无聊处于一条去甲肾上腺素光谱上：没有去甲肾上腺素就会无聊，少量会带来好奇，更多则变成兴奋，过量最终变成焦虑。这意味着，把焦虑重新导向兴奋，比彻底消除焦虑更容易。
Kotler 讲述了一项 Harvard 实验：说3遍“我很兴奋”，缓解压力的效果比7分钟呼吸练习和冥想更好。他还说，研究中的40岁以上女性有时无法识别兴奋，因为文化压力让她们压抑这种情绪。
Diamandis 将重新框定延伸到未来的 Jarvis：它了解用户的邮件、对话和历史。借助长上下文记忆，一个“认知偏见提醒”可以识别近期性、熟悉性、确认偏误或负面偏见，并主动呈现相互矛盾的证据。

16. 意识研究从禁忌话题走向应用神经科学

Kotler 自1986年以来每天冥想，但坚持了约20至25年后，仍然相信自己做错了，因为承诺中的“烟花”从未出现。朋友让他接受3T fMRI 检查，结果显示，他的大脑与长期冥想者相似。
他回忆说，1990年代的研究者几乎无法讨论意识，更不用说为冥想、心流、迷幻剂或神秘体验争取经费。获得资金的切入口，是先证明灵性或宗教具有益处；之后，相关底层状态才得以更公开地研究。
参与这一群体的包括 Rick Doblin、Richie Davidson、Dan Goleman、Kotler 的导师 Andrew Newberg，以及与 Francis Crick 合作后公开讨论意识的 Christof Koch。他们的研究路径包括迷幻剂、冥想、灵性体验和说方言。
DMT 研究提醒 Kotler，环境与心理预期十分重要。他描述了 Rick Strassman 持续静脉注射 DMT 的实验：医院里的参与者据称看到灰色外星人，并想象自己正在接受侵入式实验，而不是在其他 DMT 叙述中常见的“机器精灵”。

17. 心流是一个必须写入日历的4阶段循环

高绩效的基础先于奇异干预：7至8小时睡眠、尊重昼夜节律，以及每天调节神经系统。Kotler 通常在晚上8至9点之间睡觉，凌晨3至4点之间起床；他警告，现代作息尤其惩罚夜猫子。
他的调节菜单会随可用时间调整：5分钟用于感恩，6分钟用于阅读小说，约7至11分钟用于呼吸练习，更长时间则用于自然中行走、锻炼或桑拿。疫情期间，Flow Research Collective 的员工每天必须完成至少3项此类练习，因为高压力会消耗绩效能力。
随后的训练涵盖28个已知心流触发器——约12个个人触发器和16个群体触发器——以及挣扎、释放、心流和恢复这4个阶段。心流不是二元状态，永久心流也不是大脑的运行方式。
在挣扎阶段，有意识的大脑会不断加载信息，直到挫败感达到峰值。Kotler 引用 University of Michigan 的研究称，更强的挫败感可能意味着离解决方案更近，但前提是随后进入释放阶段：进行散步等低强度身体活动，最好是在自然中，而不是高强度锻炼。

18. 小型产出仪式与100人网络让创意工作复利增长

Kotler 从凌晨4点写作到7:38，随后带狗徒步；如果写作仍停留在挣扎阶段，这段散步就是释放；如果已经进入心流，它就是恢复。面对顶尖表现者时，他的目标通常很克制：找出2至3件要开始的事、2至3件要停止的事，以及2至3件需要调整到更合适时间的活动。
他最持久的产出规则来自 Johns Hopkins 的老师 Stephen Dixon。Kotler 形容 Dixon 是一位异常高产的小说作者，尽管还要教学并照顾重病妻子，仍出版了约650部作品。他的规则是：“我每天写1页，并编辑前一天写的内容。”Kotler 写书时每天从接近500字开始，逐渐上升到700至800字，最后达到约1,000字。
他还会“在5分钟内从床上到书桌前”。大脑醒来时处于 alpha 波状态，接近与心流相关的 alpha-theta 边界；gamma 波洞见与 theta 波相耦合。这套习惯帮助他完成了16本书、约500万出版文字，以及规模相当的未出版作品。
Alliance 将这些理念打包成一个为期8个月、面向约100名“超级创意者”的项目，于6月启动，包含3场线下活动、每次6周的训练周期、AI 教学、心流科学，以及帮助完成一部“未完成的杰作”。Kotler 选择100人，是为了促进交叉传播，也因为创造力是“一项协作运动”。
孤独是商业和心理层面的切入口：“世界领先专家的另一个说法，就是身边没人可聊。”一位富有的朋友在讨论项目时估算，孤独导致的低效日每年让他损失500万美元。公司也可能把高级创意团队作为继续教育送入项目。
Alliance 的目标，是把工作从构思一路推进到编辑、出版、营销和发布。Kotler 说，写书只是铁人三项的一半，而出版商几乎不为作者做任何事；即时反馈是心流触发器，这也是他聘用个人编辑，并用 ChatGPT 进行批评和鼓励的原因，但他不会让 ChatGPT 代写 prose。项目费用约为330,000美元。