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人工智能与时间：一场超越人类感知的赛跑

时间，是人类意识的基石。然而，当我们试图探究人工智能（AI）是否具备意识时，一个不容忽视的事实摆在我们面前：AI对时间的感知与我们截然不同。它并非由生物本能驱动，而是由计算、感知和通信过程所决定。那么，当我们与这种感知时间方式迥异的“外星智能”共存时，将会面临怎样的挑战呢？

人类的“同时性”幻觉

试着鼓掌，你会同时看到、听到和感受到掌声。视觉、听觉和触觉仿佛融为一体，定义了我们的“此刻”。尽管光速远超声速，大脑处理音频的速度也快于复杂的视觉信息，但我们的大脑巧妙地将这些异步的感官输入整合为同步体验。这是一种幻觉，源于大脑内置的机制——时间整合窗口（TWI）。它如同一个短暂的“时间窗”，将多种感官信息收集并整合，通常持续几百毫秒。电影每秒24帧的画面，正是利用了这一机制，营造出连续运动的假象。

然而，TWI并非无限宽广。远处闪电划过，雷声数秒后才传来。人类的TWI进化出了大约10到15米的“同时性视界”。

物理世界中的“外星智能”

AI正迅速融入机器人和其他与物理世界交互的机器。这些机器不仅依赖自身传感器，还将利用远程传感器接收来自远方的数字数据。例如，机器人可以将来自600公里高空卫星的数据视为实时数据，因为传输仅需2毫秒——远快于人类的TWI。

人类的传感器与大脑直接相连，这决定了我们与物理世界交互的两个前提：一是传感器到大脑的信号传播延迟是可预测的；二是每个传感器只服务于一个大脑。人类的“同时性视界”正是基于这两个前提，经过数百万年的进化而形成的，它帮助我们评估机遇和威胁。15米外的狮子值得警惕，而3公里外的雷声则不必。

但对于具备多模态感知的智能机器来说，这两个前提并不总是成立。AI系统可能接收来自远程传感器的数据，而其链接延迟难以预测。此外，单个传感器可以实时向多个AI模块提供数据，如同一个眼睛被多个大脑共享。因此，AI系统将进化出自己独特的时空感知和“同时性视界”，其变化速度远超人类进化。我们即将与拥有不同时空观的“外星智能”共存。

AI的时间优势与挑战

AI系统不受生物处理速度的限制，能够以超乎想象的精度感知时间，发现人类无法察觉的因果关系。这在高度互联的世界中，可能导致大规模的“罗生门”效应——多个观察者对同一事件给出相互矛盾的描述。

想象一下2045年繁忙路口发生的一起交通事故，目击者包括一名行人、一个直接连接街道传感器的AI系统和一个通过数字链路接收相同感官数据的远程AI系统。行人只看到机器人先进入道路，然后汽车撞上它。本地AI则记录了精确的顺序：机器人先动，然后汽车刹车，最后发生碰撞。而远程AI的感知则因通信延迟而扭曲，可能先记录刹车，后感知机器人进入道路。每个视角都呈现不同的因果顺序。谁更可信？人类还是机器？哪一台机器？

恶意行为者甚至可能利用强大的AI系统伪造事件，并将其插入其他机器感知的事件流中。配备扩展现实接口的人类尤其容易受到此类操纵。

事件顺序的扭曲会扰乱我们的因果关系认知，可能破坏紧急响应、金融交易或自动驾驶等时间关键型系统。人们甚至可能利用能够预测事件的AI系统来制造混乱。例如，一个能够预测股市走势的AI系统，可以在预期抛售前发布虚假新闻警报。

自然的无序与数字的精确

工程师的本能可能是为感官数据添加数字时间戳。然而，时间戳需要精确的时钟同步，这需要比许多小型设备所能承受的更高的功耗。

即使感官数据带有时间戳，通信或处理延迟也可能导致数据到达过晚，无法让智能机器实时采取行动。时间戳并不能使通信延迟变得可预测，但它们可以帮助我们事后重建事故过程。

自然界不会为事件添加时间戳。我们通过比较事件数据的到达时间并将其与大脑对世界的模型相结合来推断时间流和因果关系。爱因斯坦的狭义相对论指出，同时性取决于观察者的参考系，并随运动而变化。然而，因果顺序对于所有观察者来说都是一致的。但对于智能机器而言并非如此。由于不可预测的通信延迟和可变的处理时间，智能机器可能以完全不同的因果顺序感知事件。

为了解决分布式计算中的这个问题，Leslie Lamport在1978年引入了逻辑时钟来确定数字事件之间的“发生在……之前”关系。为了将这种方法应用于物理和数字世界的交汇点，我们必须应对现实世界事件与其数字时间戳之间不可预测的延迟。

物理世界与数字世界的关键连接点是：数字设备或传感器、WiFi路由器、卫星和基站。由于单个设备或传感器很容易被黑客攻击，因此维护关于时间和因果顺序的准确和可信信息的责任将越来越落到大型数字基础设施节点上。这与6G的发展方向一致。6G基站不仅将中继信息，还将感知其环境。这些未来的基站必须成为物理世界和数字世界之间值得信赖的网关。随着快速发展的“外星智能”塑造着我们未来，发展此类技术将至关重要。

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