# AI 会改变世界，可它真的有让世界变好吗？

> 知行小酒馆 第 253 精读

- 发布日期：2026-10-09
- 主持：雨白 · 有知有行
- 原节目：https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ac89152195d838e2aef2e5f
- 网页版：https://zhixing.qiaomu.ai/ep/6ac89152195d838e2aef2e5f.html
- 精读字数：约 8969 字（阅读约 20 分钟）

> 本文为 zhixing.qiaomu.ai 基于节目转写的 AI 整理精读，不是逐字稿；引用请注明出处并链接网页版。

2026 年 10 月，雨白约李治霖录节目，时间一直定不下来。治霖在四川甘孜一个藏族县做白内障手术项目，赶上雨季路塌方，不知道自己什么时候能回成都。他是益盒 CharityBox 的联合创始人兼 CEO，也做一档叫「脆弱世界」的播客。益盒做的事听着有点绕：研究、评估公益项目，测算一笔捐款放在哪里能救更多人，再把结论推荐给愿意掏钱的人。

雨白读到治霖写的一篇文章，《遍地神迹，人间如常｜AI 时代的公益》。文章开头引了 DeepMind 创始人哈萨比斯 2026 年 7 月的一句话：人类本质上是找到了让沙子思考的办法，这几乎是一个神迹。芯片的主要原料是硅，硅从石英砂里提取，人类把沙子提纯、排列、通电，最后涌现出智能。治霖长期做公益，读到这里想到的是另一件事：石英粉尘是尘肺病的主要致病源，全世界最致命的职业病之一。

这期节目想聊的问题很具体：AI 让世界变快，可它有没有让世界变好？能力、机会和正在快速积累的财富最后流向谁？那些没站在技术前沿的人能不能分到一点？普通人还能做什么。

## 一粒沙子，两种结局 0:01:00

治霖在文章里写，让沙子学会思考的每一个环节，开采石英、烧煤供电、提炼稀土，都可能有人在吸入粉尘。同一种物质，在产业链的一端被提纯成芯片，参与创造这个时代最令人兴奋的技术；在另一端，以粉尘的形式落进矿工和工人的肺里。

> 会思考的沙子和杀人的沙子，追根溯源，来自同一种东西。

雨白说读到这里像有个小灯泡亮起来。小酒馆过去一段时间很少专门聊 AI，因为那些讨论里看不到「自己」：站在场内的是科技公司、投资人、技术精英，普通人只是不断被提醒要学习、要追赶、千万不能掉队。

治霖的工作状态本身就很割裂。一边对接有钱的创业者，AI 创业者也不少，他们在引领人类前进；另一边跑中国欠发达地区的县城和村子，接触农村的老人、小孩。他上周刚从甘孜回来，那边的现实是路会塌方，医院会断电，老人不信任外地来的医生。

这种割裂感，构成了整期节目的底色。技术叙事的中心在硅谷和写字楼，公益现场的中心在一个藏族县的乡道上。

## 83% 的劳动人口，没跟 AI 说过一句话 0:06:21

治霖在文章里列了一组数字。截至 2026 年第一季度，全球劳动年龄人口里只有 17.8% 用过生成式 AI。所谓「用过」，可能只是跟聊天机器人说过一次话，问过豆包一个问题。

剩下 83% 的人从来没碰过。这个比例和社交媒体上的体感完全相反：刷一下小红书，感觉所有人都在教你怎么搭 AI 工作流。治霖说，17.8% 是一种真实，83% 才是这个世界上绝大多数人真实的处境，而这部分人往往不被报道，也没人感兴趣，在 AI 时代彻底失语。

用的人里，约 97% 只用免费的聊天产品，愿意付费的不到全球人口的 1%。真正上手试过 vibe coding 的，大概算全球前 0.5% 的专业用户。2025 年的调查显示，消费级 AI 市场规模 120 亿美元，只有 3% 的用户付费使用高级服务。

雨白听到这里反而松了口气：原来自己没有被落下那么远。治霖也承认，他有时候会有类似的宽慰，紧接着是更大的困惑：那剩下的人怎么办。

他在甘孜看到的具体场景是这样的。当地人的手机和电脑上装着豆包、元宝，偶尔问几个问题。可大多数人依然在种地、放牧、做手工艺品，AI 跟他们的工作几乎没关系，没有对生活产生本质影响。另一头，老人的短视频时间变长了，AI 生成的短剧、AI 数字人讲养生大道理，算法不断给他们推荐，这一点和城市里的小孩面对的挑战很像。

还有一类场景更荒诞。一些企业有社会责任指标，研发出某种设备，跟县教育局达成共识，给全县学校捐一批「AI 心理支持教室」。教室很漂亮，里面放着各种设备，包括一个人形机器人，能做面部识别，分析你开心还是不开心，然后指出你的心理状况。企业拉个横幅，拍个照，回去。

治霖去的那所小学，校长说孩子连吃饭的时间都没有。短视频平台上那些县城高中下课疯狂跑去食堂抢饭的画面，不是夸张。全县只有四个心理教师，在一个学校待一阵子再转到另一个学校，这些课本身也很容易被主课侵占。漂亮设备就放在那里落灰。

益盒今年换了个做法，支持一些机构去学校里开社会情感课程，也就是培养情商：认识自己的情绪，跟同学相处，表达心里的感受。课程被设计成任何老师都能带，数学老师、生物老师、体育老师都行。机构先跟县里的政府部门达成共识，再培训老师，给老师课时费补贴，上一节课几十块钱。一个学期下来，孩子的社会情感能力有显著变化。

治霖说，这门课对老师也是一种充电。平时上主课，师生关系并不那么融洽；上这门课，有老师说自己第一次觉得跟孩子的互动这么良性，孩子这么投入，职业成就感回来了。

雨白接了一句：本来教书育人就该带来成就感，结果要靠外部介入和一点补贴，老师才找回这种快乐。治霖说，这个时代很多事情就是这样，能守住一条基础线，不给自己带来伤害，已经不容易了，少一点痛苦都很难得。

## 断电的县城里，AI 帮不上手术的忙 0:10:35

甘孜那个白内障项目的流程很土：把设备运过去，把老人从山里接出来，集中做手术，再送回去。治霖的判断很直接：AI 不会说藏语，没法给这些老人打电话；AI 不能做手术，也不能做眼底筛查。整个链条里，AI 几乎没有产生实质影响。

原因不复杂。那边经常断电，医院的基础设施跟不上，再厉害的技术进去也没有用武之地。往大了看，撒哈拉以南非洲有超过 5.6 亿人生活在无电状态，全球仍有 6.55 亿人缺乏电力供应。在肯尼亚或者乌干达，一台笔记本电脑很可能是一个月到两个月的收入，接入 AI 的基础设备都买不起。在那种地方谈 AI 怎么帮助人，非常空泛。

更难的部分在人。做公益，你愿意帮，对方不一定领情。很多老人觉得他们是骗子，有的还打过社工，因为以前有过被骗的经历。有些听障、视障老人觉得，老了看不见听不见很正常，不需要干预。当地一个县可能只有一个五官科医生，眼睛、鼻子、耳朵所有问题都归他管，也没有手术能力，就医本身就是件极困难的事。世世代代在那里生活，老去是个自然过程。

他们甚至碰到过老人已经被接出来了，临时算了一卦，觉得今天不合适，又回去了。

雨白问，会不会有某个瞬间自我怀疑，我这是图啥。治霖说这种情况挺多，他们已经习惯了。AI 不能替你被打，不能开车把老人接出来，也不能替你去理解怎么跟他沟通、怎么克服他的心理障碍、怎么跟子女解释取得认可。

## 五千块钱，一个老人重新看见世界 0:19:14

为什么跑那么远，给那么大年龄的老人做白内障手术？治霖的答案来自成本效益分析。益盒会研究，支持什么样的公益项目回报比最高。在中国公共卫生和医疗领域做了一轮梳理，白内障手术排在很前面：三四千到五千块钱，就能让一个老人从完全看不见到看见。

手术本身简单得惊人。眼睛里浑浊的晶体换成人造晶体，成熟医生五到十分钟做完，在中国现在的手术环境下成功率几乎 100%。花五千块钱，一个人重新看见世界。

治霖讲了一个画面。手术结束后他们在县里溜达，碰到一个老人，本来已经看不见了，现在能看见，又回山上转经。老人拉着他们的手说，希望把转经的功德回向给所有像他一样看不见的老人，希望他们都能看见。

这类项目也有损耗。来了两百个老人，最终可能只有一百多个能做手术。治霖说，公益项目都有损耗，关键是把损耗算进去之后，效果依然成立。

他举了全球范围内公认性价比最高的公益项目之一：给非洲受疟疾影响的孩子发经杀虫剂处理的蚊帐。中国已经实现零疟疾很多年，现在还在向非洲输出防疟经验。有媒体报道，一些人拿蚊帐去捕鱼。就算把这些情况都算进去，仍有六七成的人真实使用了蚊帐，避免了后续疾病。GiveWell 测算，每挽救一条生命的成本约 5500 美元。疟疾每年夺去约 60 万人的生命，大部分是撒哈拉以南非洲五岁以下儿童。

益盒在国内做过儿童先天性心脏病项目，测算下来大约 3.8 万元人民币，可以避免一个孩子因为先心病过早死亡。这笔钱对普通人不算小，可天平另一端是人命。治霖说，很多人觉得人命不可计算，他认可每个生命都有无限价值。但在公益面前，很多事情是可以计算的，不计算它依然会损失；计算之后反而会发现，挽救生命没有那么昂贵。

治霖 2019 年就承诺把收入的 10% 捐出去。他说自己是个普通人，但发现钱真的可以挽救别人的生命。医生可以救人，消防员可以救人，普通人通过捐赠也可以。

益盒还有一个「1% 捐赠承诺」项目，号召大家把月收入的 1% 捐给靠谱的公益项目。治霖原本以为能影响的是投行精英、金融家、科技巨子。实际参与进来的，大多是普通人、打工人、学生，还有很大比例是公益人。国内头部基金会在北京上海的全职员工，一个月到手可能五千块，他们还在继续捐。那些不为所动的人，始终不为所动。

## 六千五百亿美元，和凑不出来的三千亿 0:24:31

2026 年美国四大科技企业微软、Alphabet、亚马逊、Meta 在 AI 领域的投入预计超过 6500 亿美元，绝大部分用于芯片、服务器、数据中心。治霖看到另一项研究：全球仍有七八亿人生活在极端贫困中，一天生活费两三美元。把全球贫困率降到 1%，预计每年需要 3040 亿美元，约占全球 GDP 的 0.28%。

几个 AI 头部大厂一年的资本支出，就够覆盖全球消除极端贫困两年。可这笔钱从来没有被凑出来过。治霖说，极端贫困听着抽象，具体就是饥饿、没有安全饮用水、孩子五岁前过早死亡、大概率在种地或者没有工作。我们能为一些抓不住的未来投入这么多钱，却不去看现在还有多少人在受苦，这件事很让人沮丧。

同一段时间，马斯克的身价来到万亿美元，人类历史上第一次有一个人拥有这么多财富。

雨白提到一个观感：上一代富豪以比尔·盖茨为代表，喜欢搞慈善基金会，做了很多实事；这一代科技新贵讨论公益慈善的比例大幅下降，全心全意关注怎么引领人类进步，眼里只有未来的人。

治霖说，这一代人有自己的叙事。常见的一套叫「多赚多捐」：先尽可能赚最多的钱，再把钱捐出去。另一套更宏大：保证 AGI 由正确的人引领，我是那个正确的人，等把 AGI 推到一定高度，可以通过全民基本收入让大家都有基本收入，不用工作。这是有效利他社群里的部分想法。

治霖的批评很直接：这些人过度高估了自己对世界的预判能力，天真地认为世界会按照他设想的方式展开。SBF 就是一个例子。FTX 创始人，曾是有效利他主义社群的支持者，觉得挪用一点用户资产去做高风险投资，很大概率能赚更多钱再捐出去。他没想过这事很可能被发现，或者投资稍微出点事故就全盘失败。2023 年因欺诈、洗钱等罪名被判有罪，2024 年被判处 25 年监禁。

「多赚多捐」的每一步逻辑跳跃里都有大量假设：AI 是否一定带来经济进步，经济进步是否自动变成每个人的收入，全民基本收入凭什么会被建立。美国佛蒙特州联邦参议员伯尼·桑德斯提出《美国 AI 主权财富基金法案》，主张对美国大型 AI 公司一次性征收 50% 股权税，建立主权财富基金，让公众直接持有这些公司的股份，每年分红。理由是 AI 的训练基于人类多少年积累的知识语料，就像石油，凭什么被少数人所有。这个提案几乎没有通过的可能，萨姆·奥特曼也从未回应。

治霖提到 Anthropic 联合创始人兼 CEO 达里奥·阿莫代伊。他 2009 年还在普林斯顿读博士时，在公益组织的博客上写过一篇文章《My donation for 2009》，讲自己怎么在几家公益组织里挑一个，把一万美元捐出去。他说自己可以不拿这笔钱去换车、买一套漂亮西服，如果这笔钱能挽救几个生命，那就太好了。文章里还认真算了老人和孩子的生命应该怎么折算、怎么估价。

> 你想要真的改变世界，需要在这种非常理性的苛责和追问的同时，又保持你最开始想做事情的那种同理心跟爱。

治霖读到这句话时五味杂陈。他发了一条朋友圈，希望达里奥现在还保持着这种困惑。录节目前几天，达里奥又发了一篇长文《We Must Pace the Frontier》，说要控制前沿 AI 的发展速度，奥特曼也出来附和。治霖和雨白聊到这里都觉得吊诡：跑马拉松跑第一的人说，我们不要这么卷了；第二名说，对呀对呀。两个人还在往前跑。选择权在他们手上，不在普通人手里。

制度层面的尝试也有过。韩国对购买机器人和自动化软件的雇主提供企业所得税抵免，2018 年把中型企业和大型企业的抵免比例从 5% 和 3% 降到 3% 和 1%。后来的实证研究发现，减少补贴让企业减少了自动化投资，增加了就业，对机器人行业的发展没有显著影响。

历史也给过一个警告。经济史学家罗伯特·C·艾伦提出「恩格斯停顿」：1780 年到 1840 年，英国人均产值大幅提升，工人的实际工资几乎没涨，要到 1900 年之后才慢慢追上来。治霖说，AI 时代这件事可能更突出，劳动在资本结构里的占比会进一步下降。雨白补了一句：两百年前是工资没涨，两百年后可能是工作没了。

也不是没有先行者。公益组织「创始人承诺」2015 年成立，目前有来自 45 个以上国家的 2300 多名成员，累计承诺捐赠超过 136 亿美元，已捐赠超过 19 亿美元。治霖说这笔钱跟整个市场的体量比依然很小，但总得有人先开先河。19 世纪的卡内基捐了自己一辈子大概九成的财富，给教师建养老金、修图书馆、捐医疗捐教育。美国对巨富征税要到 1930 年代才进入制度议程，在那之前，巨富面前几乎没有约束。

治霖现在在国内呼吁 AI 创业者做类似的事：在你还没有拥有巨量财富的时候，承诺未来把一部分捐出来。这个动作相对不依赖制度，靠的是人的能动性。一次分配、二次分配都处在真空期的时候，慈善和公益的重要性会上升。

## AI 能走完的那段路，最后一公里还得有人守着 0:51:04

技术也有真正管用的地方。治霖讲村医的例子：过去村里医生的诊断水平很低，看对病、开对药的比例不到 20%，基本靠碰运气。有了 AI 之后，这个准确率可以提到 80%。前提是村医会正确跟 AI 互动，处理不了的时候能把病人明确转诊到上一级医疗系统。

还有孩子学习。有团队让孩子用 AI 应用拍错题本和做过的试卷，AI 讲解之后再出一套针对弱点的题目巩固知识点。这对农村孩子的成绩提升很明显，可能帮他们在升学里取得一些优势。

叶晓阳团队今年做了一个帮农村学生填高考志愿的 AI，叫「雨来 AI」。过去叶晓阳回国两三个月，一天跑五家以上学校做宣讲，纯靠人肉讲怎么评估兴趣、能力、未来发展。现在去一所高中做一场分享，底下几百上千个学生、老师、家长，之后有问题在群里找志愿者，或者直接问网站内置的 AI 助手。

治霖强调，这不意味着把工具丢给学生就完了。村医需要人培训、监督、激励；孩子拍错题需要大学生志愿者或支教老师在旁边盯着，否则设备会被拿去跟 AI 聊天、打游戏；高考志愿 AI 也需要志愿者和老师在群里答疑。最后一公里，AI 替代不了。

更难的是观念。叶晓阳那套志愿填报逻辑，希望学生挖掘自己的兴趣和热爱，选一个跟分数、跟人生方向都匹配的学校。可弱势地区的家庭往往只想要一个绝对答案，像算命一样：我给你分数，你给我一个学校一个专业。雨白说这很吊诡：能意识到这件事重要的人，家境和受教育水平通常不错，甚至不需要这个工具；最需要的人，反而意识不到这是人生的重大决定。

治霖说，就算只是求一个代码，这个工具也有价值。益盒团队过去十年在西部的研究发现，农村学生存在大量「高分低录」，明明能去更好的学校，因为被骗或者没有信息，平均浪费 10 到 30 分高考分数。市面上还有不少骗子和算不准的人。

今年他们还跟另一个团队做了个游戏，像人生模拟器。孩子输入分数、所在地、兴趣、未来想生活的城市、想做的工作，可以留一句话讲家庭矛盾或者自己的想法。系统生成一个大学场景，描述你选这个专业会过什么样的生活，然后可以排序：这是不是你想要的人生。用具体场景代替说教，让孩子感受自己的偏好。这种定制化的工具，在 AI 之前不太能想象。

雨白去了数字木兰的年会，看到另一类实践。项目支持偏远欠发达地区的女性就业，其中一个方向是让贵州、甘肃偏远地区的女性做 AI 数据标注。她第一反应是：又让她们做低端标注，沉淀不下知识，过几年工作就没了。听完参与者的分享，她发现自己带着傲慢的想象。这些人已经在做金融、医疗等细分领域的数据标注，很多细分领域的数据完全没人标注，需要训练有素、受过一定教育的专业人员。

项目还支持偏远地区女性在家乡开特色民宿，洲际这样的酒店集团提供研学服务，组织鼓励她们学习和使用 AI。雨白看到一个例子：经营民宿的女性用 AI 做了一个 agent，能用各国语言完成服务环节里需要的外语沟通，还能帮她介绍当地的历史文化。

治霖接着补充，一份稳定收入对女性本身就是立身之本。国际上大量研究显示，经济独立是帮助女性脱离家暴最有效的手段之一。已经有孩子的女性，能留在本地工作、不用外出务工，对 0 到 3 岁孩子的早期发展极其关键。

中国农村 0 到 3 岁的婴幼儿里，有 49% 存在认知发育迟缓，主要原因是微量营养素和亲子互动缺乏。治霖见过孩子被放在炕上一天，爷爷奶奶在外面务农，没人管，没人陪。0 到 3 岁是大脑神经元突触连接最密集的窗口，错过就补不回来。这个差距不需要鸡娃来填，陪孩子读读书、唱唱歌、在地上爬一爬，孩子有反应的时候给他回应式照料，就够了。说白了就是高质量的陪伴。

肯尼亚有一项研究让他很振奋：向贫困家庭一次性发放 1000 美元，在预产期前后发放，一岁以下婴儿死亡率降低了 48%，五岁以下儿童死亡率降低了 45%。发钱这种反直觉的方式，有时比捐物资更有效。

治霖说，做公益不能只满足于自己的想象和快乐。捐学校、捐书包、捐操场很直观，可 0 到 3 岁、孕产期的叶酸和产检，才是差距最大的地方。帮助别人的第一要义是别人真的因此受益，别让这件事变成自我满足的嫁衣。

AI 也带来新的外溢伤害。《经济学人》前段时间发了一篇报道，说 AI 不仅没有毁灭就业，反而创造了很多就业，美国 9 月的就业数据就是证据。治霖和雨白都觉得这话只说了半边：它毁灭了贫穷国家的就业机会，给美国创造的岗位还大多是围绕怎么毁掉人类工作而出现的短期岗位。

《纽约时报》写过肯尼亚的论文代写产业被 ChatGPT 彻底替代。肯尼亚原本是世界论文代写工厂，这个产业带来大量外汇收入，政府甚至把它当成国策，鼓励学生去兼职平台接单，把数字化教育支持写进培养纲领。ChatGPT 出来之后，绝大多数代写工厂消失，年轻人回到找不到工作、务农打工的状态。AI 巨头看本国选举和经济周期，觉得没有影响，外溢影响去了哪里，他们不问。

## 世界很糟、已经变好、可以更好，三句话同时成立 1:05:55

治霖经常在分享里说三句话：这个世界非常不好，这个世界已经比过去好很多，这个世界可以更好。很多人只看其中一句。看新闻的人觉得世界糟透了；活在泡沫里的人觉得世界好极了；第三句是，如果这个世界曾经从黑暗的年代走出来过，我们也有机会再走过去。

他喜欢引用马克斯·罗瑟的那篇文章。人类历史上每次道德进步，在发生之前都不可想象。2500 年前亚里士多德觉得奴隶制天经地义，有些人生来就是奴隶。后来反对奴隶制的运动一次又一次发生，今天没有人认为奴隶制应该存在。女性主义运动、种族平权运动，都是道德圈层不断扩展的结果：先关心自己，再关心族群、国家，再关心不同种族的人，未来可能关心不同物种的生命。每一次扩展背后，都有无数个体的努力。

慈善在历史上有过被忽视的作用。20 世纪中叶的绿色革命，推广高产作物品种、化肥和灌溉技术，洛克菲勒基金会和福特基金会参与了在墨西哥的最初发展，这场变革被认为挽救了超过十亿人。冷战期间，帕格沃什科学和世界事务会议从 1957 年起把美苏两国科学家聚在一起，交流怎么减少军备竞赛，再回去向高级官员传达。这件事被认为显著减少了两个阵营之间的误判。治霖说得很直白：当时没有人愿意出钱，科学家为什么能聚在一起，差旅是谁报销的，背后是慈善家。

他还相信涟漪效应。2026 年 1 月，他去成都一所创新学校探访，遇到一个女孩，她写了一本回忆录，讲自己当年遭受一个邪教式教育控制集团的经历。治霖跟学校老师交流时非常难过，也知道学校为此承担了多大压力。他联系老师，又找了几个朋友，把这件事通报给一位知名调查记者所在的媒体。媒体跟踪了半年，最近发出一篇重磅报道，很可能对该教育集团的招生和运作产生巨大影响。你稍微勇敢一点，对关心的事多行动一点点，就会有人接力。

益盒的「1% 捐赠承诺」现在有 1400 多个人每个月在捐。里面有创业者、大厂高层、公务员、老师，有一位 60 多岁的阿姨说以后要去老年大学，跟那些有钱又有时间的老年人宣讲公益理念；也有小学三四年级的学生，把 1% 的零花钱捐出来。

雨白提到另一组数字。她在数字木兰的活动现场查了项目累计投入，六个多亿。她所在的公司十年、二十年也赚不出这个钱，哪怕有心做很多好事，也赚不到这么多钱来做公益。

治霖说，中国公益一年的总捐赠大概是 1500 亿到 2000 亿元，不到 GDP 的 0.1%，约等于吉林省一年的教育财政支出。发达国家这个比例是 1.5% 到 2%。公益要解决的是市场和政府都还没解决的问题，医疗、教育、环境、动物、性别，全在这笔钱里。相比市场数十万亿、政府数万亿的规模，公益是极度微小的力量。

但他觉得这事依然值得做。益盒撬动和倡导的捐赠大概一千万左右，能帮几百个老人看见世界，几百个孩子治疗先心病，几千个孩子上社会情感课程，几百个女性得到反家暴支持，几千上万个孩子接受性教育课程。作为普通人，一辈子能干点这样的事，也该知足了。

> 最容易人传人的是希望。

治霖说他在香港疫情时看到一条出租车标语，后来在好多时刻都发过这句话。善意变得可见的时候，它会具有传染性。

普通人能做的事，他给了三条。第一条，长期把钱捐给靠谱的公益机构，花一点时间做基础调研，选自己感兴趣的项目。第二条，对重要的社会议题关注并且发声，转发可能让一件事获得更多曝光，你永远不知道它会被谁看到。第三条，回到身边，做一个对别人善良、包容的人。骑车被人别了一下，不必骂回去；有人赶电梯，帮他留个门；下雨刮风天，给外卖员多一点打赏；在超市下单很重的东西，拆成几单，别让骑手一次负重太多。

雨白在结尾说，直面世界仍然不完美的地方，不等于否认已经发生的进步；承认自己能做的事有限，也不意味着对任何事都无能为力。可以从自己在意的问题、从身边开始，做一点真实具体的事。它未必立刻改变世界，但世界所有已经发生的改变，都是这样开始的。

> 这个世界非常不好，这个世界已经比过去好很多，和这个世界可以变得更好，这三个结论同时成立。

人类不是靠魔法走到今天的。如果真有神迹，一代又一代人积累起来的行动和善意，可能才是那个神迹。