北京
我有點懶得看AI突破相關的新聞了。
不是因為跟不上科技的步伐，而是不想再被自媒體稿子愚弄了。
拋開讓人頭暈目眩的技術名詞與眼花繚亂的視頻剪輯，背后只剩下作者們對流量的焦慮，以及觀眾們對未來的茫然。
盡管這兩年AI發展看似突飛猛進，但我的觀點還是沒什么變化：。
這兩天最搞笑的新聞之一，就是Meta的安全總監的郵件被OpenClaw一口氣全刪了，什么指令都無法阻止AI的瘋狂行為，最終把她逼急眼了，只好拔網線了。
當然，你可以說AI不聽人話是因為bug，是由于用戶輸入的指令格式不對，是網絡或者系統卡了。但無論什么原因，最終都指向了一個結果——AI并不可控。并且，我們無法預知它何時會失控。
好消息是，這似乎緩解了人們對AI替代自己的恐懼，畢竟沒人想雇一個靠不住的員工，至少人類能為自己的愚蠢負責，而機器不能。
壞消息是，可能AI終究脫離不了“一個基于語言學的概率機器”的底色，你以為的人工智能，只不過是因為機器蒙中的概率超級高而帶來的幻覺。
從實用主義的角度來看，AI的實質如何并不重要，重要的是在工作流程與組織架構中，人類所扮演的角色只會發生變化，而無法被移除。
用更多的AI智能體來替代員工短期內能帶來人效的提高，但長期上看未必會形成多大的成本優勢。
本質上，此刻AI的低成本源于白嫖了人類幾千年以來的知識積累（被 免費放在了互聯網上 ），以后可沒這么多便宜可占了——既然大模型公司要跟我收token錢，那么拿我的文章去訓練AI是不是也應該按字數付給我錢呢？
我倒是很希望看到真能實現通用人工智能（AGI）的那一天，盡管我有點懷疑它就像絕對零度一樣，我們只能做到無限接近而無法實現。
這個推理的邏輯類似于能量守恒定律，輸出的能量不可能大于輸入的能量，轉化過程中總有損耗，你難道指望把人類所有的知識懟進一個機器中反倒能創造出更多的新知識嗎？
一個殘酷的事實是，我們產生的一切知識的根源，來自于無數代人對自然的觀察、總結與反復嘗試。在歷史的長河中看，知識的提煉離不開一次次充滿著隨機的試驗。
AI在軟件領域的最大意義，或許是構建一個完全復刻物理世界的宇宙模擬器，我們借此模擬器可以快速進行各種試錯，相當于開了一個時間加速的外掛。但悖論在于，人類尚且無法理解宇宙，可能做出高精度的宇宙模型嗎？
至于硬件領域，AI的終極目標就是機器人。有一點我一直很好奇——假如說我們能造出跟真人一樣的機器人的話，那還有必要單獨研究什么自動駕駛嗎？讓機器人去開車不就相當于自動駕駛了嗎？
同樣基于實用主義出發，說句難聽點的話——以人形機器人為研發重點的公司，炒作價值遠高于實際價值。換句話說，這類公司可能一時為你帶來可觀財富，但不會為社會生產力的提升做出突出貢獻。
如果讓我對時下的AI氛圍做個總結的話，我更愿意將它稱之為一幕群體戲“皇帝的新裝”。場上的每一個演員似乎都知道真相是什么，但他們又出奇地保持著一致：
重要的不是讓自己相信AGI，而是讓別人相信AGI。
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