我有点懒得看AI突破相关的新闻了。
不是因为跟不上科技的步伐，而是不想再被自媒体稿子愚弄了。
抛开让人头晕目眩的技术名词与眼花缭乱的视频剪辑，背后只剩下作者们对流量的焦虑，以及观众们对未来的茫然。
尽管这两年AI发展看似突飞猛进，但我的观点还是没什么变化：。
这两天最搞笑的新闻之一，就是Meta的安全总监的邮件被OpenClaw一口气全删了，什么指令都无法阻止AI的疯狂行为，最终把她逼急眼了，只好拔网线了。
当然，你可以说AI不听人话是因为bug，是由于用户输入的指令格式不对，是网络或者系统卡了。但无论什么原因，最终都指向了一个结果——AI并不可控。并且，我们无法预知它何时会失控。
好消息是，这似乎缓解了人们对AI替代自己的恐惧，毕竟没人想雇一个靠不住的员工，至少人类能为自己的愚蠢负责，而机器不能。
坏消息是，可能AI终究脱离不了“一个基于语言学的概率机器”的底色，你以为的人工智能，只不过是因为机器蒙中的概率超级高而带来的幻觉。
从实用主义的角度来看，AI的实质如何并不重要，重要的是在工作流程与组织架构中，人类所扮演的角色只会发生变化，而无法被移除。
用更多的AI智能体来替代员工短期内能带来人效的提高，但长期上看未必会形成多大的成本优势。
本质上，此刻AI的低成本源于白嫖了人类几千年以来的知识积累（被 免费放在了互联网上 ），以后可没这么多便宜可占了——既然大模型公司要跟我收token钱，那么拿我的文章去训练AI是不是也应该按字数付给我钱呢？
我倒是很希望看到真能实现通用人工智能（AGI）的那一天，尽管我有点怀疑它就像绝对零度一样，我们只能做到无限接近而无法实现。
这个推理的逻辑类似于能量守恒定律，输出的能量不可能大于输入的能量，转化过程中总有损耗，你难道指望把人类所有的知识怼进一个机器中反倒能创造出更多的新知识吗？
一个残酷的事实是，我们产生的一切知识的根源，来自于无数代人对自然的观察、总结与反复尝试。在历史的长河中看，知识的提炼离不开一次次充满着随机的试验。
AI在软件领域的最大意义，或许是构建一个完全复刻物理世界的宇宙模拟器，我们借此模拟器可以快速进行各种试错，相当于开了一个时间加速的外挂。但悖论在于，人类尚且无法理解宇宙，可能做出高精度的宇宙模型吗？
至于硬件领域，AI的终极目标就是机器人。有一点我一直很好奇——假如说我们能造出跟真人一样的机器人的话，那还有必要单独研究什么自动驾驶吗？让机器人去开车不就相当于自动驾驶了吗？
同样基于实用主义出发，说句难听点的话——以人形机器人为研发重点的公司，炒作价值远高于实际价值。换句话说，这类公司可能一时为你带来可观财富，但不会为社会生产力的提升做出突出贡献。
如果让我对时下的AI氛围做个总结的话，我更愿意将它称之为一幕群体戏“皇帝的新装”。场上的每一个演员似乎都知道真相是什么，但他们又出奇地保持着一致：
重要的不是让自己相信AGI，而是让别人相信AGI。
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