人工智能的十大思考

在经济层面，对人工智能的深入思考至关重要。以下是十个关键观点，值得我们仔细考量。

1. 多元化的AI生态系统正在形成，而非单一的通用人工智能。我们正见证多个强大模型并存的格局，各种模型能力相当，无一独大。未来可能是人类与AI多种形态共存互补，而非被某个绝对主导的AGI控制。

2. 当前AI技术将成本集中在提示输入和结果验证两端。AI主要承担中间环节任务，尚未实现端到端全流程。尽管中间过程加速，整体业务成本仍向两端转移。

3. 现有AI更像是增强智能而非真正的人工智能。它缺乏独立的行为主体意识，无法自主设定复杂目标或验证输出。人类仍需在目标设置、结果核查、提示构建和系统整合上投入大量精力。使用者越聪明，AI的智能增强效果就越显著。

4. AI不会完全取代人类工作，而是让人们能够涉足更多领域。它能让你成为合格的设计师或动画师，但要真正精通仍需专业人士的润色。

5. 新一代AI主要是替代前代AI的工作。例如，新版图像生成模型取代旧版，更先进的语言模型替换早期版本。一旦某项任务交由AI处理，只需持续更新到最新模型即可。

6. AI在视觉表达方面的能力优于文本表达。它在前端开发、图像和视频处理领域表现更为出色。这是因为视觉输出易于人眼验证，而大量AI生成的文本或代码需要耗费更多人力进行核查。

7. 真正值得警惕的是已经存在的致命性AI，如无人机这类"杀戮机器"。各国都在竞相发展这项技术，这比图像生成器或聊天机器人更令人担忧。

8. AI的特性是概率性的，而加密技术则是确定性的。因此，加密技术可以作为AI的制衡。例如，AI虽能破解验证码，但无法伪造区块链上的余额。它能解决一些方程，却无法破解加密方程。加密技术代表了AI当前无法企及的领域。

9. 实践证明，AI正在推动去中心化而非中心化。这体现在多家AI企业并存发展，小型团队借助合适工具实现能力飞跃，以及高质量开源模型不断涌现等方面。

10. AI技术在应用中的最佳占比并非100%。0%的AI使用效率低下，而100%的AI可能导致质量下降。理想的AI占比应在0-100%之间，具体数值因情况而异。关键是要理解两个极端都不是最优解，这反映了AI领域的一种平衡曲线。

AI的局限性

总的来说，目前的AI模型仍存在诸多限制，远非全能。

在经济效益方面，AI受到API调用成本高昂和竞争模型频出的制约。

在数学领域，AI无法解决混沌、湍流或加密等复杂问题。

在实际应用中，AI需要人为提示和验证，只能在中间层之间运作，而非实现端到端的完整流程。

在物理层面，AI仍依赖人类感知环境并输入信息，无法自主收集环境数据。

这些局限性未来可能被突破。有望实现AI的概率性思维与传统计算机的确定性、逻辑性思维的统一，但这仍是一个开放性的研究课题。