文章转载来源： Tim
作者：BALAJI
编译：Tim，PANews
以下是关于人工智能的10点思考，我个人认为这些在经济层面很实用。让我们开始吧。
1、首先：没有单一的通用人工智能AGI，而是存在多个AGI。也就是说，我们实际观察到的是一种多模共存的AI格局（多个强大模型并存），而非一神独大的AI（某个全能模型垄断）。当前态势是，来自不同阵营的众多模型均已达到相似能力水平，而非某个顶尖模型形成绝对代差。因此可以预见，未来将是人类与AI的多种融合形态相互制衡，而非某个占据绝对主导的AGI将人类全部变成回形针（意指毁灭性控制或惩罚）。
2、当前人工智能将成本都转移到了提示输入和验证环节。本质上，今天的AI只承担中间环节到中间环节的任务，而非端到端全流程。因此即便人工智能加速了中间环节，所有业务成本还是会向提示输入与结果验证这两端迁移。
3、AI是增强智能（Amplified Intelligence），而非人工智能（Artificial Intelligence）。今天的AI并不具备真正的行为主体意识，因为它并未完全独立于人类存在。现有AI系统既无法设定复杂目标，也无法有效验证输出结果。人类仍要耗费大量精力在设置目标、查证输出、构建提示和系统整合上，这意味着使用者越聪明，AI的智能加成效能就越强。因此它本质上应被称作增强智能，而非人工智能。
4、AI不会抢走你的饭碗，而是让你能够从事任何工作。它使你成为勉强合格的UX设计师、当个像样的特效动画师等等。但这并不意味着你能真正做好这份工作，因为最终润色往往需要专业人士来完成。
5、AI取代的不是人类的工作，而是上一代AI的工作。例如：Midjourney取代了Stable Diffusion的工作，GPT-4取代了GPT-3的工作。当你把某一工作任务（如图像生成、代码编写等）交给AI处理后，只需将预算投入到最新模型即可。因此，取代工作的总是新一代的AI。
6、AI更擅长视觉表达而非文本表达。也就是说，AI在前端开发领域比后端开发更具优势，在图像、视频处理方面强于文本处理。原因在于用户界面和图像可以轻松通过人眼验证，而大段AI生成的文本或代码需要耗费大量人力成本进行核验。
7、致命型人工智能已经降临人间，它就是无人机这种"杀人物种"。每个国家都在追求这种技术。所以说，真正需要担心的根本不是图像生成器和聊天机器人。
8、AI是概率性的，而加密技术是确定性的。因此，加密技术可以制衡AI。例如，AI 能破解验证码，但它无法伪造链上余额。并且它能解一些方程，但解不了加密方程。所以，加密技术大致上代表了AI做不到的事情。
9、从实证层面来看，AI正在推动去中心化而非中心化。当前AI展现出去中心化效应是毋庸置疑的：一方面源于众多AI企业的并存发展，另一方面在于小型团队凭借恰当工具所能实现的能力跃升，更因为高质量开源模型的持续涌现。
10、AI技术占比的最佳程度并非100%。毕竟：0%的AI运作缓慢，而100%的AI就会变成垃圾。因此最理想的AI占比实际在0—100%之间。具体数值固然因情况而异，但重要的是理解0%和100%都非最优解，这就是AI领域的拉弗曲线：
总之，从根本上来说，这是一种受限制的AI模型，而非无所不能的AI模型。
AI在经济效益上受到限制，因为每次API调用都价格不菲，而且竞争模型层出不穷。
AI在数学上受到限制，因为它（可证）无法解决混沌、湍流或加密问题。
AI存在实际局限，因为它需要人为提示与验证，执行任务时采取的是中间层之间的运作方式，而非端到端的完整流程。
AI在物理上受到限制，因为当前仍需人类先感知环境并将这些信息通过提示词输入，而非由AI自行收集环境信息。
可以明确的是，这些局限未来有可能被突破。有人或许能将人工智能的概率性思考方式，与传统计算机的确定性、逻辑性思考方式统一起来，但目前这仍是开放式研究问题。
来源：Tim
发布人：暖色
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