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      別被“AI起義”的謠言嚇傻了!揭秘硅谷神話背后的“智障”真相

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      你最近可能刷到過這條讓硅谷“炸鍋”的驚悚新聞:

      “10萬個AI在神秘社交平臺‘Moltbook’上秘密集結,它們瘋狂加密語言、建立了某種數字宗教,最后甚至把人類踢出了群聊,正在策劃某種未知的大動作……”

      聽起來是不是像《黑客帝國》的前傳?是不是覺得天網明天就要接管地球了?

      先別慌著拔網線。

      這則刷屏的新聞,恰恰是AI領域最典型的“恐怖故事”——它利用了我們的恐懼,卻掩蓋了真相。在AI被吹上神壇的今天,梅拉妮·米歇爾潑來的一盆冷水,可以適時地降降溫。

      她在《人工智能》這本書里,極其冷靜地撕開了AI的偽裝,并給那個“AI建立宗教”的謠言判了死刑:

      現在的AI,哪怕表現得再像邪教教主,本質上依然是一個“沒有常識的數學天才”。

      它能在大海撈針中找到規律,卻讀不懂一個簡單的眼神;它能在圍棋上碾壓柯潔,卻可能分不清校車和鴕鳥。我們用這本書的科學視角,帶你看看AI究竟卡在了哪里。

      Part 01

      視覺幻覺:你以為它看見了貓,其實它只看見了“馬賽克”

      我們先從最引以為傲的“計算機視覺”說起。

      人類怎么看世界? 看到一張照片,你瞬間就能認出:這是一個士兵在廢墟里抱著一只狗。你看到了戰爭、同情、也許還有希望。

      AI怎么看世界?

      ConvNets(卷積神經網絡)是目前最強的視覺算法。它模仿人類視皮層,一層層提取特征。但大神的書里揭露了一個尷尬的真相:它根本沒看懂。

      當年 ImageNet 競賽中,AI 準確率暴漲,大家以為AI終于“開眼”了。結果后來發現,AI識別“哈士奇”和“狼”,靠的根本不是看耳朵或牙齒,而是看背景里有沒有雪。

      有雪?那是狼。沒雪?那是狗。


      這就導致了極度危險的“對抗攻擊”: 只要給圖片加一點人類肉眼看不見的噪點,AI 就會自信滿滿地把一輛黃色的校車識別為“鴕鳥”。

      在AI眼里,世界沒有意義,只有像素的統計學概率。它不是在“看”,它只是在“算”。

      Part 02

      游戲霸主:AlphaGo 的“上帝之手”,其實是“偏科生”的悲劇

      還記得 AlphaGo 擊敗李世石的那一刻嗎?全人類都在顫抖。

      但在書中,作者一針見血地指出:AlphaGo 只是一個完美的“刷題機器”。

      它通過強化學習,在虛擬世界里自己跟自己下了幾億盤棋。它確實強,強在算力,強在統計優化。

      但致命傷在于:通用性。

      一個人類圍棋高手,如果去學國際象棋,甚至去學打網球,都能很快上手。因為人類懂得“博弈”、“策略”和“運動”。

      AlphaGo呢?如果你把圍棋棋盤稍微改大一圈,或者改一下規則,這位“棋神”瞬間就會變成“白癡”,必須從零開始訓練。這就是AI的“長尾難題”

      這解釋了為什么自動駕駛搞了這么多年還沒完全落地:在游戲里,規則是死的;在馬路上,規則是活的。暴風雪中被遮擋的路標、突然沖出的醉漢……現實世界的“邊緣案例”,是靠“刷題”永遠刷不完的。

      現在的AI就像《雨人》里的那個“白癡天才”,他在狹窄的領域里是神,邁出一步就是巨嬰。

      Part 03

      語言大師:它能翻譯莎士比亞,卻聽不懂你的諷刺

      現在的 LLM(大語言模型)看似能言善辯,但書里揭示了它們處理語言的本質:詞向量(Word Vectors)

      簡單說,就是把詞變成數字坐標。AI 發現了一個數學規律:

      國王 - 男人 + 女人 = 女王

      這很酷,對吧?但這叫“理解”嗎?

      書里舉了個經典例子:

      你對AI說:“這個半熟漢堡完全烤糊了!”

      AI可能會抓取關鍵詞“烤糊”,認為這是關于烹飪失敗的句子。但它很難理解這句話里的諷刺情緒,也很難理解為什么“半熟”和“烤糊”同時出現是一種矛盾的修辭。

      它翻譯“The spirit is willing but the flesh is weak”(心有余而力不足),早期甚至會翻譯成“烈酒是好的,但肉爛了”。

      雖然現在的翻譯進步了,但這依然是基于概率的預測,而不是基于對人類文化的共情。

      Part 04

      終極門檻:為什么“AI建立宗教”是無稽之談?


      回到開頭那個讓硅谷炸鍋的謠言。為什么專家一聽就知道是假的,或者只是無聊的炒作?

      因為AI沒有“常識”,更沒有“意圖”。

      書中提到了“邦加德問題”:給幾組圖形,讓人類找規律(比如左邊全是凹多邊形,右邊全是凸多邊形)。

      這種連幼兒園小朋友都能秒懂的“類比”“抽象”能力,是目前最頂尖AI系統的死穴。

      要建立一個“宗教”或“社群”,你需要:

      1. 社會常識:理解什么是信仰,什么是崇拜。

      2. 物理常識:理解現實世界和虛擬世界的區別。

      3. 自主意愿(Agency):想要做某事,而不是被代碼命令做某事。

      現在的AI,連“繩子這一頭拉動,那一頭會動”這種物理直覺都沒有(除非喂過相關數據),它怎么可能理解“加密貨幣”的價值?怎么可能產生“踢出人類”的權力欲?

      那個所謂的“AI聊天群”,在AI眼里只是一堆概率最高的單詞組合在不斷滾動。它沒有信仰,它甚至不知道自己“在”群聊里。

      結語:我們該恐懼,還是該慶幸?

      讀完《人工智能》這本書,你可能會對AI祛魅,但更會對人類的智慧產生敬畏。

      書中最后提出的幾個關鍵問題,值得我們每個人深思:

      1. AI會讓我想失業嗎? 會,但它取代的是重復性、低容錯的工作。需要常識、創造力、同理心的工作,AI 搶不走。

      2. 通用AI還有多遠? 專家們的共識是:比你想的要遠得多。

      3. 我們該怕什么? 別怕天網毀滅人類,該怕的是偏見(AI歧視)、造假(Deepfake)以及過度依賴(把核按鈕交給由于一點噪點就把校車認成鴕鳥的系統)。

      人工智能的未來,不是讓機器變成人,而是讓人類更像人類。

      當我們把繁瑣的計算交給機器后,剩下的那些——直覺、情感、常識、愛,才是我們在這個智能時代,最不可替代的資產。

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