关于AI叙事的争论，有点像鸡同鸭说法。我觉得如果你不明白统计是什么，不知道基本程序是怎么工作的，争论只是废话

我感觉几乎大多数人都是拍脑门看文科生小作文就各种想象。

计算机对比人类最强大的地方是存储和计算，扩展到搜索和遍历。当年四色问题最后是用计算机彻底解决。

早在10多年前，人类最顶尖的棋手已经彻底下不过电脑。本质就是当棋盘棋子棋规固定的时候，对计算机来说，完全就是个遍历搜索的能力问题。随着硬件已经相应算法升级，人类就不行了。

但是直到今天，你会发现，AI能正确的轻松回答专业人士都说不清的东西，但是会莫名其妙出现一些连小学生都不会有的低级错误。

比如楼下有个帖子我贴出的Gemini的回答：您要求查询的是 1900年至2100年 间（共301年）

怎么就301年呢？

 

要说现在的AI在算法上的进步，我也觉得很佩服。把搜索整理到的事情都数据化信息化进行存储，然后还能给足够的标签用来查询和寻找粘合关系，整个过程的确叹为观止。

这个过程有点像在现实世界画了一个硕大的棋盘，尽可能把所有东西都包括到棋盘中。如果真的能包括所有，那整个世界就像是在下棋，那计算机就是无所不能。所以AI叙事总是在强调提高算力。

但是，问题是，棋盘是二维的， 现实世界是无穷维的，现实生活中是在不停的变化的，棋盘棋子棋规都在不停的变。提高算力包括万象的思路在早期效率会很明显，但是过了阈值以后肯定会发生边际效应递减，而且是断崖式递减。GPT4 -> GPT5应该就是到了这个阶段。

 

以上说的是框架画棋盘。问题是棋盘如何画出来呢？现在的AI完全基于统计模型。这里的问题就更大了。

基于统计模型就意味着当你面对一个问题的时候，无论是"因"还是"果"，都只能基于搜索结果，是已知的。而且寻求因果关系的粘合关系也只能基于已知。如果遇见未知怎么办？人可能会犹豫糊涂，但是计算机无论如何都会给个结果，基本上只能根据算法以及他能搜索到的内容胡说八道。且不说如果搜索到的结果是错误的情况，甚至是伪造的。

现在的神经模型，无论多复杂时尚，本质都是对每个结点做出结论然后加权。权重分配这个地方彻底就是一笔糊涂账。AI也自称是黑箱操作。恰恰这个权重分配决定了最终结果取舍。

 

下面在说在编程方面的程序实现。整个AI最终也还是if then else做出最终行为结论。

而且if then esle的内容就是前面统计模型得到的来自于已知的东西。

 

对于人类行为而言，其实大多数是意识流，并非思考。

比如你下班以后，心里想着事儿，或者听着音乐，不知不觉的开车就回家了。

哪怕是考试，这已经是足够需要思考的场景了，其实具体到每道题每个细节，至少对于高分学生来说，大多数部分都是下意识的肌肉记忆，这就是为什么要刷题的原因。

 

人类有基本的common sense. 很多事情不需要思考也会有基本反应和判断。但是现在的AI不可能有，而且以统计模型为基础的永远不会有。