人工智能的十大思考

人工智能正在迅速發展，對社會各個領域產生深遠影響。以下是關於AI的十個重要觀點，從經濟角度探討了AI的現狀和未來發展趨勢。

1. 多模態AI格局：目前不存在單一的通用人工智能，而是多個強大模型並存。未來可能出現人類與AI的多種融合形態相互制衡的局面，而非某個AGI佔據絕對主導地位。

2. AI成本轉移：當前AI主要承擔中間環節任務，成本向提示輸入和結果驗證兩端轉移。盡管中間環節加速，整體業務成本仍集中在這兩端。

3. 增強智能本質：現有AI系統更像是增強智能而非完全獨立的人工智能。它無法設定復雜目標或自主驗證結果，仍需人類參與目標設置、結果驗證等環節。

4. AI擴展工作能力：AI不會直接取代人類工作，而是讓人能夠涉足更多領域。然而，要真正勝任某項工作，往往還需專業人士的潤色和完善。

5. 新舊AI更迭：AI主要取代的是上一代AI的工作。例如，新一代圖像生成或代碼編寫模型會取代舊版本，用戶只需將預算投向最新模型即可。

6. 視覺處理優勢：AI在視覺表達方面比文本處理更具優勢。這使得AI在前端開發、圖像和視頻處理領域表現出色，因爲這些領域的輸出更易於人眼驗證。

7. 實體化AI威脅：真正需要警惕的是無人機等具有物理殺傷力的AI技術，而非單純的圖像生成器或聊天機器人。

8. 加密技術制衡：加密技術的確定性可以制衡AI的概率性特徵。AI雖能破解某些驗證碼，但無法僞造區塊鏈上的餘額或解決復雜的加密難題。

9. 去中心化趨勢：從實際觀察來看，AI正推動去中心化發展。這體現在多家AI企業並存、小團隊能力提升以及高質量開源模型不斷湧現等方面。

10. 最佳AI佔比：AI技術在應用中的最佳佔比並非100%。過低的AI佔比會導致效率低下，而過高則可能產生不可靠的結果。找到適中的AI應用比例至關重要。

結語：當前的AI仍存在諸多限制，包括經濟成本、數學能力、實際應用和物理感知等方面。盡管未來這些限制可能被突破，但目前AI與傳統計算方式的統一仍是一個開放性問題。理解AI的局限性對於正確評估和應用AI技術至關重要。