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AI是“全能工具”,還是“無限中等生”?

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作者:Adam Mastroianni 2026年4月1日

AI變得越好,我就越不焦慮。

幾年前,當電腦剛開始說話時,人們理所當然地認為我們很快就會面對全知全能的機器。對于像我這樣以在互聯網上碼字為生的人來說,似乎過不了多久我就得往口袋里裝滿石頭,走進大海(自沉)了。

但當我們近距離觀察這個“電子之神”時,發現它并不像我擔心的那樣。我不覺得我擁有了一個隨叫隨到的全能神。相反,我在和一個“無限的中等生”交談:隨時待命、博學多才,但“聰明”嗎?呃,算是吧,但在某些微妙的地方又很不聰明。

盡管它學會了數出“strawberry”里有幾個“r”,盡管它不再教人往披薩上抹膠水,它的能力中心依然有一個巨大的空洞,和2022年時一樣大,而且毫無縮小的跡象。我之所以知道,是因為那個洞就是我居住的地方。

G因素的迷思

有些問題有明確的邊界和可驗證的答案,比如“38,126 的立方根是多少?”。這些問題需要客觀智力。另一些問題則是模糊且粘稠的,甚至不清楚你是否解決了它們,或者它們是否存在,比如“如何過上美好的生活?”。這些問題需要主觀智力。客觀智力可以被訓練、強化和驗證,但主觀智力不行。

不幸的是,人們用同一個詞(智力)來指代這兩種能力,而事實上它們毫無關系。具有諷刺意味的是,這本身就是客觀智力掩蓋主觀智力的一個例子:這些技能直覺上明顯不同,但一個世紀的心理學研究“證明”了只有一種智力存在——所謂的g因素

問題在于,任何智力測試都只是對客觀智力的測試。“如何過上美好生活?”不是一道多選題。一次又一次地“發現”g因素,就像每次都在同一盞路燈下尋找丟在陰影里的錢包,然后驚訝于錢包總是在燈光下一樣。

AI是純粹的客觀智力。這就是為什么每款新模型發布時帶的是成績單,而不是出生證明。

AI極大化主義者的承諾基于這樣一個觀點:客觀智力是唯一的智力。或者,即使存在多種智力,它們也是可以互換的。信奉AI巔峰論,就是相信我們生活在《卡坦島》的規則下:如果你擁有足夠多的某種資源,就可以兌換任何其他資源。如果你有無限的客觀智力,你就擁有了無限的一切。

那么,我們需要問:這種神奇的思維方式目前效果如何?

空空如也的衣櫥

評判一臺機器的主觀智力很難。當你遇到一個能在腦子里算二次方程卻保不住工作或維系不了關系的人,你知道他腦子里缺了點什么。但機器沒有可以搞砸的生活,我們只能看它們說的話。一旦它們連成幾句話,你就能發現不對勁。

寫作是一項同時需要客觀和主觀智力的任務。大語言模型在客觀部分拿了滿分:語法、語義、句法無懈可擊。但優秀的寫作需要一點額外的“靈氣”,讓文字產生呼吸和生命,那是一種無法被量化或勾選的內在光芒。雖然AI現在能寫出A+水平的“五段式作文”,但那盞燈從未亮起過。

令人驚訝的是,在那些在乎文字的人當中,對此有著高度共識。不管是科技記者Jasmine Sun、神經科學家Erik Hoel還是毒舌作家Sam Kriss,他們最近都得出了一致結論:大語言模型是拙劣的作家。

我同意。AI能折疊蛋白質、建網站、校對論文,這很酷,但它寫不出任何讓我感興趣的東西。問題不在于它會產生幻覺或犯錯,而在于它寫的每一件東西都隱約散發著平庸的臭氣。我掃過那些文字,毫無感覺。讀機器認為“深刻”的思想,會讓我尷尬得縮脖子。

很難描述機器到底缺了什么。你有沒有愛過一個曾經也愛你、后來卻不愛了的人?你注意到他們的眼神變暗了嗎?你捕捉到那是發自內心的微笑還是應酬的假笑了嗎?當你意識到自己不再被“關懷”而只是被“應付”時,魔力就消失了——前一天你還覺得是在爬進納尼亞的魔幻衣櫥,后一天你打開衣櫥,發現里面只有衣架。和AI聊天就有這種感覺。

當然,這個類比在字面上是胡說八道。客觀知識能讓你的句子正確,但不能讓它們活過來。沒有主觀知識,你很快就會撞墻。與AI之前克服的所有墻壁不同,這道墻無法通過“規模化”來跨越,因為它是一道你無法描述寬度、也看不見高度的墻。

墻后的幸存者

這道墻是我還能待在這里的唯一理由。

我寧死也不讓電腦代我寫稿,但我確實想知道它能不能寫。所以我時不時會測試一下。結果聽起來像是一個后腦勺遭受過鈍器重傷的人,在醫院康復多年,而那里的Wi-Fi只能上領英(LinkedIn)。我不轉貼那些文字,因為它們甚至爛得不夠有趣:比喻總是凝固不住,辭藻聽起來深刻但經不起推敲,每一句話都在屏息凝神地假裝自己是啟示錄。

如果一個學生交給我這樣的作業,我甚至不知道該從哪兒開始改。我想我會告訴他:停止寫作一段時間,去讀點舊小說,或者找份爛工作,或者去地球另一端徒步。

我 vs 機器本該是一場毫無懸念的碾壓。我沒讀過整個互聯網。沒人往我身上投資2.5萬億美元。我本該輸給Claude 4.6這種約翰·亨利式的對決。然而,我還能寫我的小文章,是因為在那些數據中心里,找不到我這塊肉疙瘩腦袋里產生的特定想法。

裝滿“穩定天才”的數據中心

只靠客觀智力能走多遠?

我們其實已經有答案了,因為我們見過那些客觀智力極高、主觀智力極低的人。我們以前管這些人叫“書呆子”(Nerds)。

如果你認為智力是一塊原始的、通用的問題解決能力,那么像 Scott Adams(《呆伯特》作者)這樣的人在除了畫漫畫以外的所有事情上都慘遭失敗,就顯得很奇怪。但如果你承認至少存在兩種智力,這就不難理解了。這就是“在某種方式上極聰明,在另一種方式上極愚蠢”的樣子。

這不僅是因為客觀智力無法轉化為社交智慧。目前看來,將客觀智力轉化為任何其他認知能力都極其困難。就像我大學同學,腦子極好,但永遠無法準時交作業。生活不是一個你可以把“智力點數”任意分配給“自律”或“魅力”的RPG游戲。

宇宙不按《卡坦島》的規則運行。

瓶頸盲區

我猜我們很快就會發現,我們的許多問題并不受限于缺乏客觀智力。

比如,有些人希望AI能重啟停滯的科學。但我對此持懷疑態度。從我導師讀博士那個時代到現在,我們有了各種自動化統計軟件、搜索工具,效率提高了1000倍,但心理學的進步依然乏善可陳。我們不缺論文,我們缺的是新范式

當你加速時,你會更快撞到墻。我們都患有“瓶頸盲區”:我們認為當前的瓶頸是唯一的瓶頸。當你沒錢時,你覺得所有問題都是錢的問題。等你有錢了,你發現你缺的是時間;有了時間,你發現你缺的是動力;有了動力,你發現你缺的是點子。

一旦客觀智力廉價到像自來水一樣,我們就會撞上那些昂貴的、稀有的瓶頸。現實無法通過“機械降神”來終結痛苦。

統計夫人與百科全書先生

每個學術系都有兩個角色:統計夫人(精通算數)和百科全書先生(讀過所有論文)。現在的AI就像是這兩個人的無限加強版。



但你會發現,他們帶不了你走太遠。他們能告訴你實驗是否有人做過,數據是否算對,但他們無法給你最重要的一點反饋:他們無法告訴你,你的點子是否“無聊”。

實際上,當文獻綜述和回歸分析的邊際成本降為零時,“審美低下”就成了死刑。因為現在你可以浪費所有時間,用極其科學的方法去做一些愚蠢透頂的項目。

在讀博期間我學到的最重要的一件事,就是如何正確地感到無聊。新手覺得一切都好玩,或者一切都無聊。只有大師能對正確的東西感到無聊。這種判斷沒有客觀標準,你不能量化導師眼神渙散的程度。你只能不斷去煩一個老家伙,直到他把你轟出辦公室。久而久之,你就培養出了某種“品味”。

終曲:走向大海

我并不是AI過敏者。如果電腦能說出迷人的話,如果它能治愈癌癥,我支持它。

有可能某天GPT-10突然寫出了比我更好的博客,那時候我就得去跳海了。但如果那真的發生了,那不會是現有趨勢的自然延續。那是因為我們找到了一種方法,把那些“粘稠”的問題給硬化處理了。

在那之前,粘稠的問題依然需要粘稠的人類。正如蒙田在1580年所說:“雖然我們可以靠別人的學識變得博學,但一個人永遠只能靠自己的智慧變得智慧。”

一個擁有全世界所有學識,卻毫無自身智慧的東西看起來像什么?噢,“作為一個大語言模型……”

本文編譯自substack,原文作者Adam Mastroianni(哈佛大學心理學博士)

https://substack.com/home/post/p-192668430

聲明:內容由AI生成

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