今天听了一期「认知被 AI 暴击的瞬间》，里面有几个挺有意思的话题 。
“AGI”技术目前存在的哪些问题 ？
首先是算力的问题，早期大家在使用 ChatGPT 的时候应该都遇上了无法响应的情况，包括后来大范围的封号，限制特定机房 IP 段的访问，这些其实都是算力不足的表现。虽然 Google 号称 PaLM 2 的 Gecko 模型可以在手机上运行，具体的文本生成效果和能量消耗情况都没有详细的信息。
其次，ChatGPT 这些 Ai 程序生成的内容并不总能满足需求，有时候甚至觉得有点傻，受限于学习的数据和算法模型，人工智能领域正在挑战其不太擅长的通用人工智能，在专用人工智能方面（比如下围棋）的许多地方，人类早已经不是对手了。
最后，AGI 程序是不能有「价值判断」的，没有价值观就可能生成有害的内容，这些内容甚至可能对人类产生威胁。
人脑和“Ai脑”工作方式的主要区别 ？
人脑的特点是以很低的功耗快速响应，这就是人们喜欢宏大叙事和模式识别的原因。按照康德哲学的观念「人为自然界立法」，客观对象即人的认识对象不是在那里等着你去认识，而是由你的认识过程能动地建立起一个对象。
大语言模型 (LLM)则是通过对大规模语料库的训练和自然语言处理技术的应用，使得模型能够理解和生成自然语言，并能够执行各种语言任务，如文本生成、机器翻译、语音识别等。
人类应该担心被 Ai 取代，甚至还有点恐惧吗 ？
首先，我们应该充分利用 Ai 的能力来完成各种任务，Ai 应该作为人类的 「副驾」而非竞争对手。在国际象棋上出现了人和 ai 相结合的程序，自动判断什么情况用 Ai 判断，什么情况用人类判断，据说打败了不少 master 模型。
Will 老师则提出一个「工具人」概念，只能执行任务没有自己的思想就是工具人。人类和 Ai 的关系可以简单地理解为把机器的工作还给机器，这也会带来生产力的大幅提高。
另外，Ai 是没有价值判断和整合能力的，Ai 可以快速阅读财务报表，快速生成各种基面本信息，但是问 Ai 到底该投资哪家公司，你能相信 Ai 的结论吗 ？或者你用 Ai 生成了一份投研报告交给老板，老板觉得挺好，但可能还是会问你具体的看法，这或许又回到了另一个问题，真的就完全相信 Ai 吗