本质上现在AI给你回答的问题就是基于对一些人类已经发生的数据，通过概率给你输出结果。也就是说当一些错误的信息越来越多（就是垃圾信息），最后AI也大概率分不清什么是事实，什么是虚假信息。所以你会发现每一代模型一旦出现不久就越用越笨，主要是因为它的数据被污染了，它这个机制不可能产生AGI（通用人工智能）。- f& j0 N; y/ l( y& `* s# S
因为它的机制最重要的叫涌现，它是根据上面已经生成的所有的内容来去倒推下一个字是什么。AI每生成一个字它都会把上面所有的内容再看一遍，所以说你会发现一个问题，就在于AI只要它的文本或者你跟它聊天聊的次数多了以后，或者你们来回几十个问题了，它消耗的算力是指数级的增长。并且你会发现再先进的这个大模型它都会限制你们的对话长度，因为你聊多了以后消耗的算力连美股都负担不起。我们现在用的所有的AI其实就是美股的投资人给我们买单了，AI现在主要的作用是为了炒股拉市值的，然后我们用的AI是副产品。我们现在用的AI之所以能那么便宜用，是因为要拉升股价，就要拉用户数。比如某AI一年烧280亿，只收可能80个亿的费用，有5亿用户，付费的大概有800万，每个月20美金。如果说AI真的要盈利，要么费用提高几倍，要么用户数再扩大，因为它这个机制是赌概率，就会出现幻觉。
6 J( y6 N+ s. D/ ]9 j7 L越复杂的任务，比如同时调动几个大模型来生成工作流，出现问题的概率会增加。假设每次出问题的概率是10%，能保证90%输出想要的东西，做一个需要调动5次大模型的工作流，最终一次性成功的概率是（1 - 0.9^5）×100%，你想想就知道，现在大模型到不了通用人工智能，这是数学上的问题。人类最先进的大模型都解决不了幻觉问题，它不是真正理解，只是在搞概率，这就是大模型。你这个东西只要复杂一点，一次性生成正确的概率可能只有40%了。2 M0 T& U! y9 S! d9 {8 N* a
它无法全自动，永远都是一个人加一个AI，确实提高了效率，单位时间内一个人的产出更多了，但达不到它说的那些美好蓝图。按照招商银行的定义，它是辅助生产工具，不是第四次工业革命。 | 
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