祝维沙｜AI超过人类的悖论

最近有人喊，说 2030 年 AI 就要全面超过人了。我听完直摇头：算力和知识再多，也不等于智能结构完善。

前阵子我们拿 AI 研究古代九鼎的声学。它查资料、建模型确实快，一个人干出了以前一个团队的活。但遇到瓶颈时，几次关键的方向转换全靠人拍板。比如听到 900 赫兹的信号，是我联想到 1000 赫兹标准信号，才换了思路把问题解开。AI 明明也有这知识，却没主动提出来。

还有个更打脸的例子。跟同一个 AI 合作写文章，字体、缩进、表格格式都明确交代过。它当时能记住规则，转头又犯一模一样的排版错。它能改当前结果，却没法把错误变成自己长期稳定的能力。

根子出在现在大模型的架构上。大家共享同一个基础参数，没法因为一个人的实践去独立成长。任务内纠错、长期记忆和持续改变自身能力，完全是三个层次。

所以我不看好 2030 这个时间表。真正的出路，是让每个人拥有自己的小模型。它跟着个人经验长，再跟大模型的基础智能协同。这才是下一代 AI 该有的样子。