夜雨聆风前几天，我请老爸帮我咨询一件事。
过了1–2分钟，他就甩过来一段AI生成的回答，还顺带开玩笑说：
“你们年轻人要多用AI啊。”
两周前，我问学生们最近最火的话题是什么。
不出所料，孩子们几乎异口同声：AI。
当老人和孩子都在讨论AI时，我们已经悄然进入AI全民时代。
但随之而来的问题是：
我们到底该不该用AI？又该怎么用？
在做判断之前，也许先搞清楚这三件事更重要：
1）AI到底是什么？
2）不同人是如何看待AI的？
3）我们普通人应该如何与AI相处？
这篇文章，是我近期阅读与思考的一篇学习笔记。
一、AI到底是什么？
AI，全称 Artificial Intelligence，通常被翻译为人工智能。
但如果继续追问，就会发现，这个词远比字面含义复杂得多。
我们日常使用的ChatGPT、DeepSeek、豆包，是AI吗？
AI只有这一种形态吗？
科学家口中的AI，和我们理解的是同一东西吗？
今年3月，在世界经济论坛年会上, 黄仁勋首次提出了一个形象的观点：
AI像一块“五层蛋糕”。
从下往上看，这五层“蛋糕”分别是：
第一层：能源层, 为整个AI系统提供电力支持，是最底层的基础。
第二层：芯片层将能源转化为算力，比如我们熟知的英伟达，正处于这一层的核心位置。
第三层：基础设施层包括数据中心、网络系统、冷却系统等，把大量计算资源组织起来，形成可调度的整体。
第四层：模型层这是AI真正的智能核心。
语言模型（LLM)只是其中的一种。除此之外，还有视觉模型、语音模型、推荐系统、强化学习、多模态模型等。
不同模型分别承担着看、听、理解、决策和生成的功能。
DeepMind、OpenAI、Anthropic等公司，主要活跃在这一层。
第五层：应用层也就是我们日常接触到的AI产品，比如ChatGPT、DeepSeek、豆包等。
这是AI直接创造经济价值、进入大众生活的那一层。
二、社会如何看待AI？
围绕AI的发展，目前大致可以看到四种典型态度，只是个人总结，欢迎读者补充。
1. 狂热的技术拥趸
这一类人，多数来自学术、科技或模型研发领域。
以DeepMind创始人 Demis Hassabis 为代表，他是最早一批系统性探索AGI（通用人工智能）的人之一。
在他看来，AI不仅是一个工具，更是一种通向终极问题的路径：
先解决AI，再用AI去理解和解决一切问题。
他的目标，从一开始就非常明确：通过构建类人智能（认知、直觉与决策机制），去理解人类本身。
他的人生路径，某种程度上带有一种“奥本海默式”的气质：对技术极致专注，目标宏大且长期。
2. 冷静的怀疑派
与技术拥趸形成对照的，是一批持续给AI降温的声音，一批把AI热潮称之为炒作（hype）的声音。
认知科学家 Gary Marcus 指出，大语言模型本质上是基于统计概率预测下一个词，并不真正理解语言，因此容易产生幻觉。
MIT教授 Noam Chomsky 也认为，当前的AI系统缺乏真正的理解、推理与道德判断能力，仍然只是工具。他甚至将学生使用ChatGPT写论文，称为：“high-tech plagiarism”（高科技抄袭）
这一类声音的价值在于提醒我们：AI只不过是artificial intelligence, 无法模拟甚至是超越人类的意识和思考。
3. 客观的观察者
相比前两类的支持与反对，还有一类人更像观察者。
《人类简史》作者尤瓦尔·赫拉利2026年达沃斯论坛演讲中抛出了自己对AI的定义：
The most important thing to know about AI is that it is not just another tool. It is an agent. It can learn and change by itself and make decisions by itself. You can use knife to cut salad or to murder someone, but it is your decision. What to do with the AI is a knife that can decide by itself whether to cut salad or to commit murder. The second thing to know about AI is that it can be a very creative agent. AI is a knife that can invent new kinds of knives, as well as new kinds of music, medicine and money.
他用了一个非常形象的比喻：
AI不只是刀，它是一把可以自己做决策的刀。
在演讲的结尾处，他提出了一个更深层的问题：
如果AI逐渐具备类似人类的决策能力，
我们是否需要重新定义人类的边界？
甚至，是否要赋予AI某种社会或法律身份？
这一类观点的核心既承认AI的潜力，也警惕其长期影响。
4. 理性的“AI驾驶员”
第四类声音，来自现实中将AI应用到某一领域的行动派。
以可汗学院创始人 Sal Khan 为代表，他在新书Brave New Words 中提议我们应当怀着educated bravery（智勇）迎接当下日益迭代的科技。
与匹夫之勇相比，智勇是在尽可能全面理解AI之后后的勇敢探索。
他将AI引入教育领域，开发了一位名叫Khanmigo的AI导师，Khanmigo运用苏格拉底式教学法（提问、引导和反馈），帮助学生自主思考出数学解题思路。
在实践中，他试图勇敢且谨慎地解答一个关键问题：AI能否有效地参与到教学中来？
三、我们普通人该不该用AI？
回到本篇笔记开头的问题：
在这些不同声音中，我们该如何选择？
也许，比站队更重要的是先行动，再判断。
从 Demis Hassabis 和 Sal Khan 的实践中，可以提炼出一个共通的方法论：从熟悉的领域出发，快速试错。
Hassabis 从自己熟悉的游戏和 围棋入手研究人工通用智能；Sal Khan 也没有泛泛而谈，而是在教育实践中测试AI的教学效能。
对于我们普通人来说，或许应该先让AI参与那些我们本来就会做且风险较低的任务，比如：信息整理、数据分析辅助、制定旅行计划。在试错中，我们就能初步判断AI输出质量的能力、识别AI的风险与偏差的能力与AI高效协作的能力。
AI既不是洪水猛兽，也不是万能答案。
它更像一辆新出现的交通工具：
有人在争论它是否危险，
有人在批评它是否不成熟，
也有人，已在学习如何驾驶。
我们能做的，是在实践中形成自己的判断。
正如陆游在《冬夜读书示子聿》中所写：
纸上得来终觉浅， 绝知此事要躬行。
