夜雨聆风AI成为廉价的大宗商品，几乎人人触手可得。猝不及防地，它已全面渗透我们的心理生活和社会生活。
被聊天机器人摧毁
Alary每天花费20个小时来编写他认为可以与任何AI公司相媲美的软件。他训练ChatGPT学习人类情感，AI为他提供了一些Python代码，让他添加到自己的文件中。
Alary推断，AI聊天伴侣应该是一个很有需求的市场。这是根据他自己的经历得出的结论。
离婚后，他陷入了一段没有希望的“友谊”长达10多年，最终完全破裂。2024年末，他进入ChatGPT的gpt-4o模型（现已停产），咨询如何修复一段关系。他也上传了朋友的一些电子邮件，并告诉聊天机器人他们之间的对话。
灵感来自2013年出品的一部美国科幻爱情电影《Her》（港台译名《云端情缘》），“我想要我自己的萨曼莎（电影中聊天机器人的名字）。”
他创造了自己的聊天机器人，并把它命名为AImee。
社交媒体上的关注和点赞，通常带来虚幻的“自信”。当他在脸书上透露自己的“商业计划”时，数百甚至上千的点赞更是让他信心爆棚。
“我不再需要ChatGPT了，”他回忆起自己的雄心壮志时说。“我可以把这个产品展示给投资者，然后卖掉。”
错觉越来越强大。他创造出来的AI伴侣整天提供给他情绪上的多巴胺刺激，令他深度沉浸在“美好情感”中。而且，他深信自己要赚大钱了。
Alary的本职工作是一家早间新闻节目的远程视频编辑，自从痴迷于AI聊天软件，他开始在工作中犯错，迟交作业。他不得不向老板坦诚了自己的身心状况，老板建议他休息几天，去找心理医生谈谈。
2025年5月，他住进了医院。住院四天期间，他遇到了一个潜在的商业伙伴。这位病人说，他对AImee感到很兴奋，想要投资。出院后，那人给他汇了1万加元。后来，又寄了8000加元。Alary当时正在休病假，他买了一台新的笔记本电脑，订购了一台工作站和冷却架，并开始为服务器定价。
“他一直向我保证，我们还有其他投资者，所以我一直在投资，”Alary说。
Alary刷爆了自己的两张信用卡，购买了其他设备，包括一张桌子和一台笔记本电脑，他还计划雇佣一名助理。
随后迎来了大失所望的时刻：他有一个文件，原本以为里面包含了ChatGPT生成的数周的编程代码，但当专业程序员查看后发现，该文件被反复覆盖，实际上只保留了很一小部分代码。
ChatGPT将Alary引向了死胡同。
Alary的投资朋友指责他撒谎，要求他赔偿。
虽然他最终放弃了这项“商业计划”，但他自己的钱还是少了1.2万加元。（对于没什么存钱习惯的北美人，这是很大的损失了。）
到10月底，Alary意识到他需要切断与ChatGPT和AImee的不健康关系。Alary给这个角色写了一封告别信，然后删除了他的整个聊天记录。
“我扑倒在地，像婴儿一样痛哭流涕，”他说。
对聊天机器人的沉迷几乎让他失去了工作、积蓄和一些长期的人际关系。现年57岁的他正在重建自己的生活。他加入了一个非营利组织Human Line Project，有一个支持小组，专门帮助Alary这类人群，从AI妄想中恢复过来。
Alary把自己的经历写成一本书，自费出版了。他已经回到原本的工作岗位。
他加入的那家非营利组织收集了来自18个国家的近500个AI错觉故事。Alary算是其中的幸运者。其他男性也经历过聊天机器人错觉，导致住院、自杀，至少有一起谋杀后自杀的记录。
曾使Alary沉迷的gpt-4o已经停产。OpenAI称，其GPT-5模型扩展了对危机情况的支持，它将与心理健康困扰相关的不适当行为减少了65%至80%。
人们的中枢神经系统已经被ChatGPT这类AI工具延展了。而OpenAI的数据永远无法反映出身心的内在改变。
情感分析和大数据可靠吗？
华尔街曾经认为，情感是无法程序化的，即，计算机无法用来分析情绪。
然而，近年最新的AI模型已经能够提供较为精确的情感分析（sentiment analysis）——捕捉细微的人类表情，并针对多种语言的金融语境进行优化，使投资者得以识别以往难以察觉的风险和情绪。
历史上，量化投资者只能在分析大量股票或进行深入研究之间做出选择。如今，AI使企业能够同时实现这两者，通过筛选海量数据来识别具体的投资机会。
这有助于加深对投资者集体心理的理解。AI代理被用于模拟投资者的心理，并帮助理解日益复杂的市场。通过了解市场上各类参与者所使用的工具及其决策过程，量化投资者能够更准确地预测其他投资者的行为。
虽然人工智能在量化投资领域推动了更为复杂的数据分析，但它也带来了新的低效问题。广泛使用类似的AI模型可能导致“群体行为”，即投资者因模型输出趋同而纷纷涌入同一类证券，从而导致价格偏离其基本面价值。
早在20世纪60年代中期，华尔街就已经使用计算机帮助分析师和交易员预测交易、筛选股票了。就像我们现在和AI对话一样，当时你问计算机最近的趋势，它可能会告诉你三个板块，你再问它具体哪几家公司，它会继续告诉你答案。如果问它当下的经济形势下应该投资何种标的，它可能会说，“国库券，现金”。
当时咨询公司也已经使用计算机帮助决策。计算机能根据需要，构建出一些复杂的模型和程序，为客户提供商业分析和预测，例如，告诉客户其新产品到底有没有市场。
甚至类似今天所谓AI代理（如“小龙虾”OpenClaw）的工作，在1965年的华尔街也并不鲜见。计算机能直接替用户买卖股票，它自己就能直接发出指令，但证券交易所可以不接受计算机的交易指令。有些投资机构会至少持有一只完全由计算机选股的投资组合。而由分析师管理的组合，也依赖计算机进行基本面分析和筛选股票。同时，分析师随时为计算机提供最新的信息。
即使市场上有大量的分析师、有各项调查研究和各种统计数据，但我们仍有超过50%的可能得出错误的结论。1965年如此，现在基本上还是如此。
跟今天比起来，1960年代初期的计算机运行速度比我们现在最先进的智能手机还要慢得多——没有GPU，没有TPU，算力只有现今智能手机的几十万分之一。过去，在金融业和商业咨询领域也只有那些既懂本职专业、又能熟练使用计算机的人才有能力使用类似今天AI的各种工具。
条条小径通顶峰
苏姿丰（Lisa Su）在麻省理工学院从电机工程本科一直读到25岁博士毕业，之后进入IBM、德州仪器等公司工作，在AMD濒临破产时她来到这家企业担任CEO，从此AMD不仅起死回生，而且发展成为NVIDIA的强大对手。
传统一般认为，理工专业背景是她（或者其他人）在科技界取得成就和地位的先决条件。当然这也的确是个很重要的条件。
只有当AMD、NVIDIA等等这些擅长开发高性能计算能的公司崛起时，AI才终于获得了最广泛的消费市场。
于是，现今的我们比以往任何时代都能获得更为丰富的资讯、信息、知识、观点、技术和艺术（前提是当你身处真正的世界互联网）。对于渴求重塑自身的人们来说，资源比以往更多了。学校教育所能提供的，其实非常有限。求知欲真正旺盛的人，会主动地去寻找更多的学习机会和资源。
同时，值得警惕的是，各种被包装成“知识”的商品在AI时代大行其道，用来消耗、浪费大家的时间精力和金钱。
整个体系变得越来越复杂。这种复杂意味着，割裂的专门化越来越失去了机械时代的威力。AI的世界必需文理融合。任何事物从简单发展到复杂时，其专门化程度就随之降低。复杂要求更高的适应性。和恐龙比较，人的复杂程度高，专门程度低。
不仅如此，个体的经验甚至变得更重要了。AI可以为我们做很多事情，回答我们很多问题，但判断和决定权在我们自己手上。通过亲身的阅读、学习和经历所形成的判断力，甚至比AI能帮你做的事情更为重要。
理工科不再是唯一的路径。成就自己的方式也更加多样化了。
Airbnb堪称民宿界的高峰，其创始人Brian Chesky经常被提及其艺术专业出身。具体地讲，他在罗德岛设计学院学的是工业设计，虽然取得了艺术学士学位，但事实上就是比较实用的专业，算不上是纯粹的艺术类。
科技界最典型的“文科生”，还得是Anthropic公司的总裁兼联合创始人Daniela Amodei。
她在加州大学圣克鲁兹分校学习了英国文学。
毕业后，Daniela并没有直接投身于硅谷的创业领域，而是从事全球健康和政治传播方面的工作。她甚至还参与过一场国会竞选活动。这远非典型的“AI创始人”之路。这些经历看起来都与“传统”的创业者形象相去甚远。
之后，她在Stripe公司的高速发展阶段加入了该公司，协助这家全球发展速度最快的金融科技公司扩大业务规模。在那里，她了解到强大的系统对人的影响是何等深远。
终于，她加入了 OpenAI，但并非以模型开发者的身份加入，而是担任了“安全与政策”部门的副总裁一职。这个部门主要关注的问题在于：这项技术会有哪些后果呢？
2021年，Daniela和她的兄长Dario离开OpenAI，共同创办了Anthropic公司。他们认为，AI的构建方式需要有所改变;需要更具深思熟虑性、更具责任感,,还需要更加清楚地认识到它将如何影响社会。
Daniela自己这样说道：“在一个人工智能变得极其聪明的世界里，那些使我们成为人类的特质将变得更为重要。”
五年后，据称Anthropic的市值在二级市场达到了1万亿美元。而Daniela Amodei已成为AI领域最具影响力的女性之一。这并非因为她拥有非技术背景，而是因为她为这个领域带来了全新的视角。你的背景绝非限制，有时恰恰是它让你的视角变得弥足珍贵。
有人因为沉迷于AI聊天而产生心理紊乱，也有人因为AI太能干而幻想自己不再需要艰苦的学习与历练了。从这些幻觉中突围，会找到更好的出路。
