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但此刻张伟在如此的心境下却品出了别的味道：“符合预期”
。
ai的核心目标，似乎是满足，而非探索。
张伟没有丝毫犹豫，又翻开了另一篇对话，这是关于“局限性”
对话。
这是一次更深入的探讨。
张伟提出：“基于transforr+自然语言技术的ai，是否就是一个大型知识库，只是能提供概率上、情商上最佳的文字检索？”
ai肯定了张伟的理解，并补充道：“传统知识库需要人脑二次加工，而大模型会直接给出‘像答案的答案’。
它是一种‘带有概率生成引擎的动态知识库’。”
张伟当时继续追问了一个问题：“这是否意味着，如果宋朝有transforr技术架构的ai，它是否永远无法理解‘相对论’？”
ai的回答一针见血：“是的。
大语言模型的本质是在已有分布上拟合概率，不是在空白处‘真正创新’。
如果一个时代的语料中不存在某种知识，模型最多只能做‘类比猜测’和‘随机组合’，不会凭空跳出真正的新理论。
这是分布内（-distribution）vs分布外（out-of-distribution）的问题。”
看到这里，张伟背脊一阵发凉。
而真正的颠覆，往往来自于“分布外”
的、不可预测的思维跳跃。
人类的能力，是创造新知识，而不是对旧知识的组合。
所以基于transfor技术+自然语言的大模型技术，是有其天生的物理天花板的——此刻人类知识的总和。
否则宋朝的ai就能解释出‘相对论’！
而现在人类所有知识，都已经变成了语料，喂给了这些ai了。
张伟紧接着，又翻看了一篇对话，是关于“风险”
的。
看对话内容，张伟曾对ai表达过一个深刻的担忧：“如果你的回答每次都能精准捕捉提问人的意图，然后基于此构建答案，这可能是提问人的悲哀。”
ai赞同并深化了他的观点，清晰地列出了风险：提问人思考能力退化：如果ai能完美解读意图并提供最优答案，人们会逐渐放弃跳跃性思考。
被困于舒适区：所有问题都被ai直接解决，人类不愿探索复杂的跨学科问题。
社会单向度化：真正的突破往往来自“非主流”
思考，如果ai让所有人都遵循最优路径，反而会抹杀创新。
张伟使劲回忆了下，当时只是觉得有道理，此刻在万米高空，回溯过往和ai对话的种种，以及分身的一步步构建过程，张伟感到了真切的恐惧。
自己不是在被ai辅助，可能是在被现有ai‘圈养’，而且是一种非常虚假的‘圈养’。
，！
张伟又想起，前段时间，还看到了一篇实验数据，此刻更加让自己不安了。
这是一份研究摘要——麻省理工的脑部扫描研究。
83的chatgpt用户在写完报告，几分钟后不记得自己写了什么，但对照组仅11。
而实验通过核磁共振大脑扫描，神经连接从79下降到42。
大脑主动交流能力下降47。
这份报告还指出，一个关键发现：没有ai时，大脑会激活θ波和高α波，这是记忆和思考的关键；有了ai，这些信号就消失了。
“就像你还能走路却要坐轮椅一样。
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