如今，AI正在飞速发展。

美国几大科技巨头微软、谷歌、亚马逊、Meta等，把成百上千亿的美元扔进它的熔炉。

这个熔炉就是AI数据中心，预计将烧掉5200亿美元。

钞票驱动着全球最强大的算力，喂养着无所不能的大模型。

另一边，ChatGPT的周活跃用户，悄无声息地突破了8亿。

许多人已经习惯了向它提问、让它写文案、甚至帮我们总结人生。

这是典型的规模效应。

但AI，尤其是大模型，走了一条相反的路。

它的每一次回答，每一次“思考”，都是一次巨大的算力消耗。

用户越多，需要的计算量就指数级增长。

数据中心就得越建越多，电费账单也越长。

这根本不是边际成本趋于零，而是边际成本高得吓人。

据《环球时报》引述的数据，巨头们砸下了近1000亿美元的巨额现金。

但是缺少可观回报，其性质近乎“烧钱”。

而ChatGPT年化仅百亿美元规模的订阅收入，在千亿级的投资面前，简直是杯水车薪。

云服务巨头甲骨文的GPU租赁业务，毛利率仅14%。

考虑折旧后更是跌至7%，远低于其传统业务70%的水平。

问题很清楚了：当前的AI，商业模式存在先天缺陷。

它像个被宠坏的天才，食量惊人，却很难出去打工赚钱养家。

AI智能的假象

如果说商业困境是外患，那技术上的先天不足就是内忧。

我们一直以为AI在理解和推理。

但哈佛大学的研究者Keyon Vafa和他的团队，做了一个精妙的实验。

窥探到AI的“内心世界”，结果让人大跌眼镜。

他们让一个AI模型，学习了数百万条曼哈顿街道的导航指令。

之后，他们想看看AI脑子里生成的“曼哈顿地图”是什么样子。

你猜怎么着？

AI画出来的，根本不是我们认知中规整的“棋盘式”街道图，而是一团乱麻。

它推演出的路线，包括横穿中央公园的直线，或者斜着连跨好几个街区的“野路子”。

用这个模型做导航，在99%的情况下居然能给你正确的分步指令！

这说明了什么？

说明AI根本没有构建出，关于城市空间的整体“世界模型”。

它不像人类，脑子里有一张地图，懂得“街区”、“障碍物”、“绕行”这些概念。

AI只是通过海量的数据，死记硬背了无数条孤立的经验。

从A点到B点，先说左转，再说右转……

所以，当研究人员只是虚拟封锁了曼哈顿1%的街道时，这个模型的导航性能就瞬间崩盘，准确率暴跌。

因为它背过的课文里，没有这道超纲题。

而人类司机，却能轻松绕行。

这就是统计模式匹配，与真正智能之间的鸿沟。

AI是一个超级的记忆大师和模式匹配器，但它不是一个理解者。

思维链的谎言

最颠覆我们认知的，是它对“思考”的模仿。

我们习惯让AI“放出思维链”，看它一步步推导，觉得它逻辑清晰。

但对不起，这很可能也是它“演”给我们看的。

做出Claude模型的Anthropic公司，在一篇论文中，像做脑部CT一样，扫描了模型做简单数学题时的大脑活动。

题目是“36 59=？”。

我们人类会想：个位6 9=15，写5进1；十位3 5 1=9，结果是95。

模型生成的“思维链”也是这么写的，看起来完美。

但“脑部CT”显示，它内部压根没走这个流程！

它激活的是一堆杂乱的特征：比如“接近60的数”、“和接近90”、“数字以6和9结尾”……

最后这些特征组合，蒙对了答案95。

模型提供的“推理步骤”，只是因为它学习的人类文本中，答案总是伴随着这样的解释。

它学会了这种说话方式，但并没有相应的思考过程。

论文结论直言不讳：模型对推理的解释纯属虚构。

这就像一个人不会做菜，但他背下了一本菜谱。

你问“番茄炒蛋怎么做？”，他能流利背出步骤。

但你真给他灶台，他连火都打不着。

理解了事情的本质，当AI在医疗记录里编造药物，你对AI的“胡说八道”就不会感到奇怪了。

OpenAI自己都承认这是个问题。

他们推出了一个叫SimpleQA的基准测试，专门考模型一些有明确唯一答案的事实性问题。

最好的模型准确率也只有42.7%，相当于不及格。

而这些问题对人类来说非常简单。

更可怕的是，它们还特别自信，总是高估自己答案的正确率。

这种幻觉在现实世界中会造成真实伤害。

美联社报道，一款基于OpenAI Whisper的医疗转录工具，被超过3万名临床医生使用，处理了约700万次就诊记录。

但工程师们发现，几乎每次转录都存在幻觉。

在一份记录中，它甚至凭空发明了一种叫“超活性抗生素”的药物。

这要是导致误诊，后果不堪设想。

一个无法区分事实与虚构、却无比自信的“助手”，你敢在重要事情上托付一切吗？

我们需要的AI是“理解”，而不仅是“计算”。

我们必须保持清醒，当前的AI，是一个基于历史数据、通过蛮力计算达到的奇迹。

它在模式匹配、内容生成上取得了惊人成就，我们应该善用这些工具。

但它不是人们潜意识里期待的拥有常识、懂得因果、能真正理解世界的“通用智能”。

它像一个患有“学者综合征”的天才。

在某些方面表现卓越，但整体心智却极不成熟。

未来的突破，或许不再源于更大的算力和更多的数据，而在于新的范式。

能让机器像婴儿一样，通过观察和交互，真正“理解”这个世界如何运作的范式。

在那之前，保持对AI期待，但也保持警惕。

真正带来繁荣的，从来不是单一技术的狂飙突进。

而是技术与人类需求深度、稳健的融合。

资本的狂欢落幕，人们需要的，是能够照亮现实的火焰。#头条深一度#

素材来源

1.《环球日报》：算力难变现 美国AI陷入困境

2.《新智元》：AGI幻灭，LeCun观点得证？哈佛研究实锤AI不懂因果，世界模型神话破灭

3.《十轮网》：AI比你想象的还要笨，MIT研究揭示AI认知的缺陷

本文作者 | 柠檬雪责任编辑 | 淡淡翠策划 | 淡淡翠