AI是什么？你可能看过很多高大上的分析报告，也听过各路大佬的豪言壮语以及遥遥领先。但在我看来，AI的真相要比那些课本里说得更复杂，也更有趣。今天来给大家总结30条关于AI的冷门知识。别急着反驳，先看完。
想知道AI工具好不好用？别光看新闻标题——自己亲自试试看。是的，不试试你永远不知道那些大肆宣传的AI工具到底有多鸡肋。
即使AI泡沫真的爆了，幸存者也会建起新的科技帝国，顺带还能顺手搞出个新的社会文化格局。这才是真正的“破而后立”。
AI不会抢你饭碗，抢你饭碗的是用AI的人；而且最可能的情况是，你自己用AI取代了不用AI的自己。现实就是这么讽刺。
公司关心股东，政客关心选票，记者关心工资，博主关心流量，研究者关心引用数。所以，当你想获取有用的信息时，找准你的渠道，不然就别怪自己被割了韭菜。
生成式AI正在进入尾声，接下来有价值的，不是它能生成什么，而是它不生成什么。毕竟，有时候不说话反而更有力。
AI不是“未来的技术”，而是过去和现在的技术。我们只是在开始习惯这些技术后，换了个名字不再叫它AI罢了。
AI需要监管，但请别以创新的牺牲为代价。这就是为什么我们又想马儿跑，又不想给马儿草。
有些人十年前就预见了今天的局面；跟着他们走，你也许能看到（部分）未来。问题是，你敢赌这张船票吗？
在AI领域，所有东西（甚至名字），既是营销又不是营销。营销的本质就是忽悠，只不过AI忽悠得更高明。
那些拼命炒作AI的和拼命唱衰AI的，其实是一类人。他们的共同点就是，他们都想从中捞一笔。
在动荡和争议中，听那些安静的人；其他人大多是在站队，顺便为自己塑造个身份。至于事实？他们不太关心。
研究神经网络背后的数学，你会发现很多其他地方学不到的东西。但如果你懒得学，也可以直接当个“用AI工具的人”。
除非你擅长预测，否则一年后的实际结果会让你大吃一惊（甚至几个月后就可能如此）——反思一下自己的惊讶吧。一边吃瓜一边看戏，总是会有惊喜的。
AI不会一直这么便宜——现在的这段“AI便宜期”简直是个意外的福利。过了这村，就没这店了。
认真尝试AI工具对你来说成本几乎为零，但潜在收益巨大。唯一故意不尝试的人，估计就是那些花了大力气抹黑AI的人了。
GPT-5会让你大吃一惊；你无法预测正在被发明的技术。这是典型的“摸着石头过河”，走到哪儿算哪儿。
你并不是AI炒作的目标。AI的开发很贵，所以公司需要大肆宣传，吸引投资者继续往里砸钱，市场才能活下去。
生成式AI只是AI的一小部分，AI的大部分其实是预测性技术，比如垃圾邮件过滤器、身份识别系统、社交媒体算法、天气预测等等。
十年后，大多数（如果不是所有）作家都会把AI工具纳入工作流程。那些现在说“我永远不会用AI写作”的，迟早会“真香”。
AI已经变得像政治一样；人们已经选好了立场，任何新信息都改变不了他们的态度。他们已经把自己锁死在部落里了，更新认知？不存在的。
懂很多AI ≠ 一夜暴富。否则你看到的早就不是AI工程师，而是一群千万富翁了。
我相信AI风险论者（“AI可能毁灭人类”那群人）大多数是诚实的，虽然他们的观点有点奇怪，还特别喜欢强调自己是对的。
我相信加速主义者（“加速或灭亡”那群人）大多数是在为自己谋利益。不过说实话，我倒是更偏向技术乐观主义，和那些整天喊着AI毁灭论的人比起来，他们至少不太消极。
山姆·奥特曼关心的不是钱，而是他的遗产。但至于这是不是件好事，就见仁见智了。
你可以操控AI数据、统计数据以及它们的解释，让它们支持任何观点，从黑到白。所以，当心那些拿着一份“权威研究”就来给你洗脑的人。
如果美国不转变思维，其他国家会赢得AI竞赛。个人自由虽然好，但社会凝聚力不足时，想有效行动就难了。
少数人爱AI，更多人讨厌AI，但大多数人要么无感，要么压根不知道AI是啥。这种冷漠反而成了AI发展的温床。
人类喜欢事物中的“人性成分”。所以纯AI生成的内容，除非用欺骗手段，否则很难被广泛接受。
要精通AI，你需要三点：好奇心、实际操作、并且在AI表现出“怪异行为”时重新审视自己的世界观。说白了，就是别太死脑筋。
你对AI的看法会随着时间改变——这没关系。就像我们每个人都会随着时间改变一样，这才是正常的。
这30条总结，可能没法让你立刻变成AI专家，但至少让你少踩几个坑。如果你有勇气迈出第一步，也许未来的某一天，你会感谢现在好奇的自己。欢迎继续关注，吐槽不止，更新不断。
