通用人工智能的水平，大概相当于一个记忆力无限好的高中生

今天A村行情还行，恢复周末侃大山，和你们聊一个我近期都在思考的问题。

这两年美股一直涨，本质看其实就是和AI相关的硬件和软件产业在涨，顺便带动了其他产业。

那么这一轮AI，到底会对社会带来怎样的影响？

我读书的时候学过些人工智能的课程，现在基本都还给老师了，以下你们就当一个文科生瞎聊，不保证正确。

目前通用人工智能的水平，大概相当于一个记忆力无限好的高中生。这不是我说的，而差不多是行业共识。

所以如果你让他去参加高中考试，大概率会超过平均水平，如果是那些和记忆力有关的课程，可以接近满分。但像数学这种强调逻辑推理的课程，波动会比较大，有时候会很好，有时候会很差，甚至题目都没法理解。

关于这个现象，我可以给你们打个比方。

我有个发小记忆力特别好，就和黄蓉他妈冯蘅差不多，看一眼就能连标点符号背下来的水平。数学还可以，但物理不行，反正很多东西就是理解不了。

他应付物理考试的方法就是把当时能找到的所有题目都背下来，考试中出现一模一样或者变化很小的题目，他就能搞定，但如果变化比较大就抓瞎。

一张试卷通常大部分老题目、少数新题，所以光靠背就足够混个中等偏上。但偶尔也有老师就是玩喜欢脑筋急转弯，那分数就惨不忍睹。

目前AI的推理基本就是这个水平，以背为主，略加整合。但由于喂的数据实在太多，记忆力又是无限好，所以表现超过人类平均水平。

但这里有个前提，就是喂的数据要足够多，喂少了没用。

这也很好解释了为何当前大模型只能达到高中生水平。

因为水平越低的数据越多，比如小学生作文，每天都可以产生几亿篇；中学生作文，每天可能也有几亿篇；这些数据一喂，立马就可以获得一个中学生写作水平的模型。

但到诺奖级别文学作品那就更少，全人类加起来可能也只有几百部。这些对于凡人来说可能一辈子读不完，但对于大模型来说只够看几秒钟，远远不够学习的。

所以截止目前，人工智能不可能写出大师级别的文学作品，甚至也写不出像我一样水平的文章。但应付考试拿高分没有问题，因为那个只要文从字顺再加点小技巧就可以，对逻辑性要求很弱。你把整个互联网的文章一喂，跑出一个考试作文小能手还是没问题的。

AI特别善于画图也是这个原理，绝大部分人都没学习过绘画，相当于幼儿班水平；AI通过学习能达到高中生水平，在普通人眼里已经非常了不起了。

同样，因为驾驶车辆的数据量大管饱，一定能训练出超过人类平均水平的自动驾驶AI。

但是，在工业数据领域，AI就很难发挥作用。

比如一台手机怎样设计，全人类目前一共有的方案可能也就几千个，全喂进去也远远不够。

高铁怎么造，全世界方案不超过5个，给不给你另说，喂了也没用。

归纳起来就是，截止目前，人工智能做一些大部分人都能做且存在大量数据的工作，如开车、写作文、画画、写简单代码等等，水平达到所有人里面中等偏上的水平。

但对于存量数据少、需要大量推理和创造的工作，那就做不好。

在管理学里面，把所有工作分为三种：标准化、非标准化、半标准化。

光从字面你们应该就能猜出是什么意思。

未来标准化工作都可以交给AI，保证又快又好。

非标准化，估计还不行，至少未来10-20年内看不到。

半标准化，AI能成为人类的给力助手，提升人类的效率。

标准化工作AI取代人虽然很容易，其实有很大争议，比方说自动出租车代替司机，存在一个伦理问题。虽然长期来看不可避免，短期内会有很多反复。

半标准化工作是最舒服的，相当于给每个人配一个助手，大大提升工作效率。比方说写代码的ai，又不可能完全ai写，又能提升人类效率，皆大欢喜。

所以未来搞ai相关的票，尽量选那种工作在半标准化环境下的。推广起来会很快，各方都会支持，股票也就嗖嗖涨。

来源：刘备教授