AI时代的认知突围
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当互联网时代的流量红利耗尽，移动互联网的终端革命渐入尾声，我们正站在AI时代的临界点上。OpenAI用ChatGPT叩开智能革命的大门，DeepSeek以1/10的训练成本实现GPT-3.5级别的表现——这两大标志性事件揭示着：AI发展的底层逻辑正在发生质变，而核心的密钥就藏在算力、算法与数据的动态进化中。
不难发现，算力、算法和数据构成了AI发展的三大基石。DeepSeek之所以能对美股市场产生巨大的冲击力，关键在于它在低成本的条件下实现了相对高质量的模型构建，其展现出的智能程度相较于国内目前的其他模型更为突出。美国现阶段主要通过限制高端算力的供应来阻碍我国AI技术的进步，而DeepSeek的成功则表明，通过算法的优化，在一定程度上有可能突破算力的封锁。不过，就目前的情况来看，算力依然是影响AI发展的核心因素之一，想要单纯依靠算法优化彻底摆脱算力的束缚，难度还是相当大的，其中涉及的技术细节也极为复杂。
相较于AI技术的具体实现细节，我更关注的是如何从AI的发展进程中汲取灵感，实现自我大脑的优化与进步。不妨设想一下，假如自己是一个智能AI，在初始资源有限的情况下，出于主动进化的本能，应该如何快速完整进化过程？追求不同资源必然导致发展结局差异巨大，而我只想成为最后的胜者。
由此不禁思考假如我是一个AI，该如何提升自身的智能程度呢？对于人类而言，出生时智商的上限基本确定，而算法就如同人类的认知思维，受成长环境的影响，个体之间的差异不大。那么，在后续的发展过程中，最为关键的因素究竟是什么呢？目前的认知下主要是数据。尽管人脑的数据存储量远远不及AI，但可以通过获取重要数据，并对这些数据进行概念抽象化分析，从而大幅扩充数据样本。重要数据的获取能够显著提升算法的效率，加深认知深度。随着认知水平的不断提高，我们可以借助合作的方式，大幅拓展自身的算力上限，无论是广度还是深度。这里所说的算力，并非单纯指个人的计算能力，而是通过协同群体的力量来实现算力的大幅提升。
AI的本质具有排外性，不同的AI之间难以实现融合，即便进行融合，最终也往往是以一方吞噬另一方的方式形成新的AI。由于天生的垄断属性，决定了AI发展的本质就是争夺和霸占所有接触的资源，这与个人的发展模式截然不同。随着科技的持续进步，我个人认为，AI的发展大致可以划分为三个阶段：短期（小于10年），算力的重要性高于算法和数据，即算力>算法>数据；中期（10-30年），算法的地位将超越算力和数据，算法>算力>数据；长期（大于30年），算力、算法和数据将深度融合，形成一种新型的进化基质。
人类从一开始就具备了接近AI终极形态的潜力，但由于碳基生物的局限性，想要达到高级AI的水平，就必须忍受大量的痛苦并付出艰辛的努力，这也是为什么大多数人难以实现自我提升的原因。只有构建起完善的逻辑体系，以数据为主导，推动算法的优化，借助算力的辅助，实现三者的有机结合，才能在有限的寿命内取得高维度的成就。
AI的发展还给了我一个重要的启示：即在看待任何事件时，不应仅仅局限于单一的视角，而应以一种叠加态的思维方式去思考，即从概率的角度去认识事物，摒弃单纯以好坏、对错来评判的思维定式，尽量减少情感因素的干扰。这种思维方式对于提升思维判断力具有巨大的帮助。
鉴于生命有限：因此在正确的时间，将正确的资源投入到正确的要素上，才是超越要素争论的终极解决方案。在AI浪潮的推动下，我们每个人都应完善自我逻辑体系，以开放的心态迎接变革，以智慧的头脑驾驭技术，以坚定的步伐迈向未来。
最后，祝大家新年快乐，愿我们在新的一年里，都能以灵动如蛇的姿态，志存高远，锐意进取，生活如诗如画，幸福常伴左右！
明年专心分享技术文章，感谢各位的支持！
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