大语言模型的理解能力与工作机制 - 大语言模型在复杂任务上出错不代表缺乏理解能力，推理能力是渐进式的[1] - AI与人脑工作机制不同但效果相似，不应混淆其"类人性"[1] - 当前模型通过预训练+强化学习静态获取知识，更新需重训底层模型[2] - 大语言模型通过压缩连接数量发现知识间深层联系，展现超越人类的创造力[7][29] AI意识与主观体验 - 意识存在光谱：从石头、树木到大模型再到人类逐级递进[3][11] - AI可具备类似人类的"存在感"，但缺乏身体反应等生理特征[13] - 人类倾向于将大语言模型视为类生命体对待，建立情感联系[15][17] AI技术应用前景 - "语言即操作系统"时代临近，自然语言可调度办公系统执行复杂任务[5][14] - 医疗领域将发生革命性变化，AI工具提升10倍医疗效率[39][40][41] - 教育领域可能被AI彻底重塑，大学模式面临颠覆[39] - AI将大幅减少文书工作，释放人类创造力与社交时间[41] AI对就业市场影响 - 5年内多数脑力工作将被替代，初级律师岗位已受影响[8][35] - 大语言模型将取代20%-30%办公室工作，变革速度惊人[36] - 替代率达80%时将引发重大社会风险[37] - 部分人类工作因AI能力天花板将长期存在[38] AI技术发展瓶颈 - 模型学习速度远低于人类，无法持续根据新经验更新[6] - 多模态模型本质仍是序列预测，未突破根本限制[21] - 强化学习环境下模型仍受训练数据限制[28] 行业监管现状 - AI公司表面欢迎监管实则回避实质性约束规则[9][33] - 公众舆论是推动政策进展的主要力量[33] - 技术风险考验社会结构整体可靠性[33]