AI能力的本质与边界 - 当前以大语言模型为代表的AI模型是基于数据和计算驱动的统计归纳系统，其智能源于语言表征的泛化能力而非真正的认知理解[5] - AI模型的核心能力是对“下一个词”的预测，基于海量语料库中词汇关联模式进行概率抽样和重组生成输出[5] - 当遇到需要推理的任务时，AI本质上是复现训练数据中已存在的“关于推理的语言答案”，而非进行实时动态推理[6] - AI通过统计手段寻找语料库中被高频提及的陈述，以词语间的统计关联形式获取“真理”与知识[6] - AI可以高效整合历史经验和共识，优化“已知”领域的运行效率，其能力基础是统计归纳而非逻辑推理或实证验证[4][7] 人类的核心竞争优势 - 人类的价值体现在保持对异常现象的好奇心，勇于挑战共识并提出有价值的假说[2][9] - 人类能够基于对因果规律的理解提出新假说，设计因果干预手段突破历史数据边界，创造新的可能性[10] - 人类的认知过程是假说和理论构建驱动的，能够通过观察反常现象、质疑流行共识、提出假说和实验验证的闭环实现知识生成[10][11] - 机器学习的算法可以高效解决问题，但不能提出和定义问题，而人类能够进行对未知领域的系统性探索[12] - 科学史案例表明，新知识的出现往往始于对例外数据的敏锐观察和思考，如哈维通过定量计算发现血液循环[11] AI与人类能力的对比 - AI在规则明确、数据丰富的任务中展现出超人类能力，例如GPT-4在多种基准考试中得分高于88%的人类应试者[2] - AI的知识边界严格受限于训练数据的历史分布，低频信息会被统计权重过滤，导致输出偏向旧范式[10] - 数据驱动模型内含“最小化误差”机制，往往清洗或弱化异常数据，而这些异常数据可能提供新假说生成的机会[10] - 人类能够从被动接受数据转向主动建构理论，这种提出机器无法构想之问题的能力是人类未来的神谕[12][13]