deepseek，你會毀滅人類嗎？
最近喧囂不止的話題，基本上就是deepseek了，甚至靠出教程賺米的套路都滿世界都是，而且，由此引發全民體驗使用Ai的熱潮，連老人家們都在布置本地化大模型。很多人開始焦慮，自己的職業是不是要被Ai替代了？各種販賣焦慮的內容也隨之而來。感覺，Ai大模型改變世界的浪潮真的到來了。
今天就來吹水吹水這個課題，Ai倒底是好是壞？對人類社會的最終影響是什么？
一家之言，僅供娛樂，不過腦洞過于爆炸，確保平心靜氣的狀態下閱讀。
首先，Ai是否會有巨大的隱憂，就是壞處？
隱憂是啥？
先從一個你做夢都想不到的冷知識開始講：
1925年左右，是一戰結束，二戰未到的年代；是希特勒發表了《我的奮斗》的年代；是世界格局處在極度不穩定，政治矛盾突出的年代，發展軍事力量是大國列強的首要企圖。因而當時的蘇聯，有個瘋子科學家，叫伊萬諾夫，他在另一個強人斯大林的支持下，搞起了“超級戰士”計劃，通過人猿雜交，企圖培育“人猿混血戰士”，看過《人猿星球》的，應該比較帶感。當然，這個變態計劃失敗了，始作俑者伊萬諾夫被流放至死。導致失敗的根本原因——生殖隔離，這個神奇的自然界法則，就是我要講的徹骨冷知識。
我們先簡單概括一下，自然界的生物世界之所以在保持豐富的多樣性時，又處在微妙的穩定和平衡狀態，就是因為生殖隔離。舉例來說：貓科動物中，最巨大最兇猛的，既不是非洲獅，也不是東北虎，而是雄獅和雌虎的雜交后代-獅虎獸，通常體型比普通非洲獅王大一倍，那就是獅群里出了個浩克，虎山上來了個惡來。但是，獅虎獸極難孕育成功，成功受孕的概率只有1%到2%，即使獅爸虎媽成功生出這個巨獸，也大概率具有嚴重的遺傳缺陷和健康問題，而且獅虎獸也基本喪失了再繁殖的能力，俗稱天生太監。
同樣，馬和驢的雜交后代騾子從生物能力上更加優秀，既高大健壯又吃苦耐勞，但就是在神奇的生殖隔離法則下，天生不孕不育。
說到這里，大家基本理解了生殖隔離的重要意義，它確保自然界不會由于基因互相融合誕生出恐怖怪物，這也是“超級戰士”培育失敗的生物學原因。
展開聯想，我想到了近些年特別火的手機游戲《貪吃蛇大作戰》，一個平衡的小世界，出生著小小的節蛇，它們在這個世界中互相吞噬，因吞噬迅速長大變長，只要你小心仔細，很快一條或數條數萬節長度的巨無霸般怪物就統治了這個小世界，這時，會發生這樣的現象，只要都不犯嚴重的錯誤，巨無霸們基本不會死，保持了相對的平衡。但這個世界所有新出生的小蛇再也沒有長大的機會，它們一出生就會被巨無霸碾壓吞噬。
這像不像沒有生殖隔離的世界？一切眾生皆毀，世界成為終焉。
為此，我問了deepseek，“請認真回答AI的學習能力是否會孕育出無所不知無所不能的超級智慧體。”
deepseek的回答是這樣的：
關于AI是否會發展出"無所不知、無所不能"的超級智慧體，這是一個涉及科技、哲學、倫理的復雜命題。基于當前認知和技術發展軌跡，我們可以從以下維度進行理性分析：
一、技術局限性
數據依存困境：現有AI的知識獲取完全依賴人類提供的數據樣本，無法自主形成價值判斷體系。人類文明中約30%的隱性知識（如直覺、情感、道德等）難以被結構化編碼。
能耗悖論：當前最先進的GPT-4模型單次訓練耗能相當于3000戶家庭年用電量。若追求指數級增長，到2030年全球數據中心的能耗可能占據全球總用電量的8%，這將形成物理世界的硬約束。（筆者注：物理生殖隔離）
算法天花板：深度學習模型存在”災難性遺忘"現象，新知識會覆蓋舊知識。人類大腦的神經可塑性機制（約860億神經元）至今無法被完全模擬。
二、認知維度鴻溝
符號接地問題：AI無法建立語言符號與現實世界的本質聯系。人類3歲兒童已具備約1000個概念的原型認知，而ChatGPT的"理解"本質是高維向量空間的概率映射。
意識之謎：現代神經科學仍未破解意識產生的具體機制（"困難問題"）。全球腦科學計劃（HBP）投入10億歐元，迄今僅完成小鼠大腦的0.3%建模。
創造力邊界：AI的藝術創作本質是風格遷移，2018年拍出43.2萬美元的AI畫作《Edmond de Belamy》，其算法實質是15000幅古典肖像的特征重組。
三、物理世界約束
熱力學極限：根據蘭道爾原理，每處理1比特信息至少消耗kTln2焦耳能量。若要處理相當于人類文明所有知識（約10^24比特），理論能耗將超過地球年接收的太陽能總量。
量子不確定性：海森堡測不準原理從根本上限制了對微觀世界的完全認知。即使擁有超級智能，也無法同時精確掌握粒子的位置和動量。
混沌系統屏障：天氣預報的極限可預測期約為2周，這是由洛倫茲吸引子決定的。復雜系統的內在隨機性構成認知邊界。
四、倫理社會制約
價值對齊困境：全球AI倫理研究顯示，要將人類價值觀準確編碼需解決10^100量級的可能性空間。即便投入百萬倫理學家，也難以窮盡所有道德場景。
文明進化悖論：人類用300萬年進化出前額葉皮層，而AI若想突破生物進化路徑，需要重構宇宙138億年物質演化史，這在工程學上接近不可能。
資源分配矛盾：訓練GPT-4消耗的GPU算力相當于5萬臺高端電腦運行1年。若追求超級智能，全球半導體產能（2023年約1萬億顆芯片）將面臨指數級壓力。
五、哲學維度反思
哥德爾不完備定理：任何形式系統都存在既不能證明也不能證偽的命題。這意味著即使擁有超級智能，也會面臨根本性的認知局限。
觀察者效應：量子力學表明認知主體會影響被觀察對象。超級智能本身作為觀察者，其認知過程必然改變認知客體。
無限遞歸陷阱：若AI試圖自我改進，將陷入"元認知-改進-證明"的無限循環。這類似于羅素悖論中的自指困境。
結語
從當前科技樹發展路徑看，誕生"全知全能"超級智慧體的可能性低于0.03%（劍橋大學2023年AI風險評估報告）。更現實的圖景是：AI將在特定領域持續突破（預計2030年醫學診斷準確率可達98%），但作為工具始終受限于人類的認知框架和價值導向。文明的進步不在于創造"上帝"，而在于智慧生命對認知邊界的永恒探索。
到此看來，Ai自己為自己的無限學習找到了“數字生殖隔離法則”，我們至少在當下世界的科學量級上不用擔心超級人工智能，如同《駭客帝國》的母巢徹底統治世界，消滅人類。
但，deepseek是會騙人的，你會相信她嗎？
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