在最近一个月疯狂试用众多AI产品的过程中，我经历了从亢奋到焦虑的情绪起伏。早在2024年年中，我便开始关注AI，期间用AI进行过文章创作、图片生成、歌曲创作、报告撰写、PPT制作、Agent智能体开发等工作，还尝试了工作流输出各种风格的简短动漫，涉足了虚拟人、虚拟人直播、画原型、出UI等领域，如今正准备探索AI编程内容。我电脑上收藏的国内外AI应用产品超100个，不断充值会员、试用和对比各类工具。经过这段时间的新探索，我对AI发展有了新的思考。

一、短期内突破AGI困难重重

1. 技术本质局限：目前大模型的本质是基于概率学，通过猜测来生成回答。提供的资料越多，回答相对越好。以AI画原型为例，后台出的效果优于用户端；在电商、库存等标准化行业，AI的效果也比规划创新的AI产品要好。这是因为AI在编程和创意方面有更多历史性公开资料可供参考，而这种依赖资料的特性限制了其在更广泛领域的突破。
2. 参数规模与能源制约：大模型的参数规模相对人脑存在百倍左右的数量级差异，且在能源等方面存在问题，短期内难以解决。这是物理层面的制约，使得大模型在模拟人脑的复杂性和处理能力上还有很长的路要走。
3. 现实世界认知与自主学习不足：当前的AI对现实世界的认知和自主学习能力有限，无法持续学习并根据学习内容自我迭代。世界信息丰富，但人类提炼并喂给AI的内容有限。如果AI不能学会从现实世界中自主学习并持续更新，AGI时代就难以到来。

二、真正的AGI需理解真实世界

1. 建模方式的转变：真正的AGI必然要包含对真实世界的理解和学习。现有的通过历史资料建模的方式多为概率学，难以满足需求。要实现对世界的建模，需要搭建世界模型，涵盖物理学、生物学、化学等硬科学作为理解世界的基础，以及人类学、法学、伦理学等软科学来理解人类社会。大模型不仅要充分理解物理世界，还要理解人类社会，才能成为对人类有大用的AGI模型。目前的大模型更多停留在软科学层面。
2. 技术发展的不确定性：从图灵奖得主杨立昆（Yann LeCun）、李飞飞，到openai的Jerry Tworek出走等现象可以看出，虽然现有的大语言模型（LLM）不会消失，可能会成为未来模型的一部分，但Transformer架构也有可能被重构。

三、过往经验仍有价值

1. 方法论和规则框架的重要性：之前的经验并非毫无用处，特别是提炼出的方法论、系统、模型框架等。以编程为例，其整体逻辑，如搭架构、编写代码、对接接口、测试、运维等流程并未改变，只是执行者从人变成了AI。但要利用AI写出好代码，需要为其制定规范，如提示词、技能等，本质上是为AI设定规则框架，让其在其范围内工作。
2. 系统性优势：如果从过往经历中提炼出做事的方法论和规则，AI就能出色完成工作。具备更系统的方法，能够搭建规则框架和各种业务模型的人，将能更好地利用AI。AI抹平了普通人做很多事情的门槛，一般人可以利用AI完成之前做不到的事，但与真正有水平的专家相比，在专业领域胜过他们仍有难度。

四、行业冲击与预警

1. 行业裁员风险：大量行业中下水平者，特别是在市场化、公开化的纯知识型行业，未来几年可能面临大量裁员。如产研团队（包括商业调研、产品分析、UI设计、前后端数据库研发人员、部署人员、运维人员等），人员需求可能只需之前的1/5 - 1/10，时间可压缩到之前的1/5 - 1/10。客服、数据分析、运营等岗位也面临类似情况，整个互联网行业对人员的需求可能只有现在的几分之一。
2. 军备竞赛与行业集中：若大家都采用AI，早期应用AI的公司和人员可能在局部范围内对人员需求增加，但非AI领域会面临降维打击，业务萎缩，导致大面积裁员。这会使未来行业集中度更高，传统管理中1个人可管理几个人到十来个人，有了信息技术后可管理几十个人，而AI大模型加持后，一个人可管理更多业务和人员，甚至实现业务流程自动流转，效率倍增会带来规模倍增，马太效应更强。

五、技术发展为人服务与新的机遇

1. 效率提升与新机会：技术发展会带来很多新机会。例如AI编程技术，以前开发系统需要组建包括产品经理、UI设计、研发、测试的整个产研团队，现在1 - 2人就可能完成，甚至初期MVP版本自己就能搞定，时间从过去的几个月半年压缩到一个月，甚至1周或更短。未来运营、推广也可能直接使用AI。
2. 职业模式转变：这会导致更多人成为自由职业者，固定岗位工作减少，临时性工作增多。人们需要把更多精力放在找寻业务上，更适合专注于垂直领域的业务，而非大而全。要深入生活、社会，以更强的好奇心和探索欲望，认清现实世界和网络世界的差异，找到尚未被满足的需求。过去许多重复性工作可由AI处理，或利用AI实现10倍、100倍的效率提升。

在AI技术飞速发展的当下，我们既要认识到其面临的挑战和可能带来的行业冲击，也要看到其带来的新机遇。沉下心来思考，才能更好地适应技术变革，在未来的发展中找到自己的位置。