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数据库独家观点｜鲁迅文学奖得主小白：关于AI，我看到代码之外的5个真相
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世界人工智能大会（WAIC）于2024年12月正式推出首份刊物《WAIC UP!》，这是一部「AI时代进化指南」。我们邀请全球AI及跨领域的先锋力量，借由他们的独特视角，针对AI争议问题，带来一些反直觉、非共识的思辨观点。
本期嘉宾小白，鲁迅文学奖得主，一个AI圈的“反思派”。他不写代码，却在2022年就预判了AI的“记忆”难题。当硅谷在谈算力、参数、上下文窗口时，他看到的是这背后的东西。
小白
上海作家协会专业作家
2018年凭中篇小说《封锁》获第七届鲁迅文学奖
代表作包括长篇小说《租界》《局点》，随笔集《好色的哈姆雷特》《表演与偷窥》等
他擅长以孤岛时期上海为叙事空间，通过超量阅读历史档案还原时代情境，将智性思辨融入悬疑、谍战等类型框架。文学评论家孙甘露评价其作品“在张爱玲、王安忆之外重新创建了关于上海历史的叙事”。
以下为小白独家观点的部分摘录：
警惕AI“奇点”叙事：它正在提前分配资源
“它被说成是一个奇点，意即在它之后，一切都将超出人类所能理解。”
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小白注意到一个有意思的现象：生成式大模型一出来，AI的叙事整个反转了。它不再回溯过去，而是全面朝向未来，像神话里的创世故事。
这个故事有两个预告的结局：
A面：极度繁荣，AI释放巨大生产力，人类脱离异化工作，接近共产主义理想
B面：世界毁灭，机器获得远超人类的智能，让人类从地球消失
但小白看到的是另一层：在这个“超级智能即将到来”的名义下，对地球资源和未来社会秩序提前进行分配。
他还注意到一个细节——大量的拟人。神经网络被说得像人脑，上下文被比作记忆。飞机不必是鸟也能飞得更好，但飞机不会为自己编造一个人工飞鸟的故事。这些拟人在数学和工程上毫无意义，在叙事和传播中却效果非凡。
小白认为：人工智能不仅是强大的计算能力，它已经被组织成一台关于未来、记忆与控制的叙事机器。
“上下文”窗口做得越来越大不能解决记忆问题
“只会记录和检索的上下文工程，远不能与人类大脑的记忆相类比。”
/ 02
早在2022年，ChatGPT-3刚上线时，小白就根据自己写小说的经验，猜测“记忆”会是AI研究的一个难题。如今这个判断正在被验证——业界确实开始聚焦记忆问题，OpenAI说GPT-6要重点解决它，DeepMind在推百万、千万token窗口。
设想中的解决方法，主要是把“上下文”窗口做得越来越大。至少在目前看来，相较于让模型持续学习，实时在线更新权重，扩大上下文窗口似乎更易于通过工程扩展来实现。他们猜想那仍然只是一个规模问题。
但人的记忆是从遗忘开始的连续谱，遗忘本身就是记忆的一部分。在这条连续谱线上，记忆从空白、模糊到清晰地自由滑动。大模型权重参数虽然用浮点数模仿了人脑突触权重的连续性，但只会记录和检索的上下文工程，远不能与人类大脑的记忆相类比。
它们之间的最显著的差别，表现在“智能成本”上。
token的成本是输入的5倍
“人脑是天然就善于计算成本的智能，而AI可以完全不计成本。”
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人脑是天然的成本计算器，当你进入“心流”完成艰难工作，大脑会兴奋起来，消耗更多能量，完成后感到疲惫——它知道要省着用。
AI不一样。机器没有身体性（embodiment）和时间性（temporality），不会真正把计算代价纳入智能底层。成本来自于对自身有限性的根本认知，而AI没有这种认知。
你让智能体写个简单程序，它可能消耗成千上万token，完全不计成本。而且输出token的成本是输入的5倍（输入可并行，输出需顺序处理）。随着“推理”能力增强，这个差距还会拉大。
用“上下文窗口”来偷换“记忆”，会造成所谓“上下文窗口蔓延”（Context Window Creep）。有人甚至还提出“人工智能蔓延”这个观点，它会模糊工作的边界，让项目变得越来越多。
硅谷巨头们的加速主义背后，有一个巨大的债务泡沫
“现存市场结构必须彻底解体，用token来对整个物理世界重新定价。”
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小白算了一笔账：目前token几乎相当于“廉价倾销”。
硅谷巨头的加速主义背后，是一个巨大的债务泡沫。他们不断许诺“算力成本将持续降低”，但生成式模型的“智力”提升，需要吞噬古往今来人类生产的一切编码信息。
而算力中心规模不断成倍增加，同样需要更多地消耗整个地球的“物理层”资源。从物理资源到算力规模到智能升级，存在着某种“十分之一能量递减法则”，每向上跃迁一级，转化率约10%。处于食物链顶端的AI公司，现在只能用债务透支未来。
更深层的逻辑：这个泡沫甚至可能无法刺破，因为它隐含着一个令人震惊的意图。现存市场结构必须彻底解体，用token对整个物理世界重新定价。这个逻辑，被AI叙事的“戏剧结构”所掩盖。那个由奇点和末日、风险和机遇、加速主义和AI治理共同组成的戏剧结构。
不要过度依赖AI：你可能会被它“劫持”
“如果没有划清边界，合作也有可能变成被‘劫持’。”
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MIT做过一个实验：三组人完成写作任务，用AI辅助的那组，大脑连接最弱、分布最狭窄。研究者称之为“认知债务”——用当下的效率，换取未来的能力损失。
这不仅是写作领域的问题。当AI势不可挡地进入工作流，人们不断调整“人机界面”，试图与机器合作无间，心中却充满不安：如果不跟上，就会被淘汰。
大约从去年开始，业界开始把目光投向“人工智能代理（AI Agent）”。生成式大模型在基准测试中得分越来越高，在演示性工作任务中的表现也越来越出色。但是很难把人工智能真正嵌入到人类工作当中。
OpenClaw戏剧性地吸引了所有人的注意。有人喜悦地声称自己通过指挥一组智能代理，短时间内完成了从前需要许多人合作的项目。但是，似乎有理由怀疑这些智能代理。作为人机合作界面，它们是不是一种恰当的解决方案。确实出现了一些问题：大量的算力消耗，任务进程稳定性。
他的建议是：“我们最好先确定人机合作的边界，以确保在工作中保持某种主体性，或者说主体边界感。”
结语：在加速中保持清醒
“人工智能不是奇迹降临，而是从信息论、控制论到Transformer的漫长工程延续。”
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人工智能无疑是人类历史上最重要的发明之一。但它不是奇迹降临，而是从信息论、控制论到Transformer的漫长工程延续。
小白2022年就在《上海书评》的万字对话中预判了“记忆”难题。如今，这个难题确实正在AI业界升温，巨头们相继宣布大模型开始“有记忆”了。
他的观察或许能给你一个反直觉的视角：
警惕那些用“奇点”“超级智能”讲故事的人，他们可能在提前分配你的资源
记住“遗忘”的价值，不是所有数据都值得存储
算清AI的真实成本，现在的便宜可能是债务泡沫
划清人机边界，别让“合作”变成“劫持”
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解锁10篇AI时代最实用的解决方案
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