我们是否正在达到人工智能的巅峰？让我们谈谈质量下降。

我一段时间以来一直在与人工智能合作，最近我开始怀疑：关于质量，我们已经达到了“AI的巅峰”了吗？我知道，似乎人工智能应该每天都在变得更好，但真的是这样吗？还是我们开始看到这项令人难以置信的技术的基础出现裂痕了？是因为“新”玩具的光彩正在褪去，还是质量在下降？

什么真正推动生成式人工智能？

我们都看到了生成式人工智能——那些聊天机器人和文本生成器——正在成为我们生活的更大一部分。它们可以做很多事情，从帮你写邮件到帮助头脑风暴你的下一个大项目。但这里有一个问题：这些工具真的给我们准确、可靠的信息，还是只是听起来足够好听？如果你在业务中使用人工智能，"足够好"够吗，还是你需要更精确的东西？（剧透：你需要）

数据紧缩：我们是否正用尽好的原料？

以下是我一直在思考的事情：这些人工智能模型需要大量的数据才能运行良好。但当我们耗尽高质量的数据时会发生什么？根据Epoch AI的一项研究，我们可能在2026年达到这个瓶颈。那么，这对人工智能的未来意味着什么？这些模型是否会开始依赖低质量的数据，如果是这样，那将如何影响它们产生的内容的准确性和有用性？

用这种方式来思考：如果你正在烘烤蛋糕并开始用质量较低的原料替换，最终产品会发生什么？你还想吃吗？现在，将这个概念应用到AI生成的内容上。如果数据的质量下降，我们所依赖的内容会发生什么？

模型崩溃：AI是否正在忘记如何学习？

下面是另一个角度需要考虑：如果这些人工智能模型开始忘记如何从现实世界的数据中学习呢？ 最近的一篇《自然》杂志论文谈到了“模型崩溃”，即人工智能模型从其他人工智能模型生成的数据中学习。 随着时间的推移，它们开始忘记真实世界的样子，因为它们被困在从人工、可能存在缺陷的数据中学习的循环中。

这是否意味着随着更多公司使用人工智能来生成内容，我们正在面对质量逐渐下降的未来？我们是否正在走向一个AI只是复制复制品，与原始的高质量信息越来越远的世界？这对依赖这项技术的企业意味着什么？

下坡滑道：我们为数量牺牲了质量吗？

随着越来越多的内容由人工智能生成，我们是在以质量为代价追求数量吗？利用人工智能生产内容更便宜更快速，但是否更好呢？还是我们只是让互联网充斥着中等质量的内容，不如人类专家所能创造的内容？

以下是一个更加令人不安的想法：我们已经达到了人工智能质量的顶峰吗？如果是真的，接下来会发生什么？我们只会继续滑下山坡，还是有逆转的方法？

专门的人工智能是答案吗？

尽管存在这些担忧，仍有一些领域是人工智能表现出色的。像在医学或软件故障排除中使用的专业人工智能工具似乎表现良好。但这是为什么呢？是因为它们是在精心策划的数据上进行训练，并专注于特定任务吗？我们是否应该更加关注这些专业工具，而不是试图将人工智能用于一切？

在娱乐领域，视频游戏中由人工智能驱动的角色变得越来越逼真。而像ElliQ这样的人工智能伙伴甚至帮助一些人减轻孤独感。但这是否意味着我们应该相信人工智能可以取代知识工作者，还是人工智能能够做的和应该做的有限？

谁是真正可以替换的？

以下是一个有趣的问题来结束：如果人工智能不能取代知识型工作者，那么它能取代首席执行官吗？如果AI主导着工作，我们会注意到吗？它会更高效，还是会错过对领导力至关重要的人文关怀？如果AI能接管首席执行官的工作，那么这对我们对人类专业知识和决策的价值表示什么？

我只是说一下...