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很多人现在都在激烈讨论AI的发展速度,经常有“AI是不是见顶了”的疑问。
这个提问方式本身可能就有问题。
沃顿商学院教授 Ethan Mollick最近就发了一个帖，用太阳能光伏装机量的经典案例做了类比：
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很多人现在都在激烈讨论AI的发展速度,经常有“AI是不是见顶了”的疑问。
这个提问方式本身可能就有问题。
沃顿商学院教授 Ethan Mollick最近就发了一个帖，用太阳能光伏装机量的经典案例做了类比：
过去十几年，专家们年复一年用线性预测太阳能新增容量，结果每次都被实际的指数级增长狠狠打脸（实际安装量平均是5年前预测的3倍以上）。
原因很简单，部署成本每当装机量翻倍时就会下降，形成了正反馈。
他认为，现在我们对 AI产品策略的讨论，也在重蹈覆辙。
很多人基于“当前AI就是这个水平、某某技术就是终点”来做路线图、功能规划、团队分工，但AI的长任务能力和自主性正在快速指数提升，而且你并不能完全感知到。
所以那些基于今天 AI 状态的判断，可能很快就会过时。
承认进步速度大概率比我们线性思维预期的更快，然后据此调整自己的产品和投资策略，永远跟上趟才是更重要的。
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