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例子1:看到“苹果”,人类和AI的反应天差地别
当你看到一个苹果时,你的大脑会立刻调动“对苹果本质的理解”:
- 你知道它是“水果”,能吃,咬一口会有甜汁,放久了会氧化变黑;
- 你可能会回忆起“小时候妈妈把苹果切成小块装在饭盒里”的场景,有温暖的情绪;
- 你还会联想到“苹果可以榨果汁、做苹果派,或者送给朋友当礼物”,有对用途的思考。
但AI看到苹果时,它只会做一件事:匹配特征规律:
- 它会识别“颜色是红色(或绿色)、形状是圆形、顶部有小柄、表面有细微的斑点”;
- 然后对比数据库里的规律,发现“符合这些特征的物体,99%的概率是苹果”;
- 最后输出结果“这是苹果”,不会有任何额外的想法——它不知道苹果能吃,也不会有“回忆”或“联想”。
如果把苹果换成“画在纸上的苹果”,人类会立刻知道“这是假苹果,不能吃”,因为我们理解“真实苹果和画的苹果的本质区别(有生命vs无生命,能吃vs不能吃)”;但AI可能会判断成“苹果”,因为它只看表面特征,没理解“本质区别”。
例子2:听到“下雨了”,人类和AI的应对逻辑完全不同
当你听到“下雨了”这句话时,你的思考过程是“理解下雨的本质影响”:
- 你知道“下雨会打湿衣服,所以出门要带伞”;
- 你会想到“路面会变滑,开车要慢一点,避免堵车”;
- 你还会考虑“阳台的衣服没收,得赶紧回家收衣服”;
- 甚至会有情绪变化,比如“下雨天真好,适合在家睡觉”。
但AI听到“下雨了”,它的应对逻辑是“匹配语言规律”:
- 如果是语音助手(比如 Siri、小爱同学),它会调出“下雨了→提醒带伞”的规律,输出“记得带伞哦,别淋湿了”;
- 如果是文本AI(比如ChatGPT),它会调出“下雨了常和伞、淋湿、堵车、在家休息”的词语搭配规律,写一段相关的话;
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