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专业网站建设费用包括哪些,渗透wordpress,wordpress添加侧边栏,公司网页网站建设ppt模板别盯着AI写的烂文案了#xff01;千亿级投入超越曼哈顿计划#xff0c;科研速度抛弃人类带宽#xff0c;一场「里氏10.0级」的震荡已在眼前。这不仅是工具的升级#xff0c;更是文明断裂的开始。欢迎来到#xff0c;人类即将无法认知的时代。我们对未来的想象力#xff0…别盯着AI写的烂文案了千亿级投入超越曼哈顿计划科研速度抛弃人类带宽一场「里氏10.0级」的震荡已在眼前。这不仅是工具的升级更是文明断裂的开始。欢迎来到人类即将无法认知的时代。我们对未来的想象力可能被锁死了。现在大家纠结的是AI写的文案有股人机味是它能不能帮我工作让我早点下班。Steve Newman泼了一盆冷水别盯着那些多出来的手指看了那只是技术演化早期的「噪音」。他引用了阿马拉定律——技术的短期影响往往被高估而长期潜力却总被低估。我们现在觉得AI添乱是因为它还在努力模仿人类可一旦它跨过那个「适应性阈值」它将以人类完全无法理解的速度自我克隆。一旦跨过这条红线我们即将进入一个「不可认知时代」。谷神星设想当增长不再需要「说服」人类Steve Newman在文中提出「谷神星Ceres实验」听起来十分魔幻2055年人类在小行星带部署了一套全自动工业体系。从采矿、能源到芯片制造全部由AI驱动。这套系统唯一的任务就是指数级地自我复制。为什么地点必须选在「地球之外」在地球上任何技术的推进本质上都是一场漫长且疲惫的社会协商。要通过环境评估要处理就业保护要平衡政治博弈和既得利益。在这里技术进步被包裹在各种「结构性摩擦」之中走一步退三步。但在小行星带摩擦力消失了。在谷神星上AI面对的只有材料强度、能量供给和物理定律。增长第一次不需要「说服」任何人。更令人战栗的是增长的逻辑。在Newman的设想中会像生物病毒一样指数级自我复制。从1万到2万从2万到4万……20年后将达到10万亿。在生物界这种增长通常意味着灾难但在机械系统中它代表着极致的效率。这正是Newman想要强调的「文明断裂点」没有失业因为那里从未雇佣过人类没有抗议因为工业不在地球没有政治因为算法不需要选票。当然这只是一个极端的隐喻。但现实的发展一定会更混乱、更笨拙。这个隐喻揭示了一个残酷的真相一旦AI跨过某个自主性的阈值人类社会将不再是必经之路。当技术演化不再需要配合人类的节奏我们所熟悉的那个世界就开始变得难以辨认了。劳动力终结「人」不再是增长的锚点人类所有的经济体系中有一个前提资本可以扩张但劳动力不行。你可以建更多的工厂、印更多的钞票但「人」永远是一个慢变量。培养一个熟练的工人、工程师或研究员需要漫长的时间、昂贵的教育以及不可逆的经验积累。正因为这种稀缺性才有了工资、就业、福利制度以及以此为基础的现代文明。但Steve Newman指出一旦劳动力具备了「可扩展性Scalable Labor」整套结构将被粉碎。在他的设想里AI将替代并超越人类成为「可无限复制的劳动力单元」。培养一个成熟的人类专家需要20年用AI克隆一个顶尖的数字大脑只需要几秒。历史上技术进步总是伴随着旧岗位的淘汰同时创造出新的瓶颈。正如蒸汽机淘汰了体力劳动却也放大了管理、工程、组织的需求计算机将计算自动化却让「认知劳动」更重要。但Newman担忧的是当AI不仅能干活还能比人类更快地学会「下一件事」时这种新的瓶颈可能不再出现了。这种迹象在2025年已经初见端倪。虽然多项研究显示当前的AI编程工具可能在复杂任务中拉低效率但企业并没有停止投入。行业逻辑已经发生了天翻地覆的变化整个开发流程正在「默认AI参与」。METR于2025年初进行的随机对照实验显示在复杂真实任务中允许使用AI的资深开源开发者平均完成时间反而更长。尽管如此专家与开发者在事前与事后的主观预测仍普遍高估AI带来的效率提升。最终的结果可能不是裁员公告而是根本不会有这种岗位。Newman没有使用「失业危机」这种常见表述而是更冷静地指出当劳动力变成一种像电力一样可以随时扩容、随处调度的资源传统经济学中关于「工资、成本、价值」的直觉将彻底失去锚点。如果绝大部分生产和研发都不再需要人类那么「谁来消费、谁来支撑循环」这类问题将成为认知危机。我们赖以理解社会运转的那套语言正在失效。而这仅仅是第一层断裂。科研失速当「真理」产出超过人类的带宽Steve Newman拆掉了科研界最后一个堡垒——人类的认知节奏。他提出了一个后背发凉的设想如果AI成了科研体系本身会发生什么在谷神星的隐喻里那万亿个「数字大脑」只负责推高人类知识的边界。这种体系一旦成形人类的整体研发能力将被放大到百万倍量级。这不是说AI比爱因斯坦聪明一百万倍而是科研第一次摆脱了「注意力」和「寿命」这两个人类专属的限制。在人类的历史上真正稀缺的从来不是灵感而是验证灵感所需的时间。一个理论要被验证可能需要几十年一个方向要被证明无效也要耗掉一代人的职业生涯。但在AI主导的体系中失败几乎没有成本。模型可以并行探索无数路径随时回滚、重组、再试。这种趋势早已在现实中破土。在材料科学和蛋白质结构预测领域AlphaFold重塑了结构生物学中「假设—验证」的节奏。类似的变化也出现在新材料发现、催化剂筛选、药物分子设计中。AI正在从「辅助者」变成「决策者」由它来决定哪个方向值得投入哪个方向该直接放弃。但Newman真正担忧的并不是效率的飞跃而是「理解的滞后」当科研产出快到一定程度世界的瓶颈将从「如何发现」转移到「如何理解」。哪怕一个突破是正确的、有益的人类社会是否来得及理解它的含义、评估它的风险、决定是否部署都会成为问题。这也是他提出「Unrecognizable Age不可认知时代」这个词的原因。当生产、科研与部署形成了一个自我强化的闭环人类才发现自己正被AI飞速追赶。历史坐标临界点越来越近Steve Newman试图将AI放在一个更宏观的历史坐标系里观察。他判断——我们目前所处的阶段本身就极其不寻常。在进入农业社会之前生产力几乎无法积累而在农业社会之后增长也极其缓慢任何微小的技术进步往往都会被增长的人口迅速抵消。这种「平滑」的状态持续了上千年。Our World in Data整理的Maddison Project数据显示从公元 1 年到 1800 年全球 GDP 的曲线几乎是贴着地面移动。真正的「起飞」和加速仅仅发生在工业革命之后的这两百年里。这也解释了为什么AI产业的投入规模显得如此「反常」。Newman对比了一组极具冲击力的数据在考虑通货膨胀因素后当前全球用于AI数据中心和基础设施的年度资本支出正迅速逼近、甚至可能在未来几年内超过二战时期美国峰值的军费投入。历史上每一次改变世界的技术跃迁都必须同时满足三个硬性条件技术路径初步可行、资本高度集中、社会具备承受长期试错的能力。在Newman看来AI正在逐一满足这些条件。即便眼下的路径遇到瓶颈整个行业也已经同步开启了替代方案的探索从模型架构到能源方案无一缺席。他用「里氏10.0级」来形容这种震荡——一旦发生事后再去讨论「应不应该」往往已经没有任何意义了。站在今天回看历史很容易产生一种错觉一切发生的都顺理成章。农业出现了工业革命发生了电力和信息技术铺开了。每一次转折都能被解释为「条件成熟」「技术必然」。但对身处其中的人来说从来不是这样。变化不是用嘴说出来的而是以预算、基础设施、流程重写的方式一点点累积。Steve Newman想提醒的正是这种「进行时」的危险感。也许AI会经历泡沫很多预言都会落空。但只要投入规模、技术惯性和制度绑定没有松动这个系统就很难简单退回原点。如果你想更深入地学习大模型以下是一些非常有价值的学习资源这些资源将帮助你从不同角度学习大模型提升你的实践能力。一、全套AGI大模型学习路线AI大模型时代的学习之旅从基础到前沿掌握人工智能的核心技能​因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取三、AI大模型经典PDF籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取四、AI大模型商业化落地方案作为普通人入局大模型时代需要持续学习和实践不断提高自己的技能和认知水平同时也需要有责任感和伦理意识为人工智能的健康发展贡献力量