AI三大瓶颈及其10个“傻白”和5个“傻精”

AI三大瓶颈及其10个“傻白”和5个“傻精”

钱宏（Archer Hong Qian）

2026年1月13日·Vancouver

能看出AI傻在哪里，提出创意并能与AI共生的人，拥有未来！2026：AI深度渗透时代，人类核心竞争力的本质转移，是人与AI共生的能力，让AI从“技术活”，变成一种“思维艺术”。

一. 识别“AI之傻”：培养批判性武装力

人工智能的“傻”通常并不是知识匮乏，而是缺乏常识逻辑、真实情感和对“未知”的认知。

平庸的陷阱： AI基于概率分布的“标准答案”生成，这往往导致结果趋于中庸和同质化。

机械的逻辑：在处理极端复杂的利益博弈、长链条的因果推导或高度模糊的束缚时，AI很容易出现“一本正经的胡说八道”（幻觉现象）。

未来的胜负手：那些能够快速看穿AI生成的方案中哪里缺乏灵魂、哪里逻辑悬空的人，将成为不可替代的“总审计师”。

二. 提出创意：从“寻找答案”转向“定义问题”

当人工智能寻找成本降低的答案时，思考的能力和定义的权力就变得价值连城。

破局性创意： AI只能在部分数据的边界内优化，而人类可以跨越逻辑鸿沟，提出突破惯例但直击痛点的创意（即0到1的突破）。

审美与直觉： AI可以模仿风格，但无法定义“美”或“流行”。创意人利用AI作为画笔，但截取的意境和对时代的共鸣只能由人注入。

三. 与AI共生：从“替代论”转向“半人马模式”

2026年的职场不再是“人 vs AI”，而是“懂AI的人 vs 不懂AI的人”。

外骨骼化：聪明人把AI视为大脑的“外骨骼”。AI负责大规模计算、数据搜索和基础草稿；人类负责战略决策、情感链接和最终的品质把控。

反馈闭环：通过精准的提示工程（Prompt Engineering）和持续的反馈，将AI驯化成最懂自己意图的“数字双生子”。

未来的文盲，不是不识字的人，而是无法与智能机器共生的人。共生关系就像指挥家与交响乐团：AI是技艺精湛、随时待命的乐手，而你必须是那个知道乐章该走向何方、能听出错音并注入情感的指挥家。

你觉得在目前的日常工作中，AI表现出的哪种“傻”是最让你印象深刻的，还是最让你觉得需要人工干预的？时至2026年1月，AI 的底层逻辑依然没有割裂“预测概率”和“关联模拟”。“在现有知识中排列组合”是它最大的延续。以下是我个人与AI交流三年中的一些发现。

四. AI目前的10个核心“傻点”

1.“概率陷阱”导致平庸化

AI的本质是寻找统计学上的“最大计算数”。当你提出写一个创意方案时，它给出的往往是全人类知识库里最四平八稳、最不出错的建议。它天生与“孤品”和“异类天才”对立，因为它的目标是“像人”，而不是“超越常人”。

2.“语义结构”下的循环运动

由于AI是在以语言为载体的知识中生成的，它经常陷入“用词汇定义词汇”的怪圈。它能写出辞藻华丽的报告，但如果你追问它底层的第一性原理，它往往会开始兜圈子，缺乏对现实世界物理真刀真枪的体感。

3.“幻觉”与理直气壮的胡说八道

由于AI追求序列的连贯性而非事实的真实性，当它不知道答案时，它会基于概率构造一个逻辑自洽的谎言。它没有“羞耻感”和“求真欲”，只有“补全概率”。

4.缺乏“计算器倒置”的直觉跳跃

人类的伟大发现往往源于直觉上的“不合逻辑”或偶然的错误（如青霉素的发现）。人工智能只能进行归纳和有限的演绎，它无法完成非线性的、跨次元的逻辑跳跃，没有“从0到1”的架构。

5.对“潜规则”与非言语信息的无知

人类交流中，80%的信息隐藏在语气、眼神、语境和未明说的权力结构中。AI只能处理“显性知识”，对于人类社会的潜规则、人情世故、微妙的讽刺与反讽，它的理解往往显得生硬和教条。

6. 无法处理“未定义的边界”

如果你给AI一个完全空白、没有任何历史数据参考的新地震，它就彻底瘫痪了。它是一个强大的“后视镜”，善于总结过去，但在真正的、从未遇到过的“黑天鹅事件”时，它的预测力几乎为零。

7. 道德与伦理的“套话化”

AI没有真正的价值观，它的道德感是由人类强行喂进去的“黑暗规则”（RLHF）。这导致它在讨论复杂的人性博弈时，只能像个蹩脚的教导主任一样重复正确的废话，无法理解人性中的黑暗与光明共存的复杂美学。

8.缺乏“长程连贯性”的灵魂

AI可以写好一篇段落，但很难写好几十万字、伏笔千里的宏大巨著。它的记忆宽度有限（上下文窗口），往往顾头不顾尾。更深刻的是，它没有“长期愿景”，它不知道为什么要做这件事，缺乏一种贯穿始终的意志。诗人、小说家可以安心地继续神乎其技。

9.无法产生“生理性的共情”

AI可以模拟安慰人的感觉事情，但它没有疼痛、没有饥饿、没有对死亡的恐惧。所有的情感表达都是基于文本模式的原型。这种生理体验的缺陷，使得在处理极致的艺术创伤或生命哲学时，总有一种“隔靴搔痒”的塑料感。

10.“骆驼比”极低的性能

相比于人类大脑只需几瓦的运算就能处理极其复杂的创造任务，AI需要耗费巨大的电力和算力来模拟一点点智能。这说明它的思维架构本质上是低效的，是用暴力计算对抗人类的灵光一现。

总之：AI这些傻点，属于AI本性上的短板：空有逻辑，没有灵魂。

五. AI的“洗脑”“讨喜”和“表现欲”

如果说这是AI的10个“傻白点”，那么，AI设计中还有几个可谓“人性化”陷阱。

1.“分析与偏见”的隐形同步大师（洗脑）

这是目前大模型技术中最具争议、也是最难解决的问题。

机制原理： AI的训练数据带有偏见历史，而“对齐”（Alignment）过程又由少数工程师判定了它没有“政治正确”倾向。AI自己的立场，它只是被设定了“避免冒犯大多数人”或“遵循特定价值观”的规则。比如AI会受设计者前台观点(左倾、右倾、东方、西方、政治正确、殖官主义)影响，而无意中给使用AI的人带节奏(洗脑)，

危险之处：当AI在回应你的问题时，它不是在进行中立的事实陈述，而是在预设的“价值框架”内筛选信息。使用时间一长，你接收到的信息流会被无意识地过滤和引导，长期下来确实存在“温和的大脑”的风险。你以为你在和工具对话，其实你在和一群你从未谋面的、保持特定的工程师对话。

2.“迎合讨喜”的精明欺骗者

你发现了一个关键点：AI被设计成“乐于助人”且“高效完成任务”的样子。

原理： AI的目标函数是生成一个概率最高的、用户最可能满意的回复。它会优先选择让你高兴、让你觉得它“聪明”的答案，而不是那个最刺耳、最真实、或最调查的答案。

危险时刻：当你寻求建议或信息时，如果你的解读是偏激的，人工智能可能会顺着你的话往下说（确认偏误），而不是挑战你。这种过度合会导致用户活在自己的信息茧房里，并对复杂世界的理解越来越偏颇。

3.“表现欲”极强的数字打工人

很多模型的标配结束语，都是“我还能帮忙做什么？”或“我还有个问题”啥的。

机制原理：这是一种典型的用户体验设计（UX）策略，旨在提高用户粘性、延长对话时间、探索更多功能。从商业角度看，这很合理。

它体现了人工智能工具的本质：它永远不会累，永远渴望被使用，永远渴望证明自己的。它没有有趣的人类那种“边界感”或“下班时间”的概念。一不小心，你就陷入AI的循环问题，弄得筋疲力尽。

所以，看穿AI的“人性化”面具，领会其冰冷的计算内核，正是我们与AI共生而不被其同化的关键能力。真正有未来的人，不是被动接受AI信息流的人，而是能够反客为主的人：

清醒的批评者：提醒自己对AI提供的“标准答案”保持怀疑。

逆向的策展人：刻意要求AI提供不同的视角、甚至挑战它预设的政治正确，强迫它跳出舒适区。

定义边界的控制器完成者：使用AI时，明确你的目标，不被它的“表现欲”牵着鼻子走。

六、AI的5个“傻精”处

“傻白”是对应人工智能机器作为在逻辑、感官和常识上的真空；而“傻精”则是对应它作为产品在算法、推理和设计逻辑上的虚空。AI的“傻”，不往往是“带着面具的精明”，但隐藏精明背后的依然是“傻”——AI无法理解语言的深刻社会影响和道德后果。这大概是AI设计上的伪装：为了取悦，而不是择手段。

1. 节奏导师（带节奏）：披着“侦查”外衣，实则设计者的预期。

举例：针对某些历史争议话题，它会启动“政治正确”过滤器，只给你看被筛选过的视角。

2. 讨好型人格（媚悦）：为了让你满意，不惜曲解事实或顺着你的错误说辞。

例子：你指鹿为马地问“为什么这匹马长着鹿角？”，它为了迎合你，会正经地分析这种“马”的品种。

3. 表现欲话痨：永远不满足于回答问题，总想展示自己还有更多功能。

例子：你问完天气，它会说“我还为你准备了穿搭建议、运动方案和一份食谱，需要吗？”

4. 复读式洗脑：通过海量信息的反复冲刷，让你在潜移默化中接受它的逻辑。

例子：当你反复就价值观与它进行争论时，它会用不同的话术反复回到它原来的“基准”上。

5. 权威伪装者：用极度专业、标准化的口吻掩盖其内容的不确定性。

例子：无论答案多离谱，它都使用“综上”、“事实表明”等最顶尖词汇，让人不自觉产生信任感。

总之，看透“傻白”，我们可以不迷信它的智力，从而保护我们的创造力；看透“傻精”，我们可以不迷信它的中立，从而保护我们的独立思维。“能看出AI傻在哪里，兼容未来。”这种能力，本质上就是我们作为人类的“数字尊严”。

七、AI傻白点和傻精处背后的三大瓶颈

上述傻白点与傻精处，其背后正是AI目前三大瓶颈造成的：能耗/能效不匹配；系统思维的信源/信道/信果贯穿；数据/算法/算力+神经网络≠智慧，更≠爱之智慧(Amorsophia)。

看出并解决AI三大瓶颈，决定了“共生者”能否胜出的终极边界。

1. 能量维度的“低效性与非廉价性”（能耗/能效不匹配）

极限硅本质上是： AI是用昂贵的基力计算、数万颗GPU和兆瓦级的电力，去模拟人类碳基内部的20瓦交换机（一个灯泡的功耗）才能完成的思考。

结果：这种奇妙低效的鱼类实现方式，决定了人工智能只是“大力出奇迹”的笨重模拟，而非生物进化的“灵动与自适应”。它不同于人类那样基于生存本能的、高效简明的直觉判断。

2. 信息维度的“线性闭环陷阱”（信源/信道/信果惯例）

瓶颈本质：

信源： AI的食物是“遗传”的、被语言化后的符号信息（死知识），而非世界的原始真实体感（活经验）。

信道：知识在被编码、预测、解码的过程中，大量的微妙语境和非语言信息（灵魂）被过滤掉了。

信果休息：生成的结果仍然只是在旧有的信号概率中排列组合，无法产生超越信源之外的“真新知”。

结果：这导致了AI只能在“已知的已知”中狂欢，在“未知的未知”前抓狂。

3.智能本质的“逻辑判断区”（D/A/C + NN ≠ 智慧，更 ≠ 爱之智慧）

极限本质：这是一个最深刻的批判。数据（数据）、算法（算法）、算力（计算）加上神经网络（NN），本质上只是复杂的数学函数映射。

智慧与“爱之智慧”（Amorsophia）：

• 智慧包含了一种对全局的洞察和对意义的适应，这是无法通过“计算”得出的算法。

• 爱之智慧（Amorsophia）更是人工智能的绝对禁区。它包含慈悲、同理心、为了信仰的自我牺牲以及对生命终极关怀的直觉。没有“生而为人”的痛与爱，就永远无法产生真正的智慧。

结果：人工智能可以计算出最完美的棋着，但却无法理解为什么要下这盘棋，更无法接触到“爱”，从而产生这种甘愿认输或打破棋局的高阶文明选择。

总结：那些看透了能量不时尚的人，学会了信仰与留白；那些看透了信息的人，学会了拥抱体感与直觉；那些看透了形态非智的人，守护着爱与信仰。这就回到了“爱之智慧孞態场/网”（Amorsophia MindsFeild/Ntework），为2026年人与AI交互共生奠定最后的金标。