最近在线上做一些收集专业文本做成题喂ai的活
-
rt，本意是利用学历和空闲时间赚点外快，同时感受一下ai行业的发展速度。以我个人的感知，最近几个月ai的应用层有了很大发展，虽然目前产出还是远小于投入，但我感觉未来在中低端文职就业市场的影响可能会很大，利润增长空间可能会从“率ai食人”的角度实现。最近anthropic发布的劳动市场影响报告也表明，ai在降低人类就业率方面还有很大的进步空间，最安全的职业都是和物理设施直接打交道的数据稀疏、经验密集型职业，比如厨师。
回到标题。我接这些活肯定也不会自己勤勤恳恳去人工处理文本出题，都是喂给ai，让ai出题喂给ai吃。目前的感觉是，deep research模式下ai的总结能力能达到一般研究生水平，但效率大幅度上升。在一些理论性很强的任务下它们表现略不如研究生，这可能是数据量不足的体现，scaling law下未来会不会翻越这道壁垒——也就是ai4s是否能做到自主做纯数学或理论物理科研——尚且未知。
贵校有许多小镇或者乡村做题家，过去最靠谱的职业路径就是不断做题在一个小方面成为专才，然后作为学术体制或者企业的一部分出卖脑力赚取收入。在ai时代，这条道路还能在多大程度上走通呢？我不知道，至少现在不知道，但等我知道的时候或许对这批人来说已经太晚了。
我在将近三年前好像在这个论坛说过，未来可能会陷入科技进步的长期停滞，一些方面回到封建时代。目前看来，ai的发展超越了那时我的想象，从有点笨的chatbot成为了提高数字生产力的工具，但这或许会反过来加重时代封建化的倾向，算力和数字领域成为新的垄断资源。如果scaling law像摩尔定律一样继续维持下去，法国佬们捣鼓的技术封建主义或许真的会到来。如果互联网精神的结局是为各个大模型厂商提供免费/低价训练数据的话，我确实要重新思考一下，将宝贵的资料开源的行为是否源于30年前一种“历史的终结”的过度乐观。
-
https://www.pkuanvil.com/topic/662/想了个未来世界-大约本世纪末期-的框架-看看有没有不自洽的地方?_=1772873700716
找到了，是这个贴子。没想到当时我唯一高看的技术就是人工智能
，我还以为我从那个时候就对科技进步完全悲观了呢。