關於AI的本質、能力和發展，存在多種的糾結與意見的衝突。
諾貝爾獎得主辛頓，還有Ant的主管和部分工作人員，都認為AI已經有意識。
我則認為，地球上可見的生命體，除植物和部分病毒在“意識”方面偏弱化外，其他所有種群（不光人類，包括微小如細菌）都（主動地）不想死，都能對外界自然自覺地作出（應激）反應，天生具盲目的生存衝動和意志，有慾求，求綿延，求存續，懂趨利避害，而所謂情感和理性邏輯，都是後天再衍生、發展出來的。即自覺有“肉身”（軀體），不想肉體消亡，貪戀時空，厭惡和抗拒死寂死亡——這是根本的意志和意識所存所在。而AI，不會也不可能“自覺”有肉體，無所謂“害怕”死亡，沒有慾求，只是一套程序，按指令和既定邏輯作出回應。將來，即使，把AI智能，附以機械軀體，甚至，即便，人類給予它各種“感知”，包括如痛（迫使它自行修理和更換機件）、饑餓（迫使它要去加機油和加電）等“感覺”（其實算不算是感覺都另算），按理，它，也只是一套代碼和運算程序，是由“外力”賦予的，不是它自覺自主要在現實世界裏索取什麼、要滿足什麼，那麼，它依然僅是智能和機器，而沒有意識和自主自覺能力。若說，將來AI會操控人類，那麼，或只會是，有人類給它下達了指令。
我留意到有網友摘錄據聞是任正非的話語：現在許多人都在討論，說人工智能將來會有自己的意識，會脫離人類的監管，我不這麼看。……現在的人工智能，本質上是什麼呢？我覺得本質上就是對大量信息進行優選處理。……人工智能是人類創造出來的，它只是由代碼和運算構成，截至目前，它進行計算的完整基本機理，人們都還沒有完全搞清楚，這個和人類是否能完全搞清楚，是兩回事。……人類自身處理信息的基本機制和原則，我們也沒有完全搞清楚，但這並不妨礙我們去研究人工智能，因為人工智能還沒有進化出所謂的意識，我覺得這個說法就很荒謬。……
另外，谷歌DeepMind最近發了一篇名為《超越統計學習：精確學習是通用智能的關鍵》，裏面的觀點，也跟我最近的親身體歷一致。有人消化了這篇文章後，觀點約略有：大語言模型永遠無法達到通用人工智能。這是數學上不可能的。當今每個AI模型，從ChatGPT到Claude，都建立在完全相同的基礎之上：統計學習。這意味着它們實際上並沒有學會如何思考。它們只是學會了如何猜測。它們在海量數據集上訓練，並針對平均性能進行優化。它們會找到捷徑，它們會記住模式。但，這種方法有一個堅不可摧的天花板。統計學習在起草營銷郵件或總結會議方面效果完美。但在嚴格的邏輯演繹方面，它會徹底失敗。如果AI通過統計方式學習規則，那麼面對真正的新穎場景時，它總是會出錯，它永遠無法保證完美的推理。它總是會、最終會產生幻覺。對於將這些模型部署到零容忍工作流程中的企業來說，比如財務分析、法律合規或複雜運營，這是一個巨大的警號。你正在建立在一個數學上注定會崩裂的基礎之上。研究人員證明了當前的模型在根本上無法實現“精確學習”——即完美學習並應用底層規則的能力，適用於所有可能的輸入。而這裏是最令人崩潰的部分。你無法通過更多數據來修復這個問題。你無法通過支付費用購買更大模型來修復它。研究人員證明了我們當今訓練AI的基本數學原理在物理上阻止了精確學習。我們在過去五年裏一直在擴大模型規模，假設只要讓這個統計猜測器足夠大，它就會神奇地變成一個邏輯推理器。這篇論文剛剛粉碎了這種幻想。如果我們想要真正可靠的AI來運行我們的運營，我們必須徹底重新思考算法的設計方式。“當前的Transformer 與深度學習架構已經證明了巨大威力，不可能在幾年內被證明是死胡同，它們必然是最終AGI架構的基礎組成部分”。“現存系統仍缺少關鍵拼圖——持續學習（Continual Learning）、長周期深度推理（ Long-term Reasoning ）、情節與系統記憶（Memory）、以及輸出的一致性和可靠性。”——注，這篇文章的觀點，居然跟我上一篇專欄文章內提及的長篇小說創作時的發現和感慨完全一致！
以上，指涉的，是當下AI大模型的本質（有沒有自主意識、算不算是一個生命體）和能力的範圍和缺陷。也所以，我覺得Ant的主管和部分工作人員老說AI已具意識，屬鬼扯，至於如何進行監管，是另一個問題。另外，顯然，當下的人工智能，在數學、在邏輯推演（包括如推算出各類蛋白質的形態）、在編程方面已取得巨大成就，但，它缺乏人類能在模糊混沌中把握本質和核心的能力、缺乏對現實世界的多種物理變化樣態的“真實”的認知和把握，而對法理、事務等內藏的複雜思考點未必有優秀的審度能力，而一般收費的模型也缺乏對足夠長的長文本的完美把握。
也許數月後、半年後或一兩年後會很不一樣，尤其是可能在某些設計方式方面予以補足或改善了以後，但至少，當下的收費AI模型，它對現實世界的生產力的提升，依然是有限的、局部的。思路推進至此，就自然聯想到，為何各AI大模型的始創公司，其短中期的收入，的確，有可能跟其持續的基建投入不匹配，因為它實際上“唔夠勁”，遠未足以替代掉千萬計、億計的人手。這裏，就涉及了對投資市場的思考。
現在，還有一個有趣的“衝突點”，就是，不少大雲廠仍說其每家動輒每年近2000億美元的基礎設施投入仍未能滿足市場對算力的需求，訂單多到接不完，但跟在最終的消費端，即AI大模型初創公司和部分互聯網巨頭從提供AI模型服務所得的收入，差距仍然非常大。那麼，就難免讓人生疑：許多的算力需求，會否是偽需求，即不是真正來自最終端的消費者，還有，是AI大模型初創公司和雲廠們恐懼落後被淘汰因而爭相猛力投入而不是數年內的收入都得到了最終的保證。
利率的高企對借貸和財務造成壓力只是其中一方面，部分中小型專門出租算力的企業中途或出事，也不是特別大的問題。當下，個人認為，最大的問題，是AI大模型能否及時在後續一年兩年之內，在功能方面作出了顯著的增補，甚至利用新的設計思路帶來進一步的革新性的AI能力的噴湧，同時，民間和政府，並不深度抵制職位的被替代並同步作出了合適的社會制度和政策方面的修訂！
回到股票市場，對大中小雲廠和主要AI初創公司的財務負擔的擔憂是一回事，而尤其如韓國和中港兩地股市相關AI基建股的股價（當普遍下跌了三成至七八成之後）是否合理，是另一回事。我認為，肯定有部分，是遭錯殺的。
上周四，本港某財經電視台的主持和主講嘉賓，對兩地股市遭猛烈拋售，一臉懵逼，居然有人連什麼上市公司的主管被追稅的因素都併入考量之內。主持全天在問，嘉賓全天在回應似是而非的答案——我一邊看一邊聽一邊在笑。
原因其實簡單到“抽筋”！就是，內地國家隊在今年二月至六七月期間，已從股市中拋售了逾1.5萬億的持份（金額），實際上，已把流動性類真空性抽取掉不少（要知道，實際外資的參與度已經相當低，沒有多少增量資金），等於，把支撐股市的資金地基，削薄削細了……到中秋節長假期前，據聞有險資加速大手拋售（不管是基於什麼原因），於是就開啟了過去近一個月的螺旋式下殺的流動性危局：基金贖回、公募私募和散戶恐慌、拋售、止損、股價大跌、贖回、拋售、進一步止損、股價再大跌……而到上周四收市，血流成河，也所以我才在給收費會員的訊息中說，感覺已處於一個特殊時刻，後續數天內，或會出現很特殊的事狀，意指，若國家隊不出手，周五及本周，必定崩盤！恰恰，在周五上午，內地股市跌升比九比一，下午，國家隊猛力出手了。而昨天周一，倒不清楚國家隊有沒有出手或買了多少股票份額，但AI基建股依然有人在持續拋售。不想崩盤，必須止住恐慌，並增加流動性。
美股方面，是有部分頭部AI基建股近一個月已重新下跌兩三成了，但局面，遠沒中港兩地股市悽涼。基本面，目前這個階段，實際上大家都是靠“蒙”，誰能算得明白？但中港兩地股市（包括韓股）已局部性進入了股災行情，只是表面，如內地的上證和香港的恒指，好像仍未算很誇張而已。
如果不是在十月初旬本倉降了一些倉位，淨值至今必然更加慘淡。當下，觀望。
