科幻還是奇幻？AI數位分身到底是未來科技還是魔法幻想
關於那個「科幻跟奇幻到底有什麼差別」的話題，好像幾十年了都還沒個答案，誰也說不清楚，大家討論來討論去，結果總是又繞回原點。這種爭論大概會一直存在吧，就算宇宙哪天冷卻到什麼都沒有了，可能還有人在說這件事。不過，有時想分辨一下這兩者，也許對分析資訊科技產業那些層出不窮的新鮮名詞會有點用處，比如判斷一個承諾究竟可不可行——還是說要等到小精靈騎著龍飛來才辦得到？現在AI就常被拿出來講。舉例來說，有人建議IT工程師應該為自己打造一個能自主行動、完全仿真的數位分身，據稱這樣可以讓他們少做不少麻煩事。嗯，要真能實現，那房間裡可能得多出比非洲大草原上還多的大象才行吧。
當你的AI分身搞砸了，誰來擦屁股？工作與負擔的界線在哪
如果你的雙胞胎搞砸了什麼，那責任該算在誰頭上呢？說起來，「繁重的工作」和「一份職業」之間，好像差距也沒那麼清楚。有些人會問，當你離開時，這個孿生體到底屬於誰？感覺在場的人似乎沒幾個看過《幻想曲》裡面那段魔法師學徒的經典片段。還好啦，比起這類疑問，延伸出來的一個問題可能更值得琢磨：到底這種想法是偏科幻還是比較接近奇幻？其實啊，只要談到推理小說或各式各樣的幻想題材，歷史跟邏輯總會派上點用場。至於手工打造軟體在大量生產的大環境下有沒有價值，大約可以從這些線索慢慢聊起……回顧一下歷史，也許能找到些頭緒。
Comparison Table:
| 主題 | 結論 |
|---|---|
| AI推理能力 | 在處理簡單問題時，大型語言模型表現良好，但面對複雜問題時，表現差異顯著，尤其是創造性思考和臨場分析的情境。 |
| 研究發現 | 蘋果的研究指出強調推理能力的AI在難度較高題目上的表現不如預期，許多模型無法穩定解答高難度任務。 |
| 系統性局限 | 目前AI技術與商業宣傳之間存在明顯距離，多數模型在遇到複雜問題時會出現性能下降甚至放棄解答。 |
| 能源消耗 | AI運作需消耗大量能源，未來需要探索更有效率的方法以降低成本及環境影響。 |
| 行業觀察 | IT工程師們對於AI發展中的潛在風險有深刻見解，他們的實際經驗能反映整體產業中存在的挑戰與困惑。 |
回顧80年代專家系統慘案，這次AI熱潮真的不一樣嗎
其實，這個提案並不算什麼新鮮事，好像在將近四十年前就有過類似的想法。那時候，所謂「專家系統」突然很紅，不少人覺得這東西應該會讓人工智慧變成現實。還記得Lisp嗎？有人說它是為了處理一大堆概念資料設計出來的語言，後來又搭配了一些仿照領域內高手工作的訓練方法。當年大家都很期待，資金湧進去也不是一點半點，科技圈對這類話題一向挺捧場。
不過，結果和想像好像差了點距離。雖然剛開始有些成果看起來還行，也不能說完全沒戲，但到最後事情慢慢就冷下去了。專業人士討論起原因，有人認為八零年代的技術未必真的拉後腿，其實那時候運算能力增長速度已經讓不少人驚嘆。有趣的是，即使投錢投到快溢出來，一切還是沒有如預期開花結果。
現在回頭看，那陣子熱潮消退得蠻安靜，大部分人可能沒什麼印象。也許只能說，它遇到的問題比大家原先估計的還要複雜一些吧。
不過，結果和想像好像差了點距離。雖然剛開始有些成果看起來還行，也不能說完全沒戲，但到最後事情慢慢就冷下去了。專業人士討論起原因，有人認為八零年代的技術未必真的拉後腿，其實那時候運算能力增長速度已經讓不少人驚嘆。有趣的是，即使投錢投到快溢出來，一切還是沒有如預期開花結果。
現在回頭看，那陣子熱潮消退得蠻安靜，大部分人可能沒什麼印象。也許只能說，它遇到的問題比大家原先估計的還要複雜一些吧。
人類大腦不是程式碼，為什麼我們總妄想複製專家思維
到了這個有點難以置信的二○二五年，科技什麼都能做到，有些人說電腦跑什麼Lisp語言時速快到像光一樣飛馳——當然，沒幾個人真想這樣搞。問題其實很早以前就在了，人類怎麼做那些所謂的專家判斷？誰也沒個明確答案。畢竟我們不會按照表格或者流程圖活著，那些積累了十多年甚至更久的經驗，不太可能隨便從腦袋裡掏出來讓別人複製。
新鮮出爐的大學畢業生，受過超過十年的正規教育，大概也是由那些被稱為專家的老師們教出來的，可一進職場，好像總要過上好一陣子才摸得著門道。人工智慧？暫時還看不到能徹底解決這種狀況。有時候想想，也許哪天會有新突破，但現在看起來，AI還是只能在某些層面提供輔助吧。
新鮮出爐的大學畢業生，受過超過十年的正規教育，大概也是由那些被稱為專家的老師們教出來的，可一進職場，好像總要過上好一陣子才摸得著門道。人工智慧？暫時還看不到能徹底解決這種狀況。有時候想想，也許哪天會有新突破，但現在看起來，AI還是只能在某些層面提供輔助吧。
科學幻想vs魔法幻想：AI到底能不能長成你的數位雙胞胎
說到讓人工智慧變成誰的數位分身，感覺大概還有好長一段路要走。就算腦袋裡的那些限制真的被突破了——這事兒聽起來像是科幻小說才會發生的情節，而且得等機器跟方法再進步個好幾輪才可能比較接近。不過，要真能達到那種程度，或許要請出什麼魔法師領隊也說不定。有時候看現在的發展，多少會聯想到奇幻故事裡那些戴高帽的人物。
其實AI最近給人的表現，好像沒有外界傳得那麼厲害。日常用到的一些東西，比如搜尋引擎，明明有些問題卡了很久卻沒見改善，有時甚至感覺狀況還更複雜了點。AI模型這東西訓練素材品質不好，結果往往不是靠體積加大就能解決掉那些麻煩事。很多人注意到了，大致上目前的嘗試離所謂理想畫面還挺遠。
總之，現在AI在某些層面似乎遇到瓶頸，不太容易光靠升級規模或技術堆疊解決所有問題。如果真想做成某種「影子自己」那樣的東西，看來短時間內未必搞得出來，就是這樣吧。
其實AI最近給人的表現，好像沒有外界傳得那麼厲害。日常用到的一些東西，比如搜尋引擎，明明有些問題卡了很久卻沒見改善，有時甚至感覺狀況還更複雜了點。AI模型這東西訓練素材品質不好，結果往往不是靠體積加大就能解決掉那些麻煩事。很多人注意到了，大致上目前的嘗試離所謂理想畫面還挺遠。
總之，現在AI在某些層面似乎遇到瓶頸，不太容易光靠升級規模或技術堆疊解決所有問題。如果真想做成某種「影子自己」那樣的東西，看來短時間內未必搞得出來，就是這樣吧。
當AI連河內塔都解不好，我們該對它期待什麼
搞IT的那群人，對AI這玩意兒怎麼搞、哪裡滑鐵盧，其實心裡多半有點底。像是把一堆現成的元件、套件拼拼湊湊，有時還挺方便，不過也常會出點小狀況。要是遇到那些得動腦筋、需要創意解決新問題的場合，AI就不見得有什麼亮眼表現了。這種說不上太驚天動地但挺普遍的感覺，好像近年來越來越多人有同樣看法。
前陣子，蘋果那邊好像發了一篇論文（據說可以在網路上找到PDF吧），他們不是只看一般的大型語言模型，而是特別挑了些市面上號稱「加強推理」能力的新款大模型——有人叫它們大型推理模型，反正名字五花八門，包括OpenAI某些新版本、DeepSeek-R1那類。有點意思的是，他們不是隨便丟題目給機器做，而是把題目分成幾個等級，有簡單、有複雜，也沒說明到底怎麼定義，但應該不是光靠直覺。
反正結論嘛，大致就是這些強調推理能力的AI，在處理比較棘手或陌生一點的問題時，好像沒有外界想像中那麼神奇。有些測試下來，比較容易的題目，大部分模型都能應付過去；可是一旦題目難度拉高，比如要臨場分析或創造性思考時，表現就開始參差不齊。有少數案例表現還行，但大概不到一半能穩定解出那些高難度任務。當然啦，這只是初步觀察，也許還有改進空間，只能說目前AI要完全取代人腦靈活思維，看起來還早得很。
前陣子，蘋果那邊好像發了一篇論文（據說可以在網路上找到PDF吧），他們不是只看一般的大型語言模型，而是特別挑了些市面上號稱「加強推理」能力的新款大模型——有人叫它們大型推理模型，反正名字五花八門，包括OpenAI某些新版本、DeepSeek-R1那類。有點意思的是，他們不是隨便丟題目給機器做，而是把題目分成幾個等級，有簡單、有複雜，也沒說明到底怎麼定義，但應該不是光靠直覺。
反正結論嘛，大致就是這些強調推理能力的AI，在處理比較棘手或陌生一點的問題時，好像沒有外界想像中那麼神奇。有些測試下來，比較容易的題目，大部分模型都能應付過去；可是一旦題目難度拉高，比如要臨場分析或創造性思考時，表現就開始參差不齊。有少數案例表現還行，但大概不到一半能穩定解出那些高難度任務。當然啦，這只是初步觀察，也許還有改進空間，只能說目前AI要完全取代人腦靈活思維，看起來還早得很。
最新研究打臉AI神話：複雜問題面前模型直接擺爛給你看
有些測驗其實就是那種動腦筋的老遊戲，比如說漢諾塔或者把狐狸和雞運到河對岸，避免出現什麼胖狐狸沒雞可吃之類的麻煩。這種比較簡單的問題時，有時候大型語言模型表現看起來還比那些推理專家型模型好。不過難度再往上一點，像是複雜程度中等的狀況，好像反而是後者更容易找到解答。至於遇到那種超級複雜、感覺已經快突破人類耐心極限的題目，基本上大家就都撐不住了——推理模型也一樣，甚至會開始亂給答案或者直接擺爛放棄。
有趣的是，他們試過直接把完整演算法丟給這些推理模型，但成效卻沒有想像中明顯。大致上來講，只要題目的複雜度一旦突破某個模糊界線，不管怎麼調整，大部分模型就會有點崩潰，不僅答案品質掉下來，有時連思考步驟都變得很隨便。研究團隊最後好像提到，當問題接近某個臨界困難度時，推理模型反而會出現努力減少、好像計算資源有限制的情形——這個情況值得多加留意。
有趣的是，他們試過直接把完整演算法丟給這些推理模型，但成效卻沒有想像中明顯。大致上來講，只要題目的複雜度一旦突破某個模糊界線，不管怎麼調整，大部分模型就會有點崩潰，不僅答案品質掉下來，有時連思考步驟都變得很隨便。研究團隊最後好像提到，當問題接近某個臨界困難度時，推理模型反而會出現努力減少、好像計算資源有限制的情形——這個情況值得多加留意。
那些廠商不敢告訴你的AI真相：幻覺、數據中毒與能力天花板
你如果去看那些研究者寫的報告，會發現他們其實提到過一件事，就是這些大型語言模型在面對不同問題時表現差異很大。說到底，把它們當成什麼「通用推理機器」好像還沒什麼根據。這不是只有某一家團隊這樣認為啦，你翻查那些論文的引用，幾乎每隔幾頁就會冒出相似的擔憂，看起來是目前前沿AI領域普遍都遇到的情況。
有個蠻關鍵的小細節——這類模型靠自我檢查或自省能力，其實沒人敢說它到底有多大極限。感覺上現在還搞不太清楚。有些地方，專家反而傾向用任務型測試，比起傳統標準化評比，更能看得出AI真正狀態。不過這種觀點，在外面那些鋪天蓋地的AI宣傳裡，大概是找不到影子的。
跳一下話題，如果講到比如把被偷手機從雲端封鎖，其實技術上不是不能做，也應該做，可真要落地，反而經常不了了之。再扯遠一點，AI那種能源消耗大得驚人，有一些想法認為靠橫向思考也許能緩解，但現在還難說哪條路真的有效。
總之，目前主流方法和商業包裝下的AI形象與內在真實能力之間，好像一直有段距離。大家提到某些系統性局限，可惜外部世界不太重視吧。剩下很多細節，只能等日後再慢慢驗證了。
有個蠻關鍵的小細節——這類模型靠自我檢查或自省能力，其實沒人敢說它到底有多大極限。感覺上現在還搞不太清楚。有些地方，專家反而傾向用任務型測試，比起傳統標準化評比，更能看得出AI真正狀態。不過這種觀點，在外面那些鋪天蓋地的AI宣傳裡，大概是找不到影子的。
跳一下話題，如果講到比如把被偷手機從雲端封鎖，其實技術上不是不能做，也應該做，可真要落地，反而經常不了了之。再扯遠一點，AI那種能源消耗大得驚人，有一些想法認為靠橫向思考也許能緩解，但現在還難說哪條路真的有效。
總之，目前主流方法和商業包裝下的AI形象與內在真實能力之間，好像一直有段距離。大家提到某些系統性局限，可惜外部世界不太重視吧。剩下很多細節，只能等日後再慢慢驗證了。
工程師就是礦坑裡的金絲雀，IT業肩負揭穿AI幻象的道德責任
說真的，這些事情都沒那麼容易釐清——像資料被人動手腳導致模型出現偏差，好像最近有不少討論。還有那種怎麼修也甩不掉的幻覺輸出，大概也是個讓人頭大的問題。有人說AI會一直變得更可靠，其實仔細想想，這種想法似乎太過理想化，就像AI自己給人的那種「它好像在思考」的假象一樣，有點難講清楚哪裡真、哪裡假。
不過話又說回來，大家總愛把AI當成某種活生生的存在來看待，也許是因為這樣比較吸引人關注吧。只是，這種做法偶爾可能帶來負面結果——有人提到過，如果大家都對AI產生錯誤期待，那風險說不定就慢慢浮現了。
有時候想到IT行業那些工程師們，他們在AI發展的大環境裡，好像也成了那群穿著奇怪衣服的小鳥，雖然說不上是第一線受害者，但他們碰上的各種狀況，好像能提前反映整個產業裡潛藏的問題。有沒有什麼明顯界線？其實未必。很多事都只能靠觀察，一點一滴拼湊出答案。
總之，不管是哪個角度切入，目前大概仍有不少疑問懸而未決，至於所謂的進步和安全感，是不是如大家期望般穩健？現在下結論恐怕還早了些。
不過話又說回來，大家總愛把AI當成某種活生生的存在來看待，也許是因為這樣比較吸引人關注吧。只是，這種做法偶爾可能帶來負面結果——有人提到過，如果大家都對AI產生錯誤期待，那風險說不定就慢慢浮現了。
有時候想到IT行業那些工程師們，他們在AI發展的大環境裡，好像也成了那群穿著奇怪衣服的小鳥，雖然說不上是第一線受害者，但他們碰上的各種狀況，好像能提前反映整個產業裡潛藏的問題。有沒有什麼明顯界線？其實未必。很多事都只能靠觀察，一點一滴拼湊出答案。
總之，不管是哪個角度切入，目前大概仍有不少疑問懸而未決，至於所謂的進步和安全感，是不是如大家期望般穩健？現在下結論恐怕還早了些。
全球極客軍團注意！是時候用專業判斷拯救被過度包裝的AI世界了
並不是每個行業都會像生產程式碼這麼一板一眼地把功能和品質測試緊密結合起來。很多時候，研究人員挖掘到的那些備註和警語，真的要等到現實生活裡才慢慢浮現它們到底有多關鍵。有些圈內人——或者說，這群在全球各地敲鍵盤的人——比大部分人還清楚，什麼時候真實日常突然變成了某種角色扮演，又或是科幻的東西不知怎麼就變成了純幻想。道理上說，當能力、技術跑得比故事還快，其實也沒什麼理由不拿來做點有益的事情。世界嘛，好像也總需要有人去想辦法讓它變得更好，就這樣。
