[读懂科学]当AI无法再学习时，最先会发生哪些变化

最近，在使用生成式人工智能（AI）的用户之间，不时出现“最近的AI不如以前”的不满之声。并不是说回答一定错误，而是超出预期的洞见或灵光一现的创意在减少，取而代之的是过于“安全、套路化”的回答。

专家指出，这种现象并非只是心理错觉，而是AI学习环境发生结构性变化并向日常服务转移的结果。

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当AI模型不再获取新的高质量数据，而是反复学习既有训练数据，或开始大量利用合成数据时，其回答就会逐渐收敛到“统计学上的平均值”。独创性的表达或罕见案例会被视为噪音而被剔除，只剩下最安全、概率最高的回答。

在这一过程中，用户感受最明显的变化就是“个性的消失”。如果说过去的AI给人的感觉像是汇聚了数万名天才的综合回答，那么经历数据停滞期的当下AI，则更像是在背诵最标准教科书的模范生。当性能的飞跃式提升停止后，用户面对的就是“不再令人惊讶的AI”。

Korea University知识产权战略学科教授 Lee Sungyeob 由此预告了服务“嵌入化（功能内在化）”现象。Lee教授表示：“当智能的爆炸式增长陷入停滞，企业就会从性能竞争转向便捷性竞争”，“人们不再专门去寻找令人惊叹的聊天机器人服务，而是让AI以看不见的基础功能形式，悄然渗透进我们使用的文字处理软件、邮件和搜索引擎中，这一进程将会加速”。

AI不再自行迅速变得更加聪明，这也意味着，最终决定服务质量的，是使用这一工具的人类能力。AI给出的回答越是趋于平均化，用户就越需要具备一种能力：从这些回答中揪出隐藏的错误，并根据自己的目的进行再加工，这就是所谓的“AI素养（使用能力）”。

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其中尤需关注的一点是数据的“原本性”。Lee教授表示：“AI生成的信息越是铺天盖地地充斥互联网，由真实的人亲身体验并记录的信息就越具稀缺价值”，“未来的用户，与其对AI的输出照单全收，不如培养一种能力，即将这些结果与AI尚未学习到的‘最新一线数据’进行对比和验证”。

AI进化速度放缓的阶段，并不是技术的危机，而是进入“成熟期”的信号。就像过去智能手机每年都推出创新功能，而从某个时间点起整体水平开始拉齐一样，AI同样是在越过性能高峰后，步入稳定化阶段。

Lee教授指出：“如今的关键，已不再是AI能做多么了不起的事情，而是人类能在多大程度上安全、准确地加以控制”，“摆脱对技术的幻想，清晰认识AI的局限，并以人类的批判性思维加以弥补，比以往任何时候都更加重要”。

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归根结底，在AI增长放缓的节点上，真正开始的是人类熟练度的竞争。即便技术带来的“新奇感”有所减弱，但如何在日常生活中把这项技术工具化并对其进行验证，仍将是用户自身需要承担的任务。

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