卓克：关于AI未来1000天的思考。

1、AI在未来1000天，更像是一个便捷的知识宝库，它的属性更像是传统计算的延伸。它的发展将平稳地嵌入经济增长的曲线中，没有任何突变，没有指数级的智能大爆发。

2、尽管如此，每个科学家都对一个知识面无比宽的助手有强烈的需求。这也是过去1000天里AI世界做出的令人震惊的成果。从前想找这样的助手难上加难。而今天每个科学家每个月只需要20美元就可以得到一个这样的助手。这是之前在人类投资AI上万亿美元后得到的最令人安慰的成果。

3、虽然当下的AI不会让GDP发生跳变，但*大大*推动经济发展这件事，是板上钉钉的。

4、我们可以把当下AI的热潮归类于计算的延伸上。

5、实际上，人类处于以计算为基础的智能暴涨，这个暴涨已经持续了60多年，就是从摩尔定律开始生效的那个年代起，一直就没有停下来。而由这一波基于大语言模型和强化学习的AI技术，将接续因物理极限而停滞下来的摩尔定律，继续推动人类经济发展。

6、过去1000天和未来1000天，AI对经济发展的推动作用，和过去60多年来因为芯片而推动GDP增长的作用，大约是等量齐观的。但如果细化到5-10年这个颗粒度呢？我认为大致可以跟60年代至70年代集成电路的发展差不多。或者说，与2012年之后移动互联网的发展对经济的推动作用也是类似的。

7、现在很多人都在提AI的投资泡沫。他们就把当下的AI发展比喻成1999年-2000年互联网泡沫。最近这样的商业分析文章很多。

8、我的看法是，把当下的热潮比喻成60年代至70年代集成电路的发展才更恰当，它嵌入的是一个之后必将繁荣的信息服务领域。把这次AI的热潮比喻成1999年互联网泡沫的这些文章，完全忽视了技术突破对经济的推动作用。

9、当AI平稳地嵌入经济增长的过程中，一个人的能力更多会体现在【他对问题的总体把握】，而不是问题里具体难点的解决。

10、当一个人可以把【问题的输入、约束条件、目标、衡量结果的方法搞清楚，就相当于把问题建模了，把握住了大框架】。至于其中的细枝末节，最复杂的代码如何写、最过硬的证据是哪个研究，这些从前最需要分析和查询能力才能解决的具体难点，将由基于大语言模型和强化学习训练出来的AI帮你解决。

11、未来1000天，决定个人差异的将是：谁先养成了【把问题说清的能力】。AI的红利会以温和但持续的方式叠加在每个人的身上。

12、而真正能取代人，能主动完成一切任务，能主动学习、自我领悟、实时更新自己的AGI（通用人工智能），并不会出现在未来1000天。也许，这会比“一个真正的AGI在明天就来到我们身边”，对我们更加友好。

——卓克·科技参考｜专栏文章：《因为AI，1000天后我们身边有哪些确定会发生的变化》，笔记