计算机很早就比人在计算，记忆方面更胜一筹。
最近的生成式AI，表现出一些“智能”的要素。

比如内容理解——一句很复杂的话，生成式AI好像可以理解你所表达的意思，然后运用它训练的知识储备，给你答案。
一些高明的AI还能有点像人一样，在不同的时间点，给出不一样的答案

它仿佛有一些推理的功能，比如可以猜字谜，或者预测一点什么？
多模态的AI还能“看”图，“看”是视频。

又，在做数学题，编程，生成工具都能神速地给出答案，实际测评发现，提出一些比较稀有，或者经过改变的题目，生成工具无法正确做答，这时候，如果你已经知道这个题目解法，和它反复沟通，提示，它最终的表现取决于工具质量和题目本身。
这个环节是产生对工具智能怀疑的阶段。

上面所有的这些任务，现行的一些AI表现出现的结果，让人觉得不是特别先进，甚至有时候冥顽不进，很倔强。在深度使用——大概在问几十个不同种类的，并且具有一定交互性的问题之后——一般来说，灵敏一点的人都会对AI工具产生疑问，可能它还没有到达宣传的那样神奇。

技术给人们带来的焦虑
最多的就是，它会取代我，取代某种职业，让我们失去收入的来源。

鉴于对一份工作的深刻理解，目前级别的AIGC，没有这种本事。
我们发现大部分招聘平台，还在挂着你担忧被取代的那些职业，客服，低端的程序员，秘书，前台，服务员...

甚至制造AIGC工具的组织还在招聘前端工程师。

LeCun是著名的人工智能专家，他认为当前的AI的智能还没有到达猫的水平。猫有一定的感知，记忆，推理和规划能力。但是AIGC 似乎是模仿出来的，一份数据从A转到B，会被人类觉得存在推理，于是它就是这样输出，并且被它牢记于心。

AIGC目前的反馈系统和纠错水平都是依托人类的指引，规定，但对物理世界基本没有任何感知。
我猜想，马上要断网断电，它根本没有任何急迫感，因为它不知道。

当然你可以给这种工具装上传感器，让它模仿人类来感知一下断网断电的急迫感。应该是可行的。

但是目前模仿人类思维表现很好的AI工具，表面上可以代替人类做一些事情，有一种取代之势。但是我仔细观察，还是觉得，这和算盘到计算器演变一样，是一种效率递进。

古代的会计必须学习算盘，否则没有掌柜愿意请你去做事。后来有计算器，这个技能就没必要了。现在的会计需要学习办公文档，使用计算机，或者更多一点，需要熟悉一些会计电算化的平台。早几年前，就有人预测会计会被电算化替代，杞人忧天。
那么AIGC会不会有不一样？不会。一个白领，坐在办公室里，工作的内容其实是很立体的，会计不仅仅是做一下账，他们还要和业务部门进行各种物理沟通，中间不顺利的话，需要很多在计算机看起来很复杂的反馈纠正环节。当然，耗费巨资可以把核心的细节都进行训练，让AIGC模仿一个会计员工作中99.9的场景，加显卡，这样的金钱投入得到的AIGC可能可以满足取代一个会计员的需要，但是它的成本会盖过大部分公司整个生命周期的营收。

如果通用智能出现，即一个工具可以服务全球中小公司，规模化经济分摊成本，大家用同一个通用智能进场，各自维护各自的分支进化版本，用它来代替会计员的所有工作，假设可行，那么会计这项工作不就取代了吗？是的。

当AIGC进化到5级人工智能，也就是所谓的AGI的时候，它理想的状况就是拥有人的智能，但是没有人学习缓慢，健忘，情绪化这些特点。
真的有这种东西出现，人们害怕的可能不再是被它抢走工作，而是应该担心被它抢走地球的主导权。
关于这点，我还没有太多思考，这种可能性存在多少。

人类进步的过程，工种本就会随着技术演进不断演进，当技术达到一定的境界可以被上层低成本覆盖的时候，这项原先是作为一个工种存在的事情，可能会被更高维度的工作覆盖，原先的工种细节被技术和工具隐藏细节，社会生成效率提升，人随之而变。

比如计算机编程，最早的程序员需要学习汇编，高级语言编译器的出现，慢慢让需要学习汇编的程序员越来越少，而被制造出来的软件越来越丰富。如果通用智能出现可以理解人类需要自主编程的AGI，那么相当于代码的细节如同汇编符号被高级语言隐藏一样，制造软件需要编码这个细节被AGI所隐藏，需要了解编程细节的人必然也减少，软件的产量再度爆发。人的工作重心可能会发生一些变化。但是只要AGI和人类不是一种敌对的关系，而是使用与被使用的关系，那么人总归是会有事情做的。

扯了那么多，回到文章最初提出的问题？
现行的AI本质是什么？它里AGI还尚有距离，但它表现出一种效率工具的要素是很充分很明显的。
它可能是一种智能检索工具，能够对人类现有的一些旧的知识进行整理压缩；
它可能是一个猜字机，通过训练人类优秀的文本创作，能够模仿出一些“像模像样”的内容；
它可能是一个超级模仿者；
它还是什么呢？