最近AI创新的节奏太快，想必有不少泡沫的成份，因此一直都在关注一些不同的声音。原本非常期待节目（尤其是重轻老师）能够输出一些有建设性的批评，但说实话，听完之后比较失望。

我认为，对一个事物的客观评价，应当是建立在对这个事物足够了解的前提之下的，否则就丧失了评价的意义。因此，我最失望的，是某位嘉宾在最一开始就承认，自己没怎么用过ChatGPT，另一位嘉宾应该只用过GPT3.5，只有重轻老师沉浸式地体验过GPT4。因此，两位嘉宾的大部分评论，都是基于自己臆想的体验。私以为这并不是很负责任的评价。

另一个失望之处在于，某些嘉宾的傲慢表露得过于明显，用词过于偏激和刺耳，让人很难认为这是一次有益的讨论。例如以下这些评价：

- “科技圈的人并没有读过什么英语的文学，所以他们其实不知道语言还可以是怎么样”；

- “（OpenAI的CEO） Sam Altman的英文表达很差，他很啰嗦，没有办法简明清晰的去communicate自己的意思，他写的文本是语文老师要改作文的话是会可能是打不及格的一种文本”；（但其实Sam Altman个人的英文表达和大模型的能力有半毛钱关系吗？）

- “创业圈的人没文化，人文知识浅薄，他们不读书，不太知道什么是好东西，他们无法对人类的创造的好东西有一个非常更直观的理解”。（嗯，作为科技圈+创业圈的人，我确实太没文化了，虽然我真的读过《荷马史诗》。暗自反省ing）

…

我不认同嘉宾们的绝大多数观点，因为很多地方违背了基本常识，例如：

- 我认为绝大多数人对于一个工具产品需要的首先是事实和效率，而不是嘉宾们所需要的“偏见”和“低效”；

- 我认为绝大多数人在电脑出故障的时候问ChatGPT是想要解决故障，而不是想要去学习计算机原理（而嘉宾似乎不这样想，所以如果家里网络坏了，你请修理工上门是为了故障修好，还是为了学习《网络原理》？）；

- 我认为绝大多数人不想浪费时间，当他们想要学习一个陌生问题的时候，更愿意选择的是ChatGPT在30秒以内给出的“周密的”、“好得让人害怕”的综述，而不是“吭哧瘪肚看了2个小时”才发现“不是自己想要的”长文章（但是嘉宾居然神奇地觉得浪费这2个小时是值得的，因为这2个小时让他理解了这个八竿子打不着的作者的创作动机，尽管创作动机跟自己没毛关系）；

- 我认为一份工作交给AI并不是因为它“低贱”，而只是单纯因为AI可以胜任而已（而嘉宾似乎认为要先决定一份工作是“高贵”还是“低贱”，然后把“低贱”的交给AI去做）；

…

嘉宾们最大的问题，恐怕是对ChatGPT抱有不切实际的期望：既希望它给出事实，又希望它给出偏见；既希望它正确，又希望它能犯些错误，恨不得要它上得厅堂下得厨房。当然，我也理解，这可能是因为最近对它的吹捧过多了，那些“grand narrative”，那种“科幻感很强的甚至带有末日感的叙述”，让一些嘉宾内心产生了本能的反感，因此矫枉过正。但无论如何，ChatGPT只是一个刚刚发布几个月的新产品。一岁的孩子，刚刚学会了走路和说话，就骂他作诗作不过李白，百米跑不过博尔特，是不是有些心急了呢？

并且，很多东西目前看不到，并不意味着没有做，更不意味着以后做不了。嘉宾提到的ChatGPT过于平庸缺乏个性的问题，如今通过prompts已经可以让ChatGPT模仿不同的角色用不同的语言风格完成表达；某位嘉宾提到，以ChatGPT的审美不会写出“大漠孤烟直，长河落日圆”这样的诗句，但实际上，它的审美是可以用prompts来调教的，所以关键是写prompts的你自己的审美。未来，通过模型的迭代、插件和finetune，通过多模态，通过更多的参数量和token数量，模型的能力也会进步。因此，还是建议用发展的眼光来看待问题。

最后，某位嘉宾在结尾处说，“ChatGPT只能做高保真的精确复制，而人类本质是很不精确的复读机”，并且自以为很精辟，用这句话作为了标题。但要知道，“精确复制”的难度远远大于“很不精确的复制”，因为“不精确”可以有无数种出错的方法，而“精确”只有唯一的方法。换句话说，如果能够做到“精确复制”，那么一定可以做到“很不精确的复制” - 加个随机错误就可以了。更重要的是，chatGPT的“生成”和嘉宾们说的“复制”具有本质的差异，被比作“复读机”是相当不合适的。因此，这期节目的标题看起来略微有点讽刺。

说实话，整个访谈中都弥漫着一种对新事物非常defensive的鸵鸟心态，难免让我联想到了某种“古代士大夫面对高科技”时的固步自封，没听到太多有建设性的批评，以及有启发的观点。