你以为的AI能思考世界？
错了。
它只是在学习我们如何描述世界。
AI因果推理的先驱，朱迪亚·珀尔教授一针见血。
他说AI有无法通过扩大规模来逾越的数学局限性。
真相很残酷。
现在的大语言模型，并不是在学习世界运转的法则。
它们只是在学习人类写下的论文，总结我们脑中的模型。
这就像药物研发。
我们有堆积如山的基因数据。
但AI模型只是在已发表的论文里找规律。
它学到的是科学家认为的病因，不是真正的病因。
结果呢？
从“这个基因与癌症相关”到“这个基因导致癌症”，是天壤之别。
不解决这个问题，我们就无法设计出真正有效的药物。
珀尔教授的“因果革命”才是关键。
否则，我们今天烧掉万亿美金，不过是在建造一个非常昂贵的学舌鹦鹉。
这是否也是一种警示？
当技术精英们沉迷于用更多算力、更大模型来“模拟”世界时，他们是不是在回避真正困难的、关于事物本质的问题？
我们真正需要的，是探寻因果的智慧，而不是复述观点的机器。