三、商业公司不希望大众理解真相，因为“大模型智能”的叙事太赚钱
AI 公司需要：
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投资（估值要涨）
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政府资源（算力补贴）
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市场热度
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媒体曝光
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大量用户
因此必须制造：
“AI 已经有智能了”
“博士水平”
“专业智能”
这样的叙事才能继续推动：
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更大规模的数据
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更大的 GPU 集群
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更巨额的投资
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更高的市值
在资本和市场驱动下，“智能幻觉（illusion of intelligence）” 的故事被反复放大，科学家声音自然淹没。
四、那为什么很多人，包括媒体、记者、网红，都上当？
因为大模型的输出：
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自然
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流畅
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自信
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有逻辑结构
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看起来像“懂了”
人类大脑会自动把语言流畅度等同为智能。
这是认知偏误（Cognitive Misattribution）。
我们把“像人话”误认为“像人脑”。
五、皇帝的新装
当前 AI 的状态非常像：
裸着走的皇帝（统计模型）
穿着所谓的智能外衣
大家都“看见”了，但没人敢说
最终会发生什么？
六、这场“AI 智能幻觉”最终会如何落幕？
结局 1：大众逐渐醒悟，这是工具，不是智能
就像 2010 年代的深度学习炒作最后归于平静一样。
LLM 最终会：
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成为办公工具
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成为生产力软件
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成为自动化助手
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成为知识查询系统
但不是智能生命体。
结局 2：大模型进入瓶颈（已经出现了）
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GPT-5 没有革命性跳跃
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Gemini Ultra 也没有
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Claude 3.5 仍然是统计预测器
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模型越大，边际收益越低
出现了所谓 Scaling Law Saturation（规模收益递减）。
结局 3：产业资本撤出不赚钱的部分
投资神话破裂：
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ROI 不够
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成本太高
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算力无法持续扩张
特别是：
没有真正“理解”的 AI 不能替代大部分白领工作
投资会冷却。
结局 4：行业重新回到“符号 + 统计”的路线
真正的智能路径可能要靠：
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符号推理
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因果推理
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具身智能
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感知 + 行动闭环
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小模型 + 工具链
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Agent + 真实环境反馈
这是很多顶级科学家主张的（LeCun、Pearl、Marcus 都是这一派）。
