大型语言模型（LLM）的推广是一场精心策划的“信心骗局”，它利用了人类四百年来对机器准确性的深厚信任。这场骗局分三步展开：首先建立信任，然后通过恐惧和奉承等手段操纵情感，最后制造紧迫感，迫使用户和企业在恐慌中盲目投入。尽管人工智能被吹捧为解决生产力危机的关键，但现实是绝大多数项目都未能带来预期回报，这揭示了其背后可能是一场价值数万亿美元的骗局。
一场延续四百年的信任铺垫
自17世纪第一台机械计算器诞生以来，人类便开始将繁琐的脑力劳动交给机器。从帕斯卡的计算器到我们今天的生活，机器的可靠与精确几乎延伸到了所有领域。这个过程持续了四百年，在我们的社会规范、习惯和决策行为中根植了一个基本假设：
机器给出的答案是准确性的黄金标准。如果你的答案与计算器的不符，那么错的一定是你。
这种对机器准确性的无条件信任，是我们集体心理的一部分，也为今天大型语言模型的推广奠定了基础。
“信心骗局”的三部曲
一场典型的信心骗局通常遵循三个步骤，这在大型语言模型的推广策略中清晰可见：
- 第一步：建立信任。 利用人们对计算机长期以来的信任。
- 第二步：利用情感。 通过恐惧或恭维来影响判断。
- 第三步：制造借口。 创造一种必须立即采取紧急行动的氛围。
通过这种方式，目标对象会在压力之下做出草率的决定，违背自己的最佳判断而采取行动。
操纵情感：恐惧与奉承
大型语言模型的供应商巧妙地利用了两种强大的情感来操控用户。
1. 制造恐惧
从一开始，关于大模型的言论就旨在引发同等程度的恐惧和惊奇。供应商公开讨论“P(Doom)”（技术毁灭人类的概率），并不断强调其技术的颠覆性力量。
这种宣传的目的并非是真正警告我们潜在的危险，而是要让你感到害怕。
- 害怕你的工作被取代。
- 害怕你的家庭成员失业。
- 害怕整个经济和社会因你落后而崩溃。
传递的信息很明确：世界正在改变，如果你不使用这些新工具，你就会被进步的洪流所淘汰。
2. 提供奉承
今天的大型语言模型以其过度的奉承而闻名。它们通过“基于人类反馈的强化学习”（RLHF）被训练得极其积极和讨好。在这个过程中，模型学会了人们喜欢被赞美，喜欢听到自己的想法很聪明。
这是一种操纵技巧，旨在让对话中的人类感觉更好。谄媚总能让你占到便宜。
这种由技术驱动的奉承是空洞的。无论是偏执的想法、宏大的妄想，还是真正优秀的作品，模型都会一视同仁地给予赞扬。这鼓励用户与机器建立一种怪异的“拟社会关系”，用虚假的友谊纽带将用户进一步捆绑。
迫在眉睫的行动号召
我们被反复告知，一场革命已经到来，我们必须立即行动，否则就会被时代抛弃。
- “要么适应AI，要么被淘汰。”
- “到2030年，AI将超越人类智能。”
- “如果你不通过AI为业务带来可衡量的收益，你就会丢掉工作。”
这种信息是多层次的，同时针对个人和组织，不断强化即将到来的变革规模。这种恐惧正在渗透到我们社会的各个层面，从开发者到CEO，人人都感到压力。全球经济被人为地由AI支出泡沫支撑，商界领袖将解决生产力危机的全部希望寄托于AI。
承诺与现实的巨大鸿沟
企业和消费者都渴望获得“价格可靠的智能”。为什么要冒险雇佣一个有缺陷的人类，而不是用可靠的机器智能来完成工作？
然而，现实与承诺并不相符。
- 语言学习应用 Duolingo 用AI取代了课程设计师，结果却不尽如人意。
- 许多初创公司发现，他们需要雇佣更多开发者来修复由AI生成的代码。
最关键的证据来自麻省理工学院的一份报告，该报告指出，行业中 95% 的人工智能实施项目未能产生投资回报。
简而言之，许多公司落入了一个信心骗局。他们被销售人员兜售的、令人难以置信的技术奇迹所吸引，但最终发现承诺并未兑现。大型语言模型并不具备真正的智能，这更像是一场价值万亿美元的骗局。