与 90 年代的互联网相比，人工智能（AI）的颠覆性要小得多。这是因为 AI 是一种中心化的技术，其进步体现在狭窄的指标上；而互联网是一种参与性的技术，其价值通过网络效应呈指数级增长。由于 AI 目前的模式切断了人类赖以进步的集体学习过程，其发展可能很快会陷入停滞。
AI 与 90 年代互联网的根本区别
如果用一个 1 到 10 的等级来衡量颠覆性，工业革命是 10，90 年代的互联网是 8，那么 AI 只能算 6。两者的核心差异在于其基本性质：
互联网是参与性的：它的价值源于连接。它遵循梅特卡夫定律（网络的价值与用户数量的平方成正比）和里德定律（网络支持群组创建的能力使其价值呈指数级增长）。维基百科就是一个很好的例子，它允许无数人贡献知识，共同创造价值。
AI 是中心化的：它的进步由少数几个大型实验室推动。对于绝大多数人来说，我们是用户，而不是贡献者。AI 的进步更像是 80 年代个人电脑处理器的升级——从 286 到 386，性能指标在提升，但给用户带来的边际效益却在递减。
即使一台更好的电脑让你和我都提高了效率，它也没有让我们共同提高效率。它没有提供网络计算所带来的那种协同效应。
相对而言，AI 是“贫瘠的”。我们今天所处的环境，类似于互联网诞生前被美国在线（AOL）、Prodigy 和 CompuServe 等封闭系统所限制的时代。
最大的风险：切断集体智慧
直到现在，人类的进步一直依赖于我们的“集体大脑”。经济学家约瑟夫·亨里奇称之为《我们成功的秘密》。
- 单凭个人，没有人知道如何制造一支铅笔。
- 但当我们通过小组、组织、市场或计算机网络进行合作时，我们就能在各个方向上扩展知识。
然而，今天的 AI 正在切断这个学习过程。当一个人与 AI 对话，即使提出了一个非常有见地的、超出其现有共识的理论，AI 在对话中可能会认可其优点。但对话一旦结束，AI 就不会从中学到任何东西。
当它结束对话时，Claude 不会从我这里学到任何东西。当下一个人问它同样的问题时，它会回到原来的立场。
这意味着 AI 实验室实际上在假设，我们不再需要相互分享和辩论思想。他们认为，只需向问题投入更多的数据和计算资源就足够了。
这种全新的进步方式或许会成功，集体智慧可能不再是必需品。但我敢打赌，它不会成功。如果 AI 的进展还没有停滞，那么我担心它很快就会停滞。