AI是“全能工具”，还是“无限中等生”？

作者：Adam Mastroianni 2026年4月1日

AI变得越好，我就越不焦虑。

几年前，当电脑刚开始说话时，人们理所当然地认为我们很快就会面对全知全能的机器。对于像我这样以在互联网上码字为生的人来说，似乎过不了多久我就得往口袋里装满石头，走进大海（自沉）了。

但当我们近距离观察这个“电子之神”时，发现它并不像我担心的那样。我不觉得我拥有了一个随叫随到的全能神。相反，我在和一个“无限的中等生”交谈：随时待命、博学多才，但“聪明”吗？呃，算是吧，但在某些微妙的地方又很不聪明。

尽管它学会了数出“strawberry”里有几个“r”，尽管它不再教人往披萨上抹胶水，它的能力中心依然有一个巨大的空洞，和2022年时一样大，而且毫无缩小的迹象。我之所以知道，是因为那个洞就是我居住的地方。

G因素的迷思

有些问题有明确的边界和可验证的答案，比如“38,126 的立方根是多少？”。这些问题需要客观智力。另一些问题则是模糊且粘稠的，甚至不清楚你是否解决了它们，或者它们是否存在，比如“如何过上美好的生活？”。这些问题需要主观智力。客观智力可以被训练、强化和验证，但主观智力不行。

不幸的是，人们用同一个词（智力）来指代这两种能力，而事实上它们毫无关系。具有讽刺意味的是，这本身就是客观智力掩盖主观智力的一个例子：这些技能直觉上明显不同，但一个世纪的心理学研究“证明”了只有一种智力存在——所谓的g因素。

问题在于，任何智力测试都只是对客观智力的测试。“如何过上美好生活？”不是一道多选题。一次又一次地“发现”g因素，就像每次都在同一盏路灯下寻找丢在阴影里的钱包，然后惊讶于钱包总是在灯光下一样。

AI是纯粹的客观智力。这就是为什么每款新模型发布时带的是成绩单，而不是出生证明。

AI极大化主义者的承诺基于这样一个观点：客观智力是唯一的智力。或者，即使存在多种智力，它们也是可以互换的。信奉AI巅峰论，就是相信我们生活在《卡坦岛》的规则下：如果你拥有足够多的某种资源，就可以兑换任何其他资源。如果你有无限的客观智力，你就拥有了无限的一切。

那么，我们需要问：这种神奇的思维方式目前效果如何？

空空如也的衣橱

评判一台机器的主观智力很难。当你遇到一个能在脑子里算二次方程却保不住工作或维系不了关系的人，你知道他脑子里缺了点什么。但机器没有可以搞砸的生活，我们只能看它们说的话。一旦它们连成几句话，你就能发现不对劲。

写作是一项同时需要客观和主观智力的任务。大语言模型在客观部分拿了满分：语法、语义、句法无懈可击。但优秀的写作需要一点额外的“灵气”，让文字产生呼吸和生命，那是一种无法被量化或勾选的内在光芒。虽然AI现在能写出A+水平的“五段式作文”，但那盏灯从未亮起过。

令人惊讶的是，在那些在乎文字的人当中，对此有着高度共识。不管是科技记者Jasmine Sun、神经科学家Erik Hoel还是毒舌作家Sam Kriss，他们最近都得出了一致结论：大语言模型是拙劣的作家。

我同意。AI能折叠蛋白质、建网站、校对论文，这很酷，但它写不出任何让我感兴趣的东西。问题不在于它会产生幻觉或犯错，而在于它写的每一件东西都隐约散发着平庸的臭气。我扫过那些文字，毫无感觉。读机器认为“深刻”的思想，会让我尴尬得缩脖子。

很难描述机器到底缺了什么。你有没有爱过一个曾经也爱你、后来却不爱了的人？你注意到他们的眼神变暗了吗？你捕捉到那是发自内心的微笑还是应酬的假笑了吗？当你意识到自己不再被“关怀”而只是被“应付”时，魔力就消失了——前一天你还觉得是在爬进纳尼亚的魔幻衣橱，后一天你打开衣橱，发现里面只有衣架。和AI聊天就有这种感觉。

当然，这个类比在字面上是胡说八道。客观知识能让你的句子正确，但不能让它们活过来。没有主观知识，你很快就会撞墙。与AI之前克服的所有墙壁不同，这道墙无法通过“规模化”来跨越，因为它是一道你无法描述宽度、也看不见高度的墙。

墙后的幸存者

这道墙是我还能待在这里的唯一理由。

我宁死也不让电脑代我写稿，但我确实想知道它能不能写。所以我时不时会测试一下。结果听起来像是一个后脑勺遭受过钝器重伤的人，在医院康复多年，而那里的Wi-Fi只能上领英（LinkedIn）。我不转贴那些文字，因为它们甚至烂得不够有趣：比喻总是凝固不住，辞藻听起来深刻但经不起推敲，每一句话都在屏息凝神地假装自己是启示录。

如果一个学生交给我这样的作业，我甚至不知道该从哪儿开始改。我想我会告诉他：停止写作一段时间，去读点旧小说，或者找份烂工作，或者去地球另一端徒步。

我 vs 机器本该是一场毫无悬念的碾压。我没读过整个互联网。没人往我身上投资2.5万亿美元。我本该输给Claude 4.6这种约翰·亨利式的对决。然而，我还能写我的小文章，是因为在那些数据中心里，找不到我这块肉疙瘩脑袋里产生的特定想法。

装满“稳定天才”的数据中心

只靠客观智力能走多远？

我们其实已经有答案了，因为我们见过那些客观智力极高、主观智力极低的人。我们以前管这些人叫“书呆子”（Nerds）。

如果你认为智力是一块原始的、通用的问题解决能力，那么像 Scott Adams（《呆伯特》作者）这样的人在除了画漫画以外的所有事情上都惨遭失败，就显得很奇怪。但如果你承认至少存在两种智力，这就不难理解了。这就是“在某种方式上极聪明，在另一种方式上极愚蠢”的样子。

这不仅是因为客观智力无法转化为社交智慧。目前看来，将客观智力转化为任何其他认知能力都极其困难。就像我大学同学，脑子极好，但永远无法准时交作业。生活不是一个你可以把“智力点数”任意分配给“自律”或“魅力”的RPG游戏。

宇宙不按《卡坦岛》的规则运行。

瓶颈盲区

我猜我们很快就会发现，我们的许多问题并不受限于缺乏客观智力。

比如，有些人希望AI能重启停滞的科学。但我对此持怀疑态度。从我导师读博士那个时代到现在，我们有了各种自动化统计软件、搜索工具，效率提高了1000倍，但心理学的进步依然乏善可陈。我们不缺论文，我们缺的是新范式。

当你加速时，你会更快撞到墙。我们都患有“瓶颈盲区”：我们认为当前的瓶颈是唯一的瓶颈。当你没钱时，你觉得所有问题都是钱的问题。等你有钱了，你发现你缺的是时间；有了时间，你发现你缺的是动力；有了动力，你发现你缺的是点子。

一旦客观智力廉价到像自来水一样，我们就会撞上那些昂贵的、稀有的瓶颈。现实无法通过“机械降神”来终结痛苦。

统计夫人与百科全书先生

每个学术系都有两个角色：统计夫人（精通算数）和百科全书先生（读过所有论文）。现在的AI就像是这两个人的无限加强版。

但你会发现，他们带不了你走太远。他们能告诉你实验是否有人做过，数据是否算对，但他们无法给你最重要的一点反馈：他们无法告诉你，你的点子是否“无聊”。

实际上，当文献综述和回归分析的边际成本降为零时，“审美低下”就成了死刑。因为现在你可以浪费所有时间，用极其科学的方法去做一些愚蠢透顶的项目。

在读博期间我学到的最重要的一件事，就是如何正确地感到无聊。新手觉得一切都好玩，或者一切都无聊。只有大师能对正确的东西感到无聊。这种判断没有客观标准，你不能量化导师眼神涣散的程度。你只能不断去烦一个老家伙，直到他把你轰出办公室。久而久之，你就培养出了某种“品味”。

终曲：走向大海

我并不是AI过敏者。如果电脑能说出迷人的话，如果它能治愈癌症，我支持它。

有可能某天GPT-10突然写出了比我更好的博客，那时候我就得去跳海了。但如果那真的发生了，那不会是现有趋势的自然延续。那是因为我们找到了一种方法，把那些“粘稠”的问题给硬化处理了。

在那之前，粘稠的问题依然需要粘稠的人类。正如蒙田在1580年所说：“虽然我们可以靠别人的学识变得博学，但一个人永远只能靠自己的智慧变得智慧。”

一个拥有全世界所有学识，却毫无自身智慧的东西看起来像什么？噢，“作为一个大语言模型……”

本文编译自substack，原文作者Adam Mastroianni（哈佛大学心理学博士）

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