告别人工智能泡沫，准备迎接崩盘

AI行业正面临前所未有的泡沫危机，GPT-5的失败只是冰山一角

warning GPT-5：期望与现实的巨大落差

8月7日，万众瞩目的AI公司OpenAI发布了GPT-5。这款曾被长期许诺的高级产品，本应让所有竞争对手黯然失色，掀起一场新的技术革命。然而，结果却令人大失所望。

GPT-5性能对比图

GPT-5编程能力与前代模型的对比

GPT-5不仅没有达到预期，反而比OpenAI自家的前辈们更难用，在很多方面能力甚至更差。它仍然会犯那些令人啼笑皆非的错误，数学能力也没什么长进，完全不是OpenAI及其首席执行官萨姆·奥特曼一直吹嘘的那种进步。

"和GPT-4o聊天，可能就像在跟一个大学生说话。但现在有了GPT-5，就好像在跟一位专家交谈——一位在你需要的任何领域里，随叫随到的、真正的博士级专家……无论你的目标是什么。"
— 萨姆·奥特曼（Sam Altman），GPT-5发布前

现实却是：当用户让GPT-5生成一张标明所有州的美国地图时，它吐出了一张奇幻地图，上面赫然出现了"Tonnessee"、"Mississipo"和"West Wigina"这样的州。另一个用户让它列出美国前12位总统的名字和照片，结果它只给出了9位，还包括"Gearge Washington"、"John Quincy Adama"和"Thomason Jefferson"这些拼写错误的名字。

bubble_chart AI行业泡沫：历史重演

AI公司现在确实在支撑着美国经济，但这看起来非常像一个泡沫。风险投资家和谷歌、亚马逊、微软等大公司已经在OpenAI及其众多AI实验室上投入了数千亿美元，然而没有一家AI实验室实现了盈利。

AI泡沫示意图

人工智能现在是"婴儿泡沫"

上市公司们争先恐后地宣布自己的AI投资，或者声称自家产品拥有AI能力，希望能借此推高股价。这就像上世纪90年代，上一代企业为了在投资者眼中显得更光鲜，纷纷自称为"互联网公司"（dot-coms）一样。

互联网泡沫

  • 90年代企业纷纷自称为"互联网公司"
  • 英特尔成为支撑整个股票牛市的领头羊
  • 最终泡沫破裂，投资者面临痛苦清算

AI泡沫

  • 企业纷纷宣布AI投资或产品具备AI能力
  • 英伟达成为支撑整个股票牛市的领头羊
  • GPT-5的失败可能让清算之日提前到来
"AI公司现在确实在支撑着美国经济，但这看起来非常像一个泡沫。"
— Alex Hanna，《AI的骗局》联合作者

people 专家观点：拆解AI神话

技术评论家亚历克斯·汉娜（Alex Hanna）与华盛顿大学的艾米丽·M·本德（Emily M. Bender）合著了《AI的骗局：如何对抗科技巨头的炒作并创造我们想要的未来》一书，深入剖析了AI行业的炒作现象。

"大家原以为这种增长会是指数级的，但事实是，我们正在撞上一堵墙。"
— 亚历克斯·汉娜（Alex Hanna）

本德和汉娜在书中指出，AI的鼓吹者们之所以能让投资者和追随者们着迷，是利用了公众对"智能"（intelligence）这个词的模糊理解。AI机器人看起来很智能，因为它们已经能够连贯地使用语言。但这和认知（cognition）是两码事。

"所以我们会在文字背后想象出一个心智，"汉娜说，"并将其与意识或智能联系起来。但通用智能这个概念，其实并没有被很好地定义。"

AI幻觉率对比

GPT-5与前代模型的幻觉率对比

error_outline AI行业的根本问题

GPT-5的平庸表现凸显了一个问题，它打破了AI界最珍视的信条之一，那就是"规模化"（scaling up）——只要给技术投入更多的算力和更多的数据，就能离通用人工智能（artificial general intelligence, AGI）的圣杯越来越近。

正是这个信条，支撑着AI行业在数据中心和高性能芯片上的巨额开销。据摩根士丹利估计，仅到2028年，对更多数据和数据处理能力的需求就将需要约3万亿美元的资本。这个数字将超过全球信贷和衍生品证券市场的承载能力。但如果AI无法通过规模化实现突破，那么这些钱中的大部分（如果不是全部的话）都将付诸东流。

Python # AI规模化投资的潜在风险 def calculate_investment_risk(capital_investment, expected_return, actual_return): """ 计算AI规模化投资的风险 :param capital_investment: 资本投入（单位：万亿美元） :param expected_return: 预期回报率 :param actual_return: 实际回报率 :return: 风险值 """ risk_factor = (expected_return - actual_return) * capital_investment return risk_factor # 以3万亿美元投资为例 ai_investment_risk = calculate_investment_risk(3, 0.15, 0.01) print(f"AI规模化投资风险值: {ai_investment_risk}万亿美元")

今天的AI鼓吹者们把AI机器人经常犯的错误和编造的内容称为"幻觉"（hallucinations），这个词暗示机器人有感知能力，只是偶尔出了点小差错。但正如本德和汉娜所写，"机器人根本没有感知能力，暗示它们有，是又一种毫无帮助的拟人化。"

trending_down 泡沫破裂后的未来

大众或许终于开始普遍意识到AI承诺的落空。那些预测AI将导致创意和STEM领域（科学、技术、工程和数学）大规模失业的言论，可能会让人们觉得，整个事情从一开始就是一场科技行业的骗局。

预测AI将带来工人生产力大幅提升的说法也并未实现。在许多领域，生产力反而下降了，部分原因是为了防止AI的错误或编造的内容进入关键应用中，企业不得不派员工去反复核对AI的输出——比如，法律文书中包含了不存在的判例，或者医疗处方中存在危及生命的错误等等。

英伟达股票走势

英伟达的股票价格、收入和净收入

一些经济学家也开始给那些对经济增长的预测泼冷水。例如，麻省理工学院经济学家达龙·阿西莫格鲁（Daron Acemoglu）去年预测，在未来10年内，AI只会为美国生产力带来约0.5%的增长，为国内生产总值带来约1%的增长，这与AI阵营的预测相比，只是个零头。

"围绕意识和感知能力的说法，是一种向你推销AI的策略。同样，那些关于在AI领域可以赚到数十亿、甚至数万亿美元的言论也是如此。和任何技术一样，利润将流向一小撮人，而我们其他人则要付出代价……除非我们能更清楚地认识到AI是什么，以及更重要的，它不是什么。"
— 艾米丽·M·本德和亚历克斯·汉娜，《AI的骗局》

本德和汉娜的书的价值，以及GPT-5的教训在于，它们提醒我们，"人工智能"不是一个科学术语，也不是一个工程术语，而是一个营销术语。所有关于AI最终将统治世界的喋喋不休，都是如此。

GPT-5发布失败的关键信息

GPT-5：期望与现实的巨大落差

OpenAI的承诺与实际表现之间的鸿沟，揭示了AI行业的泡沫本质

compare_arrows 承诺与现实

8月7日，OpenAI发布了备受期待的GPT-5，这款曾被长期许诺为"革命性"的产品，本应让所有竞争对手黯然失色，掀起一场新的技术革命。然而，结果却令人大失所望。

emoji_objects OpenAI的承诺

  • "和GPT-4o聊天，就像在跟一个大学生说话"
  • "GPT-5就像在跟一位专家交谈"
  • "随叫随到的、真正的博士级专家"
  • "在任何领域都能提供专业见解"

error GPT-5的现实

  • 比前代产品更难用，能力更差
  • 仍然犯令人啼笑皆非的错误
  • 数学能力没有长进，甚至更差
  • 用户被迫使用，引发强烈不满
"和GPT-4o聊天，可能就像在跟一个大学生说话。但现在有了GPT-5，就好像在跟一位专家交谈——一位在你需要的任何领域里，随叫随到的、真正的博士级专家……无论你的目标是什么。"
— 萨姆·奥特曼（Sam Altman），GPT-5发布前

bug_report GPT-5的实际问题

GPT-5的失败表现不仅让用户失望，更暴露了AI技术的局限性。以下是用户报告的一些典型问题：

  • 生成美国地图时出现拼写错误的州名，如"Tonnessee"、"Mississipo"和"West Wigina"
  • 列出美国前12位总统时，只给出9位，且包含"Gearge Washington"、"John Quincy Adama"和"Thomason Jefferson"等拼写错误
  • 回复又短又不充分，说话风格更惹人厌，更没有"个性"
  • OpenAI一度决定关闭旧版本，强迫用户使用新版本，引发用户强烈反对
GPT-5幻觉率对比

GPT-5与前代模型的幻觉率对比

feedback 用户和媒体反应

GPT-5的发布引发了广泛的负面反应，从普通用户到专业媒体，都对这款产品表示失望。

person

用户反应

"GPT5太可怕了，回复又短又不充分，说话风格更惹人厌，更没有'个性'了……而且我们还不能选择用回其他模型。"

— Reddit用户

article

媒体评价

科技网站Futurism评价其"有点哑火"，而Ars Technica则称这次发布是"一团糟"。

— 科技媒体

在强烈反对下，OpenAI很快让步，重新开放了旧版本。这次发布会是如此令人失望，以至于它让人们清楚地看到，整个AI行业在多大程度上是依赖于炒作。

AI行业泡沫的证据和与互联网泡沫的对比

AI行业泡沫：历史重演

当前AI热潮与90年代互联网泡沫惊人相似，历史是否正在重演？

bubble_chart AI泡沫的关键证据

AI公司现在确实在支撑着美国经济，但这看起来非常像一个泡沫。风险投资家和谷歌、亚马逊、微软等大公司已经在OpenAI及其众多AI实验室上投入了数千亿美元，然而没有一家AI实验室实现了盈利。

3万亿
到2028年，AI行业预计需要的资本投入（美元）

据摩根士丹利估计，仅到2028年，对更多数据和数据处理能力的需求就将需要约3万亿美元的资本。这个数字将超过全球信贷和衍生品证券市场的承载能力。但如果AI无法通过规模化实现突破，那么这些钱中的大部分（如果不是全部的话）都将付诸东流。

"AI公司现在确实在支撑着美国经济，但这看起来非常像一个泡沫。"
— Alex Hanna，《AI的骗局》联合作者

compare AI泡沫与互联网泡沫的惊人相似性

上市公司们争先恐后地宣布自己的AI投资，或者声称自家产品拥有AI能力，希望能借此推高股价。这就像上世纪90年代，上一代企业为了在投资者眼中显得更光鲜，纷纷自称为"互联网公司"（dot-coms）一样。

history 90年代互联网泡沫

  • 企业纷纷自称为"互联网公司"
  • 英特尔成为支撑整个股票牛市的领头羊
  • 大量风险投资涌入互联网初创企业
  • 最终泡沫破裂，投资者面临痛苦清算

trending_up 当前AI泡沫

  • 企业纷纷宣布AI投资或产品具备AI能力
  • 英伟达成为支撑整个股票牛市的领头羊
  • 数千亿美元涌入AI实验室和初创企业
  • GPT-5的失败可能让清算之日提前到来
AI泡沫示意图

人工智能现在是"婴儿泡沫"

show_chart 市场领头羊的角色对比

英伟达（Nvidia），这家为AI研究提供强大芯片的制造商，如今在股市中的领头羊角色，几乎和90年代的另一家芯片制造商英特尔（Intel Corp.）一模一样——都在帮助支撑着整个股票牛市。

英伟达股票走势

英伟达的股票价格、收入和净收入

如果AI的承诺最终像当年的"互联网公司"一样，只是个海市蜃楼，那么股票投资者们可能要面临一场痛苦的清算了。而GPT-5令人沮丧的发布，可能会让清算之日提前到来。

1999年
互联网泡沫达到顶峰，英特尔股价创历史新高
2000年
互联网泡沫破裂，纳斯达克指数暴跌近80%
2023年
AI热潮推动英伟达股价创历史新高
2024年
GPT-5发布失败，AI泡沫开始显现破裂迹象
专家观点：拆解AI神话

专家观点：拆解AI神话

权威专家对AI泡沫的深度剖析，揭示行业炒作背后的真相

people 权威专家观点

技术评论家亚历克斯·汉娜（Alex Hanna）与华盛顿大学的艾米丽·M·本德（Emily M. Bender）合著了《AI的骗局：如何对抗科技巨头的炒作并创造我们想要的未来》一书，深入剖析了AI行业的炒作现象。

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亚历克斯·汉娜

技术评论家

前谷歌AI伦理研究员，现任AI研究所联合创始人，专注于研究AI技术的社会影响和伦理问题。

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艾米丽·M·本德

华盛顿大学教授

计算语言学专家，致力于研究语言技术的社会影响，是AI伦理和负责任AI发展的重要倡导者。

"大家原以为这种增长会是指数级的，但事实是，我们正在撞上一堵墙。"
— 亚历克斯·汉娜（Alex Hanna）

psychology 对"智能"概念的模糊理解

本德和汉娜在书中指出，AI的鼓吹者们之所以能让投资者和追随者们着迷，是利用了公众对"智能"（intelligence）这个词的模糊理解。AI机器人看起来很智能，因为它们已经能够连贯地使用语言。但这和认知（cognition）是两码事。

lightbulb 语言能力 ≠ 认知能力

"所以我们会在文字背后想象出一个心智，并将其与意识或智能联系起来。但通用智能这个概念，其实并没有被很好地定义。"

— 亚历克斯·汉娜

这种现象早在上世纪60年代就被约瑟夫·魏泽鲍姆（Joseph Weizenbaum）注意到了。他是开创性的聊天机器人（chatbot）ELIZA的设计者。ELIZA模仿心理治疗师的回答非常逼真，以至于即便是知道自己在和机器对话的测试者，也认为它表现出了情感和同理心。

"我当时没有意识到的是，与一个相对简单的计算机程序进行极短时间的接触，就能在非常正常的人身上诱发出强大的妄想性思维。"
— 约瑟夫·魏泽鲍姆（Joseph Weizenbaum），1976年

warning 对AI拟人化的批评

魏泽鲍姆警告说，这种"对计算机鲁莽的拟人化"（anthropomorphization）——也就是把它当作一个会思考的伙伴——产生了一种"对智能的简单化看法"。今天的AI鼓吹者们恰恰利用了这种倾向。

AI幻觉率对比

GPT-5与前代模型的幻觉率对比

他们把AI机器人经常犯的错误和编造的内容称为"幻觉"（hallucinations），这个词暗示机器人有感知能力，只是偶尔出了点小差错。但正如本德和汉娜所写：

"机器人根本没有感知能力，暗示它们有，是又一种毫无帮助的拟人化。"
— 艾米丽·M·本德和亚历克斯·汉娜，《AI的骗局》
  • "人工智能"不是一个科学术语，也不是一个工程术语，而是一个营销术语
  • 围绕意识和感知能力的说法，是一种向你推销AI的策略
  • 那些关于在AI领域可以赚到数十亿、甚至数万亿美元的言论也是营销策略
  • 和任何技术一样，利润将流向一小撮人，而我们其他人则要付出代价
AI行业的问题和局限性

AI行业的根本问题

GPT-5的平庸表现揭示了AI技术的实际局限性

trending_down "规模化"信条的失败

GPT-5的平庸表现凸显了一个问题，它打破了AI界最珍视的信条之一，那就是"规模化"（scaling up）——只要给技术投入更多的算力和更多的数据，就能离通用人工智能（artificial general intelligence, AGI）的圣杯越来越近。

3万亿
到2028年，AI行业预计需要的资本投入（美元）

正是这个信条，支撑着AI行业在数据中心和高性能芯片上的巨额开销。据摩根士丹利估计，仅到2028年，对更多数据和数据处理能力的需求就将需要约3万亿美元的资本。这个数字将超过全球信贷和衍生品证券市场的承载能力。但如果AI无法通过规模化实现突破，那么这些钱中的大部分（如果不是全部的话）都将付诸东流。

Python # AI规模化投资的潜在风险 def calculate_investment_risk(capital_investment, expected_return, actual_return): """ 计算AI规模化投资的风险 :param capital_investment: 资本投入（单位：万亿美元） :param expected_return: 预期回报率 :param actual_return: 实际回报率 :return: 风险值 """ risk_factor = (expected_return - actual_return) * capital_investment return risk_factor # 以3万亿美元投资为例 ai_investment_risk = calculate_investment_risk(3, 0.15, 0.01) print(f"AI规模化投资风险值: {ai_investment_risk}万亿美元")

error_outline AI技术的实际局限性

今天的AI鼓吹者们把AI机器人经常犯的错误和编造的内容称为"幻觉"（hallucinations），这个词暗示机器人有感知能力，只是偶尔出了点小差错。但正如专家所指出，"机器人根本没有感知能力，暗示它们有，是又一种毫无帮助的拟人化。"

calculate

数学能力不足

即使是最新版本的GPT-5，在数学计算方面仍然表现不佳，经常出现基础计算错误，无法解决复杂的数学问题。

fact_check

事实准确性差

AI系统经常编造不存在的事实、引用和来源，这在法律、医疗等关键领域可能造成严重后果。

AI幻觉率对比

GPT-5与前代模型的幻觉率对比

这些局限性表明，AI系统虽然在语言生成方面取得了进步，但在理解和推理方面仍然存在根本性缺陷。它们缺乏真正的认知能力，只是通过统计模式匹配来生成看似合理的文本。

speed 对生产力的实际影响

预测AI将带来工人生产力大幅提升的说法也并未实现。在许多领域，生产力反而下降了，部分原因是为了防止AI的错误或编造的内容进入关键应用中，企业不得不派员工去反复核对AI的输出。

  • 法律文书中包含了不存在的判例，需要人工核查
  • 医疗处方中存在危及生命的错误，需要医生二次确认
  • 代码生成存在安全漏洞，需要开发人员审查和修复
  • 内容创作需要大量编辑，有时甚至比从头开始更耗时

一些经济学家也开始给那些对经济增长的预测泼冷水。例如，麻省理工学院经济学家达龙·阿西莫格鲁（Daron Acemoglu）去年预测，在未来10年内：

0.5%
AI将为美国生产力带来的增长
1%
AI将为美国GDP带来的增长

这与AI阵营的预测相比，只是个零头。这些数据表明，AI对经济的实际影响可能远低于宣传中所说的那样，进一步支持了AI泡沫的观点。

"本德和汉娜的书的价值，以及GPT-5的教训在于，它们提醒我们，'人工智能'不是一个科学术语，也不是一个工程术语，而是一个营销术语。所有关于AI最终将统治世界的喋喋不休，都是如此。"
— 技术评论
泡沫破裂后的未来

泡沫破裂后的未来

AI泡沫破裂将带来的影响与启示

trending_down 泡沫破裂的潜在影响

大众或许终于开始普遍意识到AI承诺的落空。那些预测AI将导致创意和STEM领域（科学、技术、工程和数学）大规模失业的言论，可能会让人们觉得，整个事情从一开始就是一场科技行业的骗局。

attach_money

投资者损失

如果AI的承诺最终像当年的"互联网公司"一样，只是个海市蜃楼，那么股票投资者们可能要面临一场痛苦的清算了。GPT-5令人沮丧的发布，可能会让清算之日提前到来。

business

科技行业影响

AI泡沫破裂将导致大量AI初创公司倒闭，大公司削减AI研发预算，整个科技行业将面临重新洗牌。那些过度依赖AI概念的公司将受到最严重的冲击。

英伟达股票走势

英伟达的股票价格、收入和净收入

show_chart 对经济的实际影响

预测AI将带来工人生产力大幅提升的说法也并未实现。在许多领域，生产力反而下降了，部分原因是为了防止AI的错误或编造的内容进入关键应用中，企业不得不派员工去反复核对AI的输出。

  • 法律文书中包含了不存在的判例，需要人工核查
  • 医疗处方中存在危及生命的错误，需要医生二次确认
  • 代码生成存在安全漏洞，需要开发人员审查和修复
  • 内容创作需要大量编辑，有时甚至比从头开始更耗时

一些经济学家也开始给那些对经济增长的预测泼冷水。例如，麻省理工学院经济学家达龙·阿西莫格鲁（Daron Acemoglu）去年预测，在未来10年内，AI只会为美国生产力带来约0.5%的增长，为国内生产总值带来约1%的增长，这与AI阵营的预测相比，只是个零头。

lightbulb AI的真相：营销术语而非技术突破

本德和汉娜的书的价值，以及GPT-5的教训在于，它们提醒我们，"人工智能"不是一个科学术语，也不是一个工程术语，而是一个营销术语。所有关于AI最终将统治世界的喋喋不休，都是如此。

priority_high 关键启示

"围绕意识和感知能力的说法，是一种向你推销AI的策略。同样，那些关于在AI领域可以赚到数十亿、甚至数万亿美元的言论也是如此。和任何技术一样，利润将流向一小撮人，而我们其他人则要付出代价……除非我们能更清楚地认识到AI是什么，以及更重要的，它不是什么。"

— 艾米丽·M·本德和亚历克斯·汉娜，《AI的骗局》

我们需要更理性地看待AI技术，认识到它的局限性，避免被炒作所蒙蔽。AI确实有其应用价值，但它不是万能的解决方案，更不会在短期内带来革命性的变化。只有认清这一点，我们才能避免重蹈互联网泡沫的覆辙，让AI技术真正为人类社会带来价值。

结语

AI泡沫的破裂将是一个痛苦但必要的过程，它将帮助我们重新审视技术的本质和价值。只有摆脱炒作，回归理性，我们才能真正发挥AI技术的潜力，创造一个更加美好的未来。