AI 圈现在陷入了一种极其严重的“工程崇拜”

有个哲学家的故事挺有意思，他拒绝了 Anthropic 的 Offer，理由其实很尖锐：现在的 AI 工业界在问完全错误的问题。大多数公司在追求如何让模型更像人、更聪明，或者如何通过 RLHF 把模型调教成一个“听话的助手”，但很少有人去深究“智能”本身的定义，以及这种基于统计概率的预测究竟算不算真正的认知。

这种现象在目前的 AI Agent 赛道尤为明显。很多人在折腾工作流，试图通过复杂的 Prompt 堆砌来模拟逻辑，但这本质上是在用补丁掩盖底层架构的缺失。如果一个模型只是在模拟逻辑而没有真正的理解，那么无论提示词怎么优化，它永远无法突破那个概率分布的天花板。

我认为目前的实操方向其实分成了两派：一派是极致的实用主义，只要能出结果，管它是不是真智能；另一派则是像这个哲学家一样，质疑这种“拟人化”的陷阱。

其实对于开发者来说，意识到这一点很重要。不要迷信所谓的“通用人工智能（AGI）”这个营销词汇，而应该把关注点放在：在当前这种概率预测的机制下，什么样的任务是真正可靠的，什么样的任务只是在“一本正经地胡说八道”。

与其追求让 AI 像人一样思考，不如研究如何构建一个能与这种非人智能高效协作的系统。