當人工智慧能力達到240：縮小與擴大人類差異的悖論

當我試圖用數量化來框架一個古老的問題時，網路瞬間炸裂：人類之間的差距有時會比人類與狗之間的差距還要大嗎？這次，我將用數字來探討，雖然我得先警告你——這些只是粗略的估算，旨在激發討論，而非絕對真理。

讓我們從一個簡單的評分系統開始。假設我們用一個尺度來評價認知能力：小學生得10分，博士得60分，大學教授得75分，愛因斯坦則站在頂點，得100分。10到100的差距令人震驚——整整10倍的差距，真正可以比擬人類與犬類之間的認知距離。

認知評分框架：從10分到超越

現在加入人工智慧到這個方程式中。到2025-2026年，AI的認知價值保守估計約為40分——但考慮到AI的廣泛知識庫與專家深度專業的差異，一個較為現實的評估約在80分左右。當我們將AI加入每個群體時，會發生什麼？

• 小學生 + AI = 90分
• 博士 + AI = 140分
• 大學教授 + AI = 155分
• 愛因斯坦 + AI = 180分

這裡的關鍵是：雖然學生與愛因斯坦之間的絕對差距仍是90分，但相對差距卻從10倍縮小到只有2倍。依此邏輯，AI確實縮小了人類的認知差異。

200-240分門檻：為何熟練度現在就很重要

等等。批評者——他們的懷疑是有道理的——指出一個致命的缺陷：並非每個人都以相同方式使用AI。就像《海賊王》中的路飛掌握不同的變身能力，一個新手可能只能挖掘出AI潛能的20%，而一個專家則透過密集的Prompt工程和Vibe Coding「超頻」，捕捉到100%甚至更多的潛能。突然間：

• 小學生 + 初階AI用戶 = 30分
• 愛因斯坦 + AI專家 = 200分

差距爆炸到170分。根據這個框架，AI實際上在目前階段擴大了人類的差異。

這並不錯。老師老白和艾爾文已經完美闡述了這點。然而，我的看法不同：我相信，當你考慮到AI的演進軌跡，這個表面上的矛盾就會消解，因為它沿著兩個關鍵維度展開。

演進的雙軌：更聰明與更簡單

第一，AI將呈指數級變得更聰明。第二，它的使用將變得極為簡單。這兩者不是獨立的趨勢——它們是相互關聯的。隨著AI的進步，掌握的門檻將大幅降低。

想像當AI達到240分的能力水平時會發生什麼。更先進的AI會自動彌補用戶的經驗不足。專家能挖掘的熟練度上限——即240-280分——會提升，但同樣重要的是，底層門檻也會提高。普通人現在只要自然提問，就幾乎可以達到200分。

• 小學生 + AI (240級) = 210分
• 愛因斯坦 + AI (240級) = 380分

絕對差距擴大到(170分)，但相對於整體能力水平來說，差距縮小了——現在是1.8倍的乘數，而非2倍。

1000分的未來：AI民主化抹平人類差距

再往前推十年，假設AI達到1000分的認知能力水平。

• 小學生 = 1010分
• 愛因斯坦 = 1100分

絕對差距變大——90分。但相對而言？幾乎只有1.09倍。甚至愛因斯坦也在統計上與小學生無異。隨著分母的爆炸，相對差異趨近於零。

為何培訓教師將變得過時

有人擔心，AI專業技能將成為一個永久的精英技能，永遠劃分人口。但這個擔憂忽略了一個關鍵點：那些從教導「如何挖掘AI潛能100%」中獲利的人，將變得毫無用處。為什麼？因為AI本身將成為老師。隨著AI變得更聰明、更直觀，培訓負擔將消失。我們已經見證了這個趨勢：作家、插畫家、舞者和視覺藝術家都被AI系統取代，這些系統讓他們的能力民主化。為什麼教導AI優化會例外？

未來的標準不會是少數人達到80-120%的AI利用率——而是普遍標準。最會用與最不會用之間的差距將會收斂，而非擴大。

武術大師的悖論

想像這樣：兩位武術大師突然獲得肩掛火箭發射器的戰鬥裝備。一個學習武器10年，另一個學習15年。 prior經驗的重要性有多大？火力完全壓倒了專業差異。

這就是未來的情景：當AI足夠先進且用戶友好時。人類的認知差距，雖然不能完全消除，但相對於AI放大的能力來說，變得微不足道。AI越聰明，人類干預的重要性越低。AI越容易使用，人與人之間的差距就越小。

我們今天看到的擴大，僅是過渡階段。這是真實的，但只是暫時的——是技術尚未成熟的表現，而非永久狀態。在長遠的發展中，AI並不會放大人類的不平等，而是會壓縮它。