当人工智能能力达到240：缩小与扩大人类差异的悖论

当我试图用定量方式提出一个古老的问题时，互联网炸开了锅：人类之间的差距有时会比人类与狗之间的差距还要大吗？这次，我将用数字来解决这个问题，虽然我得提醒你——这些只是大致的估算，旨在激发讨论，而非绝对的真理。

让我们从一个简单的评分体系开始。假设我们用一个尺度来衡量认知能力：小学学生得10分，博士学位得60分，大学教授得75分，爱因斯坦则位于顶端，得100分。10到100的差距令人震惊——整整10倍的差距，真正可以比作人类与犬类之间的认知距离。

认知评分框架：从10分到更高

现在引入人工智能到这个模型中。到2025-2026年，AI的认知价值保守估计为40分——不过考虑到AI的广泛知识基础与专家的深度专业知识，较为合理的评估大约在80分左右。看看当我们将AI加入到每个群体时会发生什么：

• 小学学生 + AI = 90分
• 博士 + AI = 140分
• 大学教授 + AI = 155分
• 爱因斯坦 + AI = 180分

这里揭示了一个关键点：虽然学生与爱因斯坦之间的绝对差距仍然是90分，但相对差距从10倍缩小到仅2倍。按照这个逻辑，AI确实在缩小人类的认知差异。

200-240阈值：为什么能力水平现在尤为重要

但等等。批评者——他们的怀疑是有道理的——指出一个致命的缺陷：并非每个人使用AI的方式都一样。就像路飞在《海贼王》中掌握不同的Gear变身等级一样，新手可能只能发挥出AI潜力的20%，而专家通过密集的Prompt工程和Vibe Coding“超频”，可以捕获100%甚至更多的潜能。突然之间：

• 小学学生 + 新手AI用户 = 30分
• 爱因斯坦 + AI专家 = 200分

差距激增到170分。按照这个框架，AI实际上在目前阶段扩大了人类的差异。

这并不错误。老师老白和阿尔文对此表达得非常到位。然而我与他们的观点不同：我认为，一旦考虑到AI的演变轨迹，这个表面上的矛盾就会消解。AI的演变沿着两个关键维度展开。

演变的双轨：更聪明、更易用

第一，AI将变得指数级更聪明。第二，它的使用将变得极其简便。这两者不是分离的趋势——它们是相互关联的。随着AI的不断进步，掌握的门槛也在不断降低。

想象一下，当AI达到240分的能力水平时，会发生什么。更先进的AI会自动弥补用户的经验不足。专业人士能提取的能力上限——即“天花板”——会提升到240-280分，但同样重要的是，起点也在提高。普通人现在只需自然提问，就能几乎默认获得200分的能力。

• 小学学生 + AI (240水平) = 210分
• 爱因斯坦 + AI (240水平) = 380分

绝对差距扩大到(170分)，但相对整体能力水平而言，差距变成了1.8倍，而非2倍。

1000点未来：AI普及消除人类差距

再向前展望十年，在一个乐观的场景中：AI达到1000点的认知能力。

• 小学学生 = 1010分
• 爱因斯坦 = 1100分

绝对差距变成了90分，但相对而言，几乎只有1.09倍。甚至爱因斯坦也在统计学上与小学学生无异。随着分母的爆炸式增长，相对差异趋近于零。

为什么培训教师将变得过时

有人担心，AI专业技能会成为一种永久的精英技能，永远划分出一部分人群。但这个担忧忽略了一个关键点：那些从“教人如何充分利用AI潜能”中获利的人，最终会变得无关紧要。为什么？因为AI本身将成为老师。随着AI变得更聪明、更直观，培训的负担将逐渐消失。我们已经见证了这个趋势：作家、插画师、舞者和视觉艺术家都被AI系统取代，这些系统让他们的能力变得全民皆可。为什么教人如何优化AI会例外？

未来的常态不会是少数人达到80-120%的AI利用率——而是成为普遍标准。最善于利用和最差的之间的差距将会缩小，而非扩大。

武术大师悖论

这样想：假设两个武术大师突然获得肩部火箭发射器进行战斗。一个学习武器10年，另一个学习15年。之前的经验还重要吗？火力完全压倒了专业差异。

这就是未来的情景：只要AI足够先进、用户友好。人类的认知差异，虽然不能完全消除，但相对于AI增强的能力而言，变得可以忽略不计。AI越聪明，人的干预越少；AI越易用，人们之间的差距就越小。

我们今天看到的扩大，实际上是一个过渡阶段。它是真实的，但只是暂时的——是技术不成熟的表现，而非永久状态。从长远来看，AI不是在放大人类的不平等，而是在压缩它。