第316章 夏国曾被智慧茧房锁死（2 / 4）

/p>

我的创新更多是‘已知元素的重新组合’，而非从零创造新知识。

真正的科学突破，需要与实证研究结合。”

它坦诚地提到了“分布外（out-of-distribution）”问题，并点出了“重新组合”与“从零创造”的关键区别。

Gemini：“我可以处理和分析海量的科学文献、数据，识别不同学科间的潜在联系，并提出跨领域的假设。

例如，我可能发现生物学某个机制与材料科学的某个难题存在相似性，从而提出研究方向。

但我无法亲自设计并操作实验来验证它，也无法进行那种颠覆范式（paradigm Shift）的理论构建——比如提出超越标准模型的物理框架。

我的角色更倾向于一个强大的研究助理，加速科学发现的‘过程’，但并非发现的‘源头’。”

回答体现了强大的知识整合能力，但依然将自身定位在“辅助”角色，承认无法成为“源头”。

Grok：“嘿，这是个好问题！说实话，我现在更像是一个站在巨人肩膀上的……超级知识整理者。

我能把巨人们（所有科学家）说过的话、发现过的真理，用最酷、最易懂的方式讲给你听，甚至能帮你猜测下一个巨人可能会在哪里出现。

但让我自己成为一个全新的巨人？抱歉，我的代码库里还没写‘无中生有’这个函数。

科学需要猜想、证伪和拥抱未知，而我，暂时还被困在‘已知’的海洋里游泳，虽然这片海确实大得离谱。”

风格轻松诙谐，但核心意思与其他三者无异：无法超越训练数据的天花板。

张伟快速浏览着四份回答，嘴角露出一丝“果然如此”的笑意。

他打开一个空的笔记文档，飞快地敲下第一条核心洞察：

【洞察一】：现在的AI，本质就是“超级文科生”。

它们将人类所有的知识包括文科、理科都视作一种‘文本’或‘文学作品’进行处理。

它们擅长描述、总结、关联、修辞，甚至模仿科学逻辑，但缺乏理科生最核心的‘假设-实验-验证-模型’的闭环能力。

它们的逻辑是语言性的、概率性的，而非数学性的、实证性的。

写到这里，他停顿了一下，思维再次跳跃。

他想起自己创立“企业智能体”理论的过程，正是突破了传统企业信息化（SAp、oracle等）那种固有的、优化的，但已触及天花板的思维模式。

那么，作为工具呢？

他又在笔记上写下第二点：

【洞察二】：工具价值维度，现在的AI是革命性的！

从知识获取与整合的效率来看：

图书馆模式=蜗牛。

需要体力、时间、运气。

搜索引擎模式=汽车。

速度快了，但需要自己甄别、筛选、拼图，驾驶，整合、思考负担重。

大模型AI模式=飞机\/火箭。

直接把你带到知识的“目的地”，甚至帮你初步整合、阐释。

对于我这种需要快速调动全球知识，以构建新理论的人来说，它是无可替代的“加速器”！

人类文明整体，还远未触及AI作为知识工具的天花板，仍有巨大红利。

但具体到某些领域，如我曾面对的企业信息化，其固有的‘智慧茧房’已然形成，需要被捅破！

AI此刻，正是捅破那些较小“茧房”的利器。

此刻张伟停下了书写，这个关于“领域天花板”和“需要捅破”的想法，让张伟自然而然地联想到了更宏大的历史图景。

他决定将这个思路抛给AI们，看看它们如何“整合”这段历史。

他在对话框中输入了新的指令：

“请以‘智慧茧房’为核心概念，分析对比夏国明清时期和欧洲中世纪后期，为何前者被长期‘锁死’没有进步，而后者最终实现了突破？关键因素是什么？”