在科技的浪潮中，人工智能（AI）无疑是最引人注目的领域之一。尽管市场对AI的热情有所波动，但企业和投资者普遍认为AI是未来发展的关键。Alphabet的首席执行官桑代尔·皮查伊甚至警告投资者，AI投资不足的风险远大于过度投资。然而，这种乐观情绪并非没有争议。埃利奥特管理公司对AI的许多应用持怀疑态度，认为它们可能永远不会具有成本效益或可靠性。
AI的热潮一度推动了股市的大幅上涨，但近期这种上涨趋势已经放缓。英伟达等公司的股票下跌，反映出市场对AI未来的重新评估。尽管如此，AI技术的成熟度和市场潜力仍然不容小觑。然而，AI的发展并非一帆风顺。早期的AI应用依赖于专业知识的汇编，但这种方法在处理复杂问题时显得力不从心。
统计近似性为AI提供了更广泛的应用前景，但同时也带来了准确性的挑战。例如，谷歌和Meta平台使用统计AI生成广告，但其准确性并不高。在创造性应用中，如电子游戏和卡通，AI的准确性可能不那么重要，因为这些领域更注重创新和效率。
AI的普及程度已经超出了人们的想象。2006年，未来学家尼克·博斯特罗姆指出，AI已经“渗透到一般应用中，而且往往不被称为人工智能”。智能手机应用程序，如Uber和Airbnb，已经彻底改变了交通和旅游业，而移动搜索和社交媒体则重塑了主流媒体和广告的格局。
尽管AI已经无处不在，但许多人认为它仍处于初级阶段。大型语言模型（LLM）的出现，为公众提供了更广泛的访问途径，但它们的统计引擎仍然面临与早期AI相同的问题。在创造性应用中，大模型可以大放异彩，但在准确性和可靠性方面仍然存在挑战。
将大量数据投入大模型训练并不能保证提高其准确性和可靠性。这就像医学数据并不能更好地回答法律或工程方面的问题一样。此外，大模型要求更昂贵的硬件，这增加了成本。尽管大肆宣传，大模型还没有像尼古拉·特斯拉发明的交流电那样，彻底改变了电气的经济性。
目前，狂热的投资者和垄断者正在大量补贴人工智能的非经济用途。但这种补贴可能不会持续。当音乐停止时，投资者可能会意识到，AI的低风险使用所带来的好处可能无法抵消其高昂的成本。
