AI 是个很好的在其已知世界内综合信息的工具。工具虽然好用，但如果竞争激烈，价值仍然有限。
未来具有高价值的行为：
1. 有意识，勇气和资源去寻找全新维度的数据；
2. 在观测结果与假说不符合的情况下，有意识纠错，有能力构建新的理论体系。
AI 自身无法刻意去挖掘出新维度的数据。尤其是真正有价值的信息往往被隐藏或者包装得面目全非。它的威力很大程度上取决于喂养它的数据的主人。
遇到观察结果与假说不符合的时候，ai 大概率会在现有假说基础上打补丁来自洽。如果主人不给它持续喂养新数据，恐怕我们现在还停留在托勒密的地心说阶段。
未来具有高价值的行为：
1. 有意识，勇气和资源去寻找全新维度的数据；
2. 在观测结果与假说不符合的情况下，有意识纠错，有能力构建新的理论体系。
AI 自身无法刻意去挖掘出新维度的数据。尤其是真正有价值的信息往往被隐藏或者包装得面目全非。它的威力很大程度上取决于喂养它的数据的主人。
遇到观察结果与假说不符合的时候，ai 大概率会在现有假说基础上打补丁来自洽。如果主人不给它持续喂养新数据，恐怕我们现在还停留在托勒密的地心说阶段。
大语言模型本质是要在现有输入数据的基础上，强行构建一个自洽的价值观。幻觉(hallucination) 可以看成是自洽后的自然体现和延伸 。
很多新的科学发现，恰恰就是因为在自然界遇到了某个无法被现有理论解释的“错误”，无法自洽, 因此必须抛弃旧的理论。所以这大致可以解释为什么迄今为止，没有一个（拥有那么多数据的）大语言模型可以自发的做出新的科学发现，因为模型本身没有能力判断是非。
很多新的科学发现，恰恰就是因为在自然界遇到了某个无法被现有理论解释的“错误”，无法自洽, 因此必须抛弃旧的理论。所以这大致可以解释为什么迄今为止，没有一个（拥有那么多数据的）大语言模型可以自发的做出新的科学发现，因为模型本身没有能力判断是非。
