以现在的算法、算力来看，其模型的输出正确性要远高于“丧失了稳定性”这个底线。尤其是某些垂直领域的模型。既虽然输出的结果不同，但结果并不会 180°转向。

而且目前的机器学习 AI 恰恰擅长解决没有“绝对正确”，不可过度量化的领域。这也是传统计算机程序最贫弱的部分。

1 、这些领域常年被一些泰斗、权威以一些不可证伪的方法论占领着。（非贬义，只是某些领域的头部，方向有可能是错误的，统计学 AI 恰恰能戳破这点，比如说一些围棋棋谱）
2 、目前比较火的 ChatGPT ，也恰恰是解决非“绝对正确”的领域，也就是聊天。相对的，也有更加尊重事实正确（输出也更加稳定）的 Copilot 。
3 、目前的 AI 模型，给了一个普通人获取统计学层面的建议结果的机会。这是过去的计算机程序与人类脑力都从来没有达到过的决策参照水平。

系统安全，是要有一个场景前提和既定目的的。
并不是所有的框架设计，首要目的都是“绝对安全”。因为这样成本太高，而且适应面太小。

书归正传，https 就是一个针对传输领域的安全协议，他只负责传输层面上的安全，而且是相对安全（破解成本大于破解后的收益）。

chrome 的部分设计确实相对比较激进，或者说懒散。但其依然遵循的是“相对安全”和“场景设计”这两个原则。
比如楼主举例的“明文密码”，“明文 ssl”，其安全逻辑和现实中的钥匙链没什么区别。

如果能接受裤兜里揣钥匙没问题，那么理应来讲 PC 中存明文也没什么问题。

领域不同。基于 AI 模型开放的 API 进行开发，是应用开发。门槛低。反之楼主描述的是计算机科学、统计学和数学领域的产物。门槛高。

定义模糊。什么叫“AI 生成物”？ AI 生成了，我再润色一下算不算 AI 生成物？文字产物润色多少个字、图片润色多少个像素算呢？

当然，也有反例。

比如一般中文语境下的脏话，都会用“逼”这个字。
这是明显的“共识”，但“错误”。

@tool2d #7 个人理解这个“正确”，并不代表着宇宙真理，而是人们的认知正确，或者说共识正确。
“正确”的内容，最终大概率会在统计学上占优。

所以 @cest #5 聊的投毒，就和区块链的 51%攻击一样。有可能，但没必要。

教育行业应该要针对教材和知识信息，特异化训练一个 TeacherGPT 才行。就像 Copilot 之于编程行业一样。

目前的 ChatGPT 因为要聊天，所以更为重视上下文、语言通顺以及逻辑正确。针对“事实正确”的拟合度太低了。

其他的比较主观，不宜进行讨论。
但是加州我并不认为“收入房价比”很高。综合来看和你们的收入与杭州房价之比相近。

当然，这取决于你对于美国 IT 的薪资预期，以及是否双重标准而定。

入行 10 多年，肯定是要带团队的。否则天天被增删改查内外边距压着怎么发挥经验和技术优势。
而且带团队和一线并不冲突。

@serco #83 腾出来要还给亲戚，我们家自从北京 11 年 1 月开始两代人摇号，12 年没中过，油车指标是借的别人的😂。今年实在是不想忍了，而且占别人的指标 10 年了不合适，只能卖了买新能源。

至于说为何是 yp 而不是 LR ，很奇怪，yp 的底盘更符合我的直觉，更柔和。相反 LR 要来的更不舒服一点。我承认这结论和两车号称的硬件设计相反，但我确实是如此的感受。

a6 Allroad ，即将在 5 月底被迫换成 model yp （因为家庭需要，油车指标要腾出来）
在我看来，现阶段（ 2023/03 ）的纯电仍然是“不得不”的选择。

目前的纯电车产品，整体而言没有一个妥善的选择。
要么是高价低配、要么是赔本赚吆喝、要么是新品牌的第一、二个产品、要么是毛坯房。

如果是暴露的 API ，鉴权还是有意义的。关键就是值不值得的问题。

1 和 2 暂且理解为一种设计的两种技术解决方案。
3 是单独的一种设计形态。

然后个人理解这还取决于：
1 、你的业务确定封顶在 5 类 UI 么，会不会再次蔓延？如果会，建议选 3 ，否则 1 或 2
2 、这个业务 UI 不同，逻辑相同么？如果逻辑相同，有选 3 的可能性（不推荐），否则 1 或 2.

@zooo #81 我大概理解你想表达的了。如果把眼光放在“科学到底是什么”，“逻辑到底是什么”，以及“意识到底是什么”这个层级，我赞同你的内容。

只能说我们讨论的阶段不同。
我想表达的是眼前，也就是经典物理思维下的 AI 应用，从这个视角看，目前 AI 还有很长的路要走。

但相反，如果我们从“真理”的视角去分析，目前 AI 的“逻辑”或者说“模型”，比我们人类大脑更为先进与接近真正的“现实”也说不定。我是同意这种说法的。

而且我也认为这两种视角并不冲突。

@zooo #78 "看到人类，发现人类不过是由大量细胞组成的，而其大脑也是通过不同细胞连接的，然后给人类下定义，人类只是虫子，不具备自我意识和智慧。那么你该怎么反驳？"
不需要反驳，因为主体不同（一个是“人类意识”，一个是“外星人意识”），对应的“意识”的定义也不同。所以外星人的评述是正确的。同理，我的描述逻辑一样，我认为现阶段的 AI 不具备“人类意识”。

与此同时，并不是架构相似，结果就一定相似。
比如你文中使用了“非常类似人类”等类似描述，这并不是其有“人类意识”的充分条件。
你对于我的“只是...”逻辑的怀疑，也局限于此。句式相近，不等于逻辑一样。

然后就是“过拟合、输出不可靠（不可预测）、模型不可视，这几点用在人的身上也完全成立。”
首先你弄反了因果逻辑。是数学家们通过人类的神经传导受到启发，从而得到的人工神经网络。并不是相反。
然后，就是人类并不是过拟合的。人类有拟合性没错，因为我们很大程度上依赖经验学，这点和目前的 AI 很像，但我们不止依赖经验学，我们还依赖科学。

至于说“因果论”这个领域，这就是为何我要加“我们”这个主语的原因。因为讨论的是应用领域。这个世界在“应用”这个领域里，还是遵循因果论的。
如果你把他转换成科学领域，那么其实这个话题就不需要再讨论了。因为根据量子力学的既有理解，“因果论”压根就不存在。

@zooo #74 总体来说，只要仍然是只依赖统计学的 AI ，那就一定不会动摇人类的主导地位。

当然，你可以说“量变引起质变”，但仅仅是一厢情愿而已，并没有证据能够支撑此观点。
因为统计学结果只能无限接近事实，并不能成为事实。

因为在我们现在的认知中，这个世界是因果论的，不是相关论的。
统计学只解决相关性，不解决因果性。

@razios #17 关键看目标和定位。如果是以弹几个流行歌曲（新手向编曲的）为目的，确实很快乐。

@zooo #73 "再大量数据和算力的帮助下，已经能够自己学习自己总结出模式，甚至于产生一点自我的意识"，这我不能同意。

现阶段的神经网络 AI ，只是通过现代的统计算法+算力，发现了并总结了我们人类无法靠脑力统计出的规律而已。这并不是“意识”。
这和我们没有发现细菌之前，认为疾病是上帝的惩罚没有区别。

我不否认如今统计学 AI 的革命性，更不否认其在未来十年内，就会改变我们的生活方式。
我举以上的例子，恰恰是想表达统计学 AI 和计算机、互联网以及以上机械化工具一样，都只是会改变我们的生活方式与生产力效率而已。他并不会动摇人类的主导以及社会地位。

毕竟目前的统计学模型依然无法解决我在#67 提出的问题。既过拟合、输出不可靠（不可预测）、模型不可视。

顺便捉个虫：
通过 z 快速调整头像大小，会有不稳定的抖动和回溯。怀疑是服务器状态和本地状态不一致导致。

@jianson2006 #7 感谢详细解答，受益匪浅。

然后再进一步，根据既有经验，很多这种带有空间设计的 UI 交互，最终都会走向面向效率的妥协。比如“拉队瞬移”、“扎堆”，甚至放弃部分空间感逻辑。（举个例子，比如 QQ 游戏大厅，从 199x 年的完全空间感，退化到了现在的空间感 UI 几乎 0 存在感）

楼主对这个如何理解，以及如何解决的呢？