“我们不能问AI，它会撒谎” vs. “这是我的超强提示”
文章探讨了年轻一代（Gen Z/Alpha）与年长一代在AI信任和使用上的巨大分歧。作者认为，除了可能影响就业的担忧，更深层的原因在于：年长者受科幻作品影响，倾向于将AI人格化；而AI（特别是LLM）本质上是一个平均化工具，擅长解决常见问题，但在新颖或小众领域容易出错。作者用自己的孩子和Marc Andreessen的“超强提示”作为例子，说明不同世代对AI的不同期望和使用体验。
近日，一篇博客文章深入剖析了不同世代对人工智能（尤其是大型语言模型）的态度差异。作者指出，Gen Z和Gen Alpha普遍不信任AI，而年长的专业人士却几乎离不开它。这种分歧并非简单的就业威胁所能解释，背后涉及文化认知和技术本质的复杂因素。
文章以作者的9岁孩子为例：孩子认为“我们不能问AI，它会撒谎”，因为在某次关于Roblox游戏的询问中，AI确实给出了错误答案。与此同时，风险投资家Marc Andreessen宣称自己拥有“超强提示”，可以让AI永不犯错。这种对比鲜明地体现了代际鸿沟。
作者认为，年长者对AI的浪漫化期待源于他们从小接触的科幻作品，如《星球大战》《战争游戏》《终结者》等。这些作品塑造了AI具有自主意识乃至威胁性的形象。因此，当面对一个看起来像人类对话的AI时，他们很容易将其视为有情感的个体，甚至误以为它拥有意识。而年轻人没有这种文化包袱，他们更倾向于用实际表现来评价AI。
大型语言模型的本质是“平均化”：它吸收海量文本，输出一个平均后的结果。对于有成熟解决方案的常见任务（如写代码、写职位描述），这个平均值已足够好。但对于新颖或小众的问题，AI就容易“胡编乱造”。作者的孩子恰恰是在一个特定的Roblox游戏上寻求帮助——这类游戏众多且各有特色，AI无法泛化，因此犯了错误。
有趣的是，作者指出年长专业人士之所以受益于AI，恰恰是因为他们已在自己的领域深耕多年，能判断AI何时正确、何时偏离。而年轻人正处于探索阶段，他们寻找的是独特性和可能性，而不是被导向“平均路径”。因此，年轻人对AI的警惕并非无知，而是合理的反应。
文章最后强调，孩子们（即年轻一代）对AI的评价可能更准确，因为他们没有先入为主的观念，且在使用AI时往往涉及更具创造性和不确定性的任务。这恰恰暴露了AI的局限性。作者还提醒，目前“AI”一词常被狭义地用于指代LLM，而人们倾向于像对待人类一样对待聊天机器人（即ELIZA效应），这进一步加剧了误解。
总之，这篇文章揭示了技术接受度背后的文化心理和实用主义考量，为理解AI的社会影响提供了新颖视角。