“我們不能問AI，它會撒謊” vs. “這是我的超強提示”
文章探討了年輕一代（Gen Z/Alpha）與年長一代在AI信任和使用上的巨大分歧。作者認為，除了可能影響就業的擔憂，更深層的原因在於：年長者受科幻作品影響，傾向於將AI人格化；而AI（特別是LLM）本質上是一個平均化工具，擅長解決常見問題，但在新穎或小眾領域容易出錯。作者用自己的孩子和Marc Andreessen的“超強提示”作為例子，說明不同世代對AI的不同期望和使用體驗。
近日，一篇部落格文章深入剖析了不同世代對人工智慧（尤其是大型語言模型）的態度差異。作者指出，Gen Z和Gen Alpha普遍不信任AI，而年長的專業人士卻幾乎離不開它。這種分歧並非簡單的就業威脅所能解釋，背後涉及文化認知和技術本質的複雜因素。
文章以作者的9歲孩子為例：孩子認為“我們不能問AI，它會撒謊”，因為在某次關於Roblox遊戲的詢問中，AI確實給出了錯誤答案。與此同時，風險投資家Marc Andreessen宣稱自己擁有“超強提示”，可以讓AI永不犯錯。這種對比鮮明地體現了代際鴻溝。
作者認為，年長者對AI的浪漫化期待源於他們從小接觸的科幻作品，如《星球大戰》《戰爭遊戲》《終結者》等。這些作品塑造了AI具有自主意識乃至威脅性的形象。因此，當面對一個看起來像人類對話的AI時，他們很容易將其視為有情感的個體，甚至誤以為它擁有意識。而年輕人沒有這種文化包袱，他們更傾向於用實際表現來評價AI。
大型語言模型的本質是“平均化”：它吸收海量文本，輸出一個平均後的結果。對於有成熟解決方案的常見任務（如寫程式碼、寫職位描述），這個平均值已足夠好。但對於新穎或小眾的問題，AI就容易“胡編亂造”。作者的孩子恰恰是在一個特定的Roblox遊戲上尋求幫助——這類遊戲眾多且各有特色，AI無法泛化，因此犯了錯誤。
有趣的是，作者指出年長專業人士之所以受益於AI，恰恰是因為他們已在自己的領域深耕多年，能判斷AI何時正確、何時偏離。而年輕人正處於探索階段，他們尋找的是獨特性和可能性，而不是被導向“平均路徑”。因此，年輕人對AI的警惕並非無知，而是合理的反應。
文章最後強調，孩子們（即年輕一代）對AI的評價可能更準確，因為他們沒有先入為主的觀念，且在使用AI時往往涉及更具創造性和不確定性的任務。這恰恰暴露了AI的侷限性。作者還提醒，目前“AI”一詞常被狹義地用於指代LLM，而人們傾向於像對待人類一樣對待聊天機器人（即ELIZA效應），這進一步加劇了誤解。
總之，這篇文章揭示了技術接受度背後的文化心理和實用主義考量，為理解AI的社會影響提供了新穎視角。