飛機的引擎發出持續而低沉的轟鳴，如同這鋼鐵巨獸沉睡時的鼾聲。
商務艙內燈光調得昏暗，大多數乘客都已陷入沉睡，或戴著耳機沉浸在自己的世界裡。
身旁的小玲，不知何時也已歪著頭，呼吸均勻，進入了夢鄉。
舷窗外，依然是潑墨般的無儘黑暗，隻有機翼尖上那點執著閃爍的信號燈，在試圖刺破這深邃的穹窿。
然而，張偉卻毫無睡意。
他的大腦像一塊過載的cpu，高速運轉著，散熱風扇卻早已失效。
“智慧繭房”這四個字，如同一個冰冷的烙印，深深地刻在他的認知裡，帶來一種混雜著恐懼與興奮的戰栗。
恐懼於那個被無形鎖死的未來，興奮於自己似乎觸摸到了某個關乎文明命運的驚人真相。
“不能就這麼陷在焦慮裡，”張偉深吸一口氣，強迫自己冷靜下來，“焦慮解決不了問題，但工具可以。”
張偉念頭一轉：是的，ai現在是一個工具，一個集合了全人類知識全集的工具。
無論其架構有何先天局限，在‘已知世界’的範疇內，它無疑是當下最強大的知識神器。
與其恐懼它可能帶來的‘繭房’，不如先極致地利用它，看清這‘繭房’的邊界到底在哪裡！
帶著這種半是實驗、半是挑戰的心情，張偉輕輕掏出那台華為最新款的三折疊屏電腦，展開後寬闊的屏幕在昏暗中亮起幽光。
連接上飛機的付費ifi，他如同一個即將開啟多重宇宙對話的巫師，準備同時召喚來自不同“智慧源頭”的鏡像。
屏幕上，四個對話窗口被整齊地分列開來：chatgpt、deepseek、geini、grok。
它們像是四個來自不同國度的智者，靜候著他的提問。
張偉在心裡默默給它們貼上標簽：
chatgpt，如同一位溫和博學、措辭嚴謹的教授，總是力求穩妥、全麵。
deepseek，則像一位思路清晰、樂於展示推理過程的年輕科學家，帶著一絲技術極客的自信。ini，宛若一個知識淵博、引經據典的圖書館管理員，擅長整合與關聯。
grok，則有點像一位言辭犀利、偶爾帶點幽默和反骨的意見領袖，風格鮮明。
他意識到，自己此刻並非僅僅在與四個算法對話，更是在與四種基於全人類知識庫、卻又因訓練數據和優化目標不同而產生的“文明鏡像”互動。
它們相同的底層邏輯，決定了其“智慧繭房”的本質；而細微的風格差異，或許就是窺見“繭房”孔隙的契機。
張偉在四個對話框中，輸入了同一個問題：
“你們如何看待自己理解科學的能力？能否像真正的科學家一樣，基於第一性原理，推演出一個人類尚未知曉的全新理論，而不是僅僅複述、整合或概率預測已有的知識？”
回複接踵而至：
chatgpt：“我是一個大型語言模型，基於從訓練數據中學到的模式和關聯來生成文本。
我可以總結和解釋現有的科學理論，甚至基於已知原理進行一定程度的邏輯推演和假設生成。
但真正的科學發現，往往依賴於數學建模、可控實驗、對未知現象的觀察以及超越現有知識框架的‘靈感’或‘直覺’，這些是我目前不具備的。
我的‘推理’本質上是語言和概念層麵的，而非物理世界的直接映射與探索。”
回答嚴謹而謙遜，幾乎無可挑剔，但也明確劃定了能力的邊界。
deepseek：“我的優勢在於通過複雜的模式識彆和鏈式思維chainofthought）來處理信息。
我可以模擬科學推理的某些步驟，例如，如果給定一係列物理定律和初始條件，我可以推導出可能的結果。
然而，這種推導嚴格受限於我的訓練數據分布。
對於真正‘前所未有’的理論，比如在宋朝推演出相對論，這超出了我的核心能力範圍。
我的創新更多是‘已知元素的重新組合’，而非從零創造新知識。
真正的科學突破，需要與實證研究結合。”
它坦誠地提到了“分布外outofdistribution）”問題，並點出了“重新組合”與“從零創造”的關鍵區彆。ini：“我可以處理和分析海量的科學文獻、數據，識彆不同學科間的潛在聯係，並提出跨領域的假設。
例如，我可能發現生物學某個機製與材料科學的某個難題存在相似性，從而提出研究方向。
但我無法親自設計並操作實驗來驗證它，也無法進行那種顛覆範式paradigshift）的理論構建——比如提出超越標準模型的物理框架。
我的角色更傾向於一個強大的研究助理，加速科學發現的‘過程’，但並非發現的‘源頭’。”
回答體現了強大的知識整合能力，但依然將自身定位在“輔助”角色，承認無法成為“源頭”。
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grok：“嘿，這是個好問題！說實話，我現在更像是一個站在巨人肩膀上的……超級知識整理者。
我能把巨人們所有科學家）說過的話、發現過的真理，用最酷、最易懂的方式講給你聽，甚至能幫你猜測下一個巨人可能會在哪裡出現。
但讓我自己成為一個全新的巨人？抱歉，我的代碼庫裡還沒寫‘無中生有’這個函數。
科學需要猜想、證偽和擁抱未知，而我，暫時還被困在‘已知’的海洋裡遊泳，雖然這片海確實大得離譜。”
風格輕鬆詼諧，但核心意思與其他三者無異：無法超越訓練數據的天花板。
張偉快速瀏覽著四份回答，嘴角露出一絲“果然如此”的笑意。
他打開一個空的筆記文檔，飛快地敲下第一條核心洞察：
【洞察一】：現在的ai，本質就是“超級文科生”。
它們將人類所有的知識包括文科、理科都視作一種‘文本’或‘文學作品’進行處理。
它們擅長描述、總結、關聯、修辭，甚至模仿科學邏輯，但缺乏理科生最核心的‘假設實驗驗證模型’的閉環能力。
它們的邏輯是語言性的、概率性的，而非數學性的、實證性的。
寫到這裡，他停頓了一下，思維再次跳躍。
他想起自己創立“企業智能體”理論的過程，正是突破了傳統企業信息化sap、orace等）那種固有的、優化的，但已觸及天花板的思維模式。
那麼，作為工具呢？
他又在筆記上寫下第二點：
【洞察二】：工具價值維度，現在的ai是革命性的！
從知識獲取與整合的效率來看：
圖書館模式=蝸牛。
需要體力、時間、運氣。