張偉安排好小吳的工作後，就開始講真正的正事了。
張偉並沒有坐下，而是走到了會議室前方的白板旁。
拿起馬克筆，寫下四個大字：智慧繭房。
“小馬，”張偉轉身，目光落在ai團隊負責人身上，“我們之前把‘分身’做到了88.12的水平，這是一個了不起的成就。
但為什麼它衝到88.12之後，進步越來越緩慢，甚至是如何優化，它的智能都仿佛處於一種停滯的狀態了。
特彆在某些需要‘靈光乍現’的創造性決策上，始終無法突破那最後的屏障？
為什麼它能夠完美複刻我的知識和六邊形認知模型，卻永遠無法‘主動’創造出一個超越我現有認知的思維模型或答案？”
團隊成員們聽張偉這麼一連串的問題拋出，完全的麵麵相覷，一陣懵逼。
數據工程師小朱猶豫著開口：“偉哥，是不是我們喂給分身的數據量還不夠？或者……我們模型的參數規模還需要再提升一個量級？”
張偉緩緩搖頭，眼神銳利。
“不，問題的根源不在‘多’。”張偉的聲音沉穩而清晰，er模型堆疊到多大，它本質上，依然是在擬合一個已知的分布——即人類用自然語言所構建和記錄的全部知識的總和。
它在複製和重組，卻沒有生成全新的知識。
它的天花板，從誕生之初就注定了，那就是‘人類當下所有知識的總和’。
它自己，永遠無法‘跳出’這個總和的上限。”
張偉頓了頓，讓這個結論在每個人心中沉澱，然後繼續深入剖析現有ai的“思維結構”：
“你們想過沒有，人類曆史上那些顛覆性的突破，哥白尼、愛因斯坦，往往源於一種‘錯誤’的勇氣？
敢於在主流認定的‘最優答案’之外，踏上一條無人走過的、看似荒謬的‘非最優路徑’。
但我們的ai分身沒有這種‘犯錯’的機製，它的核心驅動力是‘解析我們的意圖’、‘滿足我們的預期’，永遠趨向於給出現有知識框架下，最安全、最符合邏輯、最‘正確’的答案。
於是，它失去了創造中最關鍵的那個要素——意外。”
小吳喃喃低語，聲音輕得幾乎聽不見：“這聽起來……像一個無比完美的籠子。”
張偉嘴角露出一個複雜的笑容，既有洞察的銳利，也有一絲無奈的坦然：
“說得對，小吳。這就是我所說的‘智慧繭房’。我們，包括我們創造的‘分身’，都可能被這個看似無所不能的工具，圈養在了當下智慧的極限裡。”
說完，張偉抬手在“智慧繭房”四個字邊上，寫下了新的四個字：符號繭房。
“如果說，‘智慧繭房’是人類被自己創造的工具圈養。那麼‘符號繭房’，就是ai被人類的語言文字所圈養。”
小馬眉頭緊鎖，身體不自覺地前傾，這是他陷入深度思考的標誌。
張偉舉例：“ai理解‘山’這個概念，它理解的不是那座由岩石、土壤、植被構成的實體，而是‘山’這個文字符號，與‘高’、‘峰’、‘雲’、‘攀登’等其他文字符號之間的統計關聯和共現概率。它從未真正‘看見’過山，更未曾感受過山風拂麵，因此ai更不不知道什麼是‘山’。”
小朱忍不住插話，帶著求證的語氣：“可是偉哥，現在的多模態模型已經能根據文字描述，生成非常逼真的山的圖片了啊？”
張偉笑了，是一種洞悉本質後的了然。
“這依然是符號與符號之間的映射和轉換。
我們喂給ai的，從來不是客觀世界本身，而是‘人類對客觀世界的描述’。
它始終活在一個由人類語言編織的、精致的符號幻象裡。
就像一隻詞彙量驚人的鸚鵡，它能說出流利的句子，甚至能模仿你的語氣，但它並不理解話語背後的‘意義’。”
接著，他拋出了那個在度假期間領悟的、石破天驚的比喻：
er+自然語言的ai，本質上是一台‘智能蒸汽機’。
無論我們如何優化鍋爐結構算法），如何添加更多燃煤數據），它的‘智能輸出密度’存在一個物理的上限。
想要突破這個上限，我們必須徹底更換能量的形態和轉化方式——從智能的蒸汽機時代，躍遷到智能內燃機時代，甚至……是直接撬動質能方程e=c2的智能原子能時代。”
“我靠！”
小馬猛地吸了一口氣，幾乎是下意識脫口而出的。
小馬作為985名校科班出身的ai猛人，一直以來思考的都是如何優化模型、調整參數、尋找更優質的數據源。
從未站在如此宏觀的視角，將ai的發展與人類獲取動能的革命曆史進行類比。
張偉，這個半路出家的老板，竟然對ai的底層邏輯和終極困境有如此深邃、如此高屋建瓴的見解！
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一時間，震驚、佩服，甚至一絲自愧不如的情緒交織在一起，儘讓他有點五味雜陳。
“偉哥，我服了你啊，你是怎麼想到的？你這個視角非常獨特，太有價值了啊！”
張偉似乎看穿了小馬的震驚，安慰道：“彆給自己太大壓力，小馬。這或許就叫，當局者迷，旁觀者清。你現在是深陷在技術細節的泥潭裡，有時候反而需要跳出來，從更底層的哲學和物理層麵去審視我們正在建造的巨獸。”
“哲學、物理、巨獸......，完全不相乾的三個詞！這一刻卻被毫無違和的聯係在了一起。
哎！這或許，就是分身偉哥，和真正偉哥的差距吧。”小馬無奈的歎息道。
原因講完，張偉正式切入了具體工作安排，指向屏幕上“分身2.0”的架構圖。
“認清了這個無法逾越的天花板，我們接下來的工作就有了清晰的邊界了。
小馬，我們團隊不是去砸穿獲取智能上限的天花板，那是openai、googe、deepseek他們該去搏命的事情。
我們現在的任務是——在縱向上，再做最後一次模型的訓練、迭代、優化。”
張偉在白板上寫下第一階段目標：升級分身底層邏輯，讓分身內化“雙繭房”的認知。
“我們要做的，是讓我們的分身大模型，從‘潛意識’層麵，真正認識到自己存在‘智慧繭房’和‘符號繭房’的局限。