The AI Era: When the 'Human-Dog Gap' Shrinks to the 'Human-Human Gap'

marsbitXuất bản vào 2025-12-23Cập nhật gần nhất vào 2025-12-23

Tóm tắt

In the AI era, the gap between humans is narrowing from what was once likened to the difference between "humans and dogs" to a more comparable "human-to-human" difference. The author uses a hypothetical scoring system: a child scores 10 points, a PhD 60, a professor 75, and Einstein 100. With AI estimated at 40 points in cognitive value (effectively 80 when considering its generalist nature), a child with AI reaches 90 points, while Einstein with AI reaches 180—reducing their relative gap from 10x to 2x. Some argue that AI proficiency varies—novices may only leverage 20% of AI’s potential, while experts extract 100%, widening absolute gaps (e.g., child+AI novice=30 vs. Einstein+AI expert=200). However, the author contends this is temporary. As AI evolves, it will become smarter and easier to use, reducing the skill threshold. Future AI might score 240+ points, with humans consistently utilizing 80-120% of its potential. Eventually, a child with advanced AI could reach 1010 points, and Einstein 1100—a negligible 1.1x difference. The core idea: while current AI proficiency disparities may temporarily widen gaps, AI’s inevitable progress in intelligence and usability will democratize access, diminish human cognitive inequalities, and make individual expertise less impactful—like everyone having access to the same powerful tool.

I didn’t expect my last post to spark so much discussion. In essence, we’re all talking about the same thing—it’s just that our descriptions of the numbers differ slightly.

You’ve all heard the saying: sometimes the gap between people is bigger than the gap between humans and dogs. But this phrase was born before the current wave of AI.

Today, I’ll try to quantify this idea. The numbers are all rough estimates, just for fun—don’t take them too seriously.

Assume an elementary school student’s cognitive ability is 10 points, a PhD is 60 points, a university professor is 75 points, and Einstein is 100 points.

The gap between 10 and 100 points is indeed huge—a full 10x difference. It’s not wrong to call it the difference between humans and dogs.

By 2025, AI’s cognitive ability will be worth at least 40 points. Considering AI is a generalist, while PhDs and professors are usually specialists, AI’s value effectively doubles to at least 80 points.

So we have:

- Elementary student + AI = 90 points

- PhD + AI = 140 points

- Professor + AI = 155 points

- Einstein + AI = 180 points

With AI, the absolute gap between the elementary student and Einstein remains 90 points, but the relative gap shrinks from 10x to just 2x.

This is my point: AI is narrowing the gap between humans.

Some might object: “But an elementary student can’t develop AI like a professor can!”

It’s like in One Piece, where characters develop their Devil Fruit abilities differently. The same Gomu Gomu Fruit: Luffy at Gear 1 can’t beat Luffy years later at Gear 4 (a newbie vs. a seasoned expert).

True. If AI is worth 80 points:

- A casual user (e.g., asking occasional questions) might only harness 20 points.

- Someone highly skilled at using AI (e.g., intense vibe coding) might overclock it to 100 points.

So:

- Elementary student + AI newbie = 30 points

- Einstein + AI expert = 200 points

The gap widens from 90 to 170 points! So with AI, the gap between people actually increases!

This is the view of teachers Lao Bai and Alvin—and they’re not wrong.

But—and this is a big but—while our views seem conflicting, their core is similar. Why?

Because I assume AI will keep evolving:

First, it will get smarter.

Second, it will become easier to use.

2025 is just a transitional year. The further we go, the simpler it will be to become a prompt engineer. The barrier will lower until it’s “as easy as speaking.” Learning to use AI will get easier, not harder.

Assume AI gets smarter, reaching maybe 240 points. Utilization levels could range from low to high: 200, 240, 280 points.

Then:

- Elementary student: 10 + 200 = 210 points

- Einstein: 100 + 280 = 380 points

The gap is 170 points, but it’s not even 2x anymore—it’s just 1.8x. The absolute gap grew, but the relative gap shrank.

What about in 10 years? Super optimistically, assume AI’s cognition evolves to around 1000 points.

Then:

- Elementary student: 1010 points

- Einstein: 1100 points

(If this day comes) even Einstein can’t pull ahead of the elementary student.

Those who think AI has widened the gap between humans are seeing a temporary state—because AI is new, and people’s ability to leverage it varies widely now.

But AI has replaced writers, artists, dancers... profession after profession falls. Are you really worried AI won’t replace the trainers who teach “how to unlock 100% of AI’s potential”?

Come on—that’s AI’s home turf.

In the future, humans routinely harnessing 80%–120% of AI’s potential will be the norm, not the exception.

The smarter AI gets, the smaller human roles become, and the narrower the gaps between people.

It’s like two martial arts masters suddenly allowed to use rocket launchers. What difference does it make if one trained 10 years in fists and feet, and the other 15 years with a blade?

Câu hỏi Liên quan

QWhat is the main argument of the article regarding AI's impact on human intelligence gaps?

AThe article argues that while AI may temporarily widen the absolute gap in cognitive capabilities between individuals (e.g., a novice vs. an expert AI user), it ultimately reduces the *relative* gap as AI becomes smarter and easier to use. In the long term, human differences become negligible when augmented by highly advanced AI.

QHow does the author use a scoring system to illustrate AI's effect on human capabilities?

AThe author assigns hypothetical scores: a小学生 (elementary student) scores 10, a博士 (PhD) 60, a大学教授 (professor) 75, and Einstein 100. With AI, their scores combine with AI's value (e.g., 80 points in 2025), shrinking the relative gap from 10x (e.g., 10 vs. 100) to 2x (e.g., 90 vs. 180).

QWhy do some believe AI increases human inequality, and how does the author counter this?

ASome argue that AI increases inequality because skilled users (e.g., AI experts) can leverage it better than novices, widening the gap. The author counters that this is temporary—as AI evolves, it will become easier to use (e.g., '有嘴就行' or 'just need a mouth'), and AI itself will replace the need for specialized training, reducing individual differences.

QWhat analogy does the author use to describe AI's long-term effect on human competition?

AThe author compares it to two martial artists using rocket launchers: their individual training (e.g., 10 vs. 15 years of skill) becomes irrelevant when both have access to the same overpowered tool, diminishing the significance of human effort.

QHow does the author envision the future of AI's role in human capabilities?

AThe author envisions AI becoming extremely intelligent (e.g., 1000 points) and easy to use, allowing even a小学生 (elementary student) to reach 1010 points, nearly matching Einstein at 1100. Human differences will shrink as AI does most of the cognitive work, making individual gaps trivial.

Nội dung Liên quan

Dự đoán năm 2029: Khi tiền điện tử hoàn toàn 'biến mất', ai sẽ tồn tại trong cuộc đại biến đổi tài chính này?

**Tóm tắt: Dự báo về tình hình tài chính vào năm 2029 - Khi tiền mã hóa "tàng hình"** Bài viết đưa ra một kịch bản cụ thể về sự phát triển của ngành công nghiệp tiền mã hóa từ nay đến năm 2029, tập trung vào ba vấn đề cốt lõi: giá trị của token, ứng dụng công nghệ và sự chuyển đổi thành cơ sở hạ tầng tài chính truyền thống. **Giai đoạn chính:** * **Giữa 2026:** Thị trường hợp đồng vĩnh viễn cho tài sản tư nhân (ví dụ: cổ phần SpaceX, OpenAI) trên các sàn giao dịch phi tập trung như Hyperliquid trở nên phổ biến, cung cấp định giá thời gian thực và cho thấy nhu cầu thực sự là về tài sản chất lượng, không phải token. * **Cuối 2026:** Lĩnh vực "AI + Crypto" suy yếu (trừ thị trường dự đoán). Token hóa tài sản truyền thống (quỹ thị trường tiền tệ, tín dụng tư nhân) tăng tốc một cách thầm lặng trong khuôn khổ pháp lý, tách biệt với thị trường đầu cơ ồn ào. * **Đầu 2027:** Các quỹ blockchain lớn tập trung vào việc xây dựng cơ sở hạ tầng và dịch vụ tuân thủ cho khách hàng tổ chức, với tầm nhìn dài hạn là phục vụ số lượng lớn nhà đầu tư phổ thông đủ điều kiện. * **Giữa đến cuối 2027:** Ba lĩnh vực (hợp đồng vĩnh viễn tài sản tư nhân, stablecoin, token hóa tài sản) đều chạm trần tăng trưởng do các hạn chế pháp lý, đặc biệt là lệnh cấm quảng cáo chứng khoán tư nhân và sự không chắc chắn về chính sách trước cuộc bầu cử Mỹ 2028. * **2028:** Sau bầu cử (giả định đảng Dân chủ thắng), sự không chắc chắn giảm dần. Một sự kiện thanh lý dây chuyền trên thị trường hợp đồng vĩnh viễn làm lộ rõ rủi ro của việc thiếu tài sản cơ sở. Điều này dẫn đến việc nới lỏng quy định, **cho phép công khai quảng cáo việc chuyển nhượng cổ phần tư nhân thứ cấp cho nhà đầu tư đủ điều kiện**, tạo ra một kênh đầu tư hợp pháp mới. * **2029:** Thị trường chứng khoán tư nhân trở thành tâm điểm, thúc đẩy một đợt tăng giá mới dựa trên giá trị thực của các doanh nghiệp công nghệ. Token chỉ có giá trị nếu đại diện cho quyền đòi tài sản thực có hiệu lực pháp lý. Stablecoin tăng trưởng ổn định. Các yếu tố đầu cơ thu hẹp. Chức năng cơ sở hạ tầng tài chính của tiền mã hóa trở nên "tàng hình", được tích hợp hoàn toàn và không còn là chủ đề thảo luận riêng biệt. **Luận điểm trung tâm:** Trở ngại chính của ngành không phải là công nghệ mà là pháp lý. Dấu hiệu then chốt để xác thực dự báo này là việc **nhà đầu tư phổ thông có được kênh tiếp cận hợp pháp với thị trường cổ phần tư nhân vào cuối năm 2028 hay không.**

marsbit29 phút trước

Dự đoán năm 2029: Khi tiền điện tử hoàn toàn 'biến mất', ai sẽ tồn tại trong cuộc đại biến đổi tài chính này?

marsbit29 phút trước

Sau khi Mỹ cấm Fable 5, trí tuệ nhân tạo tăng 47%

Ngày 15/6, cổ phiếu Zhipu (智谱) tại Hồng Kông tăng mạnh tới 47.6% trước khi đóng cửa ở mức +32.82%, đạt vốn hóa thị trường kỷ lục 649,6 tỷ HKD. Động lực trực tiếp đến từ hai sự kiện ngành. Ngày 12/6, Anthropic đã vô hiệu hóa quyền truy cập vào các mô hình hàng đầu Claude Fable 5 và Claude Mythos 5 trên toàn cầu do lệnh kiểm soát xuất khẩu của Mỹ. Sự kiện này cho thấy rủi ro khi các mô hình AI tiên tiến trở nên "không thể truy cập ổn định", đặc biệt đối với các nhà phát triển và doanh nghiệp phụ thuộc vào chúng. Ngay ngày hôm sau (13/6), Zhipu tuyên bố mở mô hình mã nguồn mở mạnh nhất của mình, GLM-5.2, cho tất cả người dùng Coding Plan, với API và trọng số mô hình sẽ được phát hành theo giấy phép MIT. GLM-5.2 tập trung vào nâng cao khả năng xử lý tác vụ dài hạn (Long Horizon Task), hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh 1M token. Sự cố của Anthropic và động thái của Zhipu đánh dấu sự thay đổi trong logic cạnh tranh ngành AI: từ "mô hình nào mạnh hơn" sang "mô hình nào có thể tiếp cận ổn định hơn". Khi AI trở thành cơ sở hạ tầng quan trọng, các yếu tố như tính ổn định, bền vững, khả năng kiểm soát và tính sẵn có đang trở nên quan trọng ngang bằng với năng lực kỹ thuật. Phản ứng nhanh chóng của thị trường vốn cho thấy sự định giá lại này, với lợi thế dần nghiêng về các mô hình mở, dễ tiếp cận và tự chủ.

marsbit34 phút trước

Sau khi Mỹ cấm Fable 5, trí tuệ nhân tạo tăng 47%

marsbit34 phút trước

Hướng dẫn Đăng ký và Gửi bài cho Chuyên mục PANews

**Hướng dẫn Đăng ký và Đăng bài Chuyên mục PANews** Bài viết cung cấp hướng dẫn toàn diện để trở thành tác giả chuyên mục và đăng bài trên PANews. **Yêu cầu về Nội dung Chuyên mục:** * Tập trung vào nội dung sâu về Crypto, Web3, dữ liệu, quan điểm phân tích. * **Không chấp nhận:** Nội dung quảng bá sản phẩm/thương hiệu là chính (nên liên hệ bộ phận thương mại) hoặc nội dung được tạo hàng loạt bằng AI. **Cách Đăng ký Chuyên mục:** * **Trên web:** Truy cập trang chủ PANews, cuộn xuống cuối trang và nhấp "申请专栏" (Đăng ký chuyên mục). Đăng ký bằng số điện thoại/email (chỉ cần mã xác minh để đăng nhập sau này). Điền tên chuyên mục, mô tả, tải lên ảnh đại diện và gửi liên kết đến các bài viết mẫu đã xuất bản. * **Trên điện thoại:** Vào mục "我的" (Của tôi), chọn "投稿与创作" (Đóng góp & Sáng tạo) và điền thông tin. **Hướng dẫn Đăng bài:** 1. Đăng nhập trên trang web. 2. Vào **Trang cá nhân** -> **Trung tâm Sáng tạo**. 3. Sử dụng trình biên tập để tạo và đăng bài viết mới. **Nhúng Video:** * Chỉ hỗ trợ nhúng mã từ nền tảng bên thứ ba (ví dụ: Bilibili). * Sao chép mã nhúng từ video, trong trình biên tập bài viết, chọn **Chèn/Chỉnh sửa phương tiện** -> tab **Nhúng** -> dán mã. * Có thể điều chỉnh kích thước hiển thị video (đề xuất: rộng 100%, cao 560px). **Công cụ Hỗ trợ: PANews Skills** * Bộ kỹ năng AI chính thức của PANews, cho phép các AI Agent tương tác với nền tảng. * **Ba kỹ năng chính:** 1. `panews`: Theo dõi xu hướng, lấy bảng xếp hạng bài đọc bắt buộc, bài viết nổi bật, động thái gọi vốn. 2. `panews-creator`: **Quan trọng cho đăng bài** - Hỗ trợ quản lý chuyên mục, xuất bản bài viết, tải lên hình ảnh. 3. `panews-web-viewer`: Phân tích cú pháp trang web PANews sang Markdown. * **Cách sử dụng `panews-creator`:** * Cài đặt từ GitHub: `https://github.com/panewslab/skills`. * Cần lấy giá trị `authorization` từ tài khoản chuyên mục của bạn: Đăng nhập vào PANews, mở Công cụ Nhà phát triển trình duyệt (F12), vào tab **Network**, tìm một yêu cầu API và sao chép giá trị `authorization` từ phần **Request Headers**.

marsbit44 phút trước

Hướng dẫn Đăng ký và Gửi bài cho Chuyên mục PANews

marsbit44 phút trước

Tôi dùng AI tự dựng cho mình một bàn làm việc đầu tư

Trong nửa tháng qua, tôi đã sử dụng Vibe Coding (lập trình bằng ngôn ngữ tự nhiên với AI) để tự xây dựng một bảng điều khiển đầu tư cá nhân, biến những ý tưởng lâu nay thành hiện thực. Tôi đã phát triển bốn công cụ nhỏ: 1. **Bảng điều khiển tài sản đa thị trường:** Tổng hợp tất cả danh mục đầu tư (chứng khoán Mỹ, Crypto, HK, A-share) vào một trang duy nhất, hiển thị tổng tài sản, lãi/lỗ trong ngày, cùng các tính năng giám sát biến động lớn và ghi chú. 2. **Giám sát cá cược thị trường dự đoán (PM):** Tập trung theo dõi các vụ cá cược về sự kiện tương lai (như định giá công ty, sự kiện vĩ mô), so sánh biến động xác suất với tin tức và thị trường thứ cấp để tìm kiếm cơ hội chênh lệch thông tin. 3. **Hệ thống quản lý công việc viết lách:** Một backend đơn giản trên đám mây để quản lý danh sách chủ đề, tiến độ bài viết và ý tưởng. 4. **Công cụ định dạng tự động:** Giúp chuyển đổi bài viết sang các định dạng phù hợp cho nhiều nền tảng khác nhau một cách nhanh chóng. Trải nghiệm này cho thấy AI đang thay đổi cách nghiên cứu đầu tư của người bình thường. Chúng ta không cần phải tạo ra các mô hình phức tạp ngay lập tức, mà có thể từ từ tích lũy các hệ thống cơ bản của riêng mình: * Hệ thống quan sát tài sản. * Hệ thống giám sát tín hiệu thị trường. * Hệ thống sơ đồ mối quan hệ ngành/lĩnh vực. * Hệ thống tổng kết, đánh giá lại quyết định. Sức mạnh của AI và Vibe Coding nằm ở việc cắt giảm đáng kể sự phiền phức trong quá trình thực hiện, cho phép vòng lặp "ý tưởng - hiện thực hóa - sử dụng - phản hồi - chỉnh sửa" diễn ra nhanh chóng, giúp duy trì động lực và không để các ý tưởng bị lãng quên.

marsbit1 giờ trước

Tôi dùng AI tự dựng cho mình một bàn làm việc đầu tư

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai

Bài viết Nổi bật

Làm thế nào để Mua ERA

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Caldera (ERA) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua Caldera (ERA) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ Caldera (ERA) của BạnSau khi mua Caldera (ERA), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch Caldera (ERA)Giao dịch Caldera (ERA) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 535Xuất bản vào 2025.07.17Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua ERA

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến ​​của người dùng về giá của ERA (ERA) được trình bày dưới đây.

活动图片