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自动化的悖论:AI越强,人类越忙

本文探讨了AI自动化发展中的一个核心悖论:尽管AI能力快速提升,但人类的工作量并未减少,反而可能增加。文章以作者所在公司Every为例,说明AI工具已深度嵌入编码、写作、客服等流程,但并未导致裁员,而是重组了工作形态。人类从重复执行者转变为框架设计者、系统维护者和质量判断者。 AI擅长将过去已沉淀的能力(如代码、文案、客服回复)商品化,使其变得廉价且人人可用。这导致市场出现大量同质化的“默认输出”。然而,真正稀缺的是面对具体当下问题时的判断力、差异化创造和意义定义能力。因此,自动化并未消灭专家,反而创造了更多需要专家介入的场景,例如工程师需要审查AI生成的代码,编辑需要打磨AI起草的文稿。 文章进一步指出,基准测试(如高级工程师编码测试)衡量的只是模型在特定人类设定的“框架”内的表现。模型可以快速攻克一个框架,但人类会不断将问题推进到更复杂的新框架中。AI可以高效执行目标,但缺乏真正的主体性——它回应人类设定的问题,而非自主产生目标。知识工作的未来在于人类持续扮演“框定者”的角色。 因此,AI让“执行”变便宜,却让“判断什么值得做、为何做、做到何种程度”变得更为珍贵。自动化没有消除人类工作的价值,而是使其变得更前沿、更依赖人类的独特判断。

marsbit05/24 07:06

自动化的悖论:AI越强,人类越忙

marsbit05/24 07:06

智谱凭什么一天暴涨近30%?

智谱(02513.HK)股价单日暴涨近30%,核心触发因素是公司面向企业客户开放的GLM-5.1高速版API,其模型输出速度达到每秒400个token,刷新全球大模型API速度上限。 这一速度约为行业平均水平的3到5倍,意味着每秒可生成约200个汉字,显著提升了AI任务的执行效率。在AI进入Agent(智能体)时代、任务需要模型进行多轮自我调用的背景下,速度成为关键竞争力,直接影响任务完成时间和智能上限。 实现这一突破依赖智谱在推理引擎、并行策略和网络架构三个层面的技术创新: 1. **TileRT推理引擎**:将整个模型编译成持续运行的流水线,避免传统框架中频繁启动和等待的开销,并通过“Warp专门化”让GPU内不同计算组并行工作。 2. **异构并行策略**:针对GLM-5.1采用的MLA注意力机制,让多块GPU分工协作(如有的负责稀疏检索,有的负责密集计算),优化计算流程。 3. **ZCube网络架构**:取代行业标准的树形网络拓扑,采用扁平化互联设计,使得任意两台GPU间通信路径唯一且最短(仅需2跳),从根本上避免了网络拥塞,提升了集群整体吞吐并降低了延迟。 技术升级带来直接效益:在同等GPU投入下,集群吞吐量提升15%,相当于免费获得更多算力;任务尾延迟下降40.6%,提升了稳定性;网络建设成本因精简结构而节省约三分之一。 从行业影响看,智谱的技术路径证明,在相同算力下可以产出更多,这有助于重构GPU之外的基础设施生态。长期可能侵蚀英伟达在网络侧的溢价,利好能够提供高密度交换机的厂商以及国内光模块企业。同时,该纯软件方案理论上可移植到国产AI芯片,有望降低其软件生态门槛。

marsbit05/23 01:22

智谱凭什么一天暴涨近30%?

marsbit05/23 01:22

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