Ethan Mollick：基于旧模型的 AI 研究需谨慎
emollick · x · 2026-08-24
Ethan Mollick 探讨了仅基于旧模型（如 GPT-4）发表 AI 影响研究的注意事项。他指出，正面结论（如 AI 已达到某种阈值）通常比负面结论（如 AI 在某任务上有偏差/无能）更持久。
若结论是 AI 能做某事：
通常有效，因为模型能力一般不会退化。
若结论是 AI 做不好某事（需谨慎）：
- 明确限定： 直接声明“GPT-4 做不到 X”，作为基准测试而非通用结论。
- 测量趋势： 对比不同代际模型（包括推理模型），观察能力变化。
- 论证固有缺陷： 提供强有力的证据表明 AI 存在某种无法克服的自然局限性。
- 关注中介因素： 研究提示词、社会背景等如何影响模型表现，这些对未来仍有参考价值。
- 关注人类反应： 研究人类如何与 AI 互动及其带来的社会影响。
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