Mollick：AI 能力远未被用满，「能力过剩」才是当下最大机会
One Useful Thing (Ethan Mollick) · rss · 2026-09-19
宾夕法尼亚大学教授 Ethan Mollick 提出当前 AI 发展的核心问题不是模型不够强，而是「能力过剩（capability overhang）」——模型能做的与人们实际在做的之间差距巨大。
他的实测案例：
- 让 GPT-6 Astra 把 1977 年纯文字冒险游戏 Zork 改造成完整 3D 动作冒险游戏，AI 自行决定场景与角色造型
- 让 Fable 5.1 根据十余段视频、书架照片和两份目录，逐帧读取书脊，3D 重建意大利作家艾柯的私人图书馆，在 2.7 万个书架格位中定位约 5000 本可识别的书，并按确定/猜测/未知分级、用雾效绘制镜头未及之处
- 给 AI 一本自己新书的书稿，它自主调用 Blender 搭建 3D 动画场景、写剧本、生成配音配乐，45 分钟交付一支预告片；随后还以 Blender 动画为分镜，操作浏览器中的视频生成器剪出成片
这些任务本需研究员、程序员、设计师数周协作，且只花掉付费账号一小部分 token 额度。
核心论点：与其担忧未来 AI，不如先用好现有能力。人不应在产出上与 AI 竞争，而要用 AI 难以替代的四种个人优势与其协作：
- 深度知识：内行直觉能判断 AI 输出好坏，Anthropic 研究也显示专家能从 AI 获得更多、更好的产出
- 广博知识：AI 学过设计思维、贝叶斯推理、丰田生产方式等无数范式，但只有你知道术语才会去要求（比如让 AI 别在标题上再加"眉题"）
- 品味：生成变得廉价后，稀缺的是筛选与判断
- 能动性：主动发起、追问与迭代的能力
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