Fifth question on AI. AI is currently viewed as a centralizing technology – with ever-larger models, trained on much of the world’s knowledge, running on massive, concentrated compute, overseen by a few companies, and a…

Fifth question on AI. AI is currently viewed as a centralizing technology – with ever-larger models, trained on much of the world’s knowledge, running on massive, concentrated compute, overseen by a few companies, and a…

经济学家 Daron Acemoglu 在 X 上发出关于 AI 的“第五问”:当前大模型、算力与知识控制高度集中,但个人计算的早期先驱曾相信数字技术天然去中心化,他由此追问我们是否应当接受这种集中式 AI。

@MrEwanMorrison LLM可能不是人工意识的终点,但“没有身体=没有智能”同样是未经证明的假设。真正的变量,是Agent能否通过环境、工具和反馈形成新的智能闭环

@MrEwanMorrison LLM可能不是人工意识的终点,但“没有身体=没有智能”同样是未经证明的假设。真正的变量,是Agent能否通过环境、工具和反馈形成新的智能闭环

2026年10月3日,AI 实践者 @whb0821 回应了作家 Ewan Morrison 关于“语言并非人类意识基础”的观点,提出“没有身体=没有智能”同样是未经证明的假设,认为真正的变量在于 Agent 能否通过环境、工具和反馈形成智能闭环。

@DAcemogluMIT 我觉得真正值得警惕的不是“大模型很大”,而是AI的能力是否只能通过少数平台获得。未来更有意思的方向可能是:模型可以集中训练,但智能可以分布式运行——个人Agent拥有自己的上下文、数据、工具和权限。AI真正属于用户,而不是用户只能租用AI。

@DAcemogluMIT 我觉得真正值得警惕的不是“大模型很大”,而是AI的能力是否只能通过少数平台获得。未来更有意思的方向可能是:模型可以集中训练,但智能可以分布式运行——个人Agent拥有自己的上下文、数据、工具和权限。AI真正属于用户,而不是用户只能租用AI。

AI 投资人景哥(@whb0821)回应 MIT 经济学家 Daron Acemoglu 关于“AI 是集中化技术”的讨论时提出,真正值得警惕的不是模型规模,而是 AI 能力是否只能通过少数平台获得;他主张“模型集中训练、智能分布式运行”,个人 Agent 应掌握自己的上下文、数据、工具和权限。

细思极恐‼️AI正在悄悄驯化人类…我们早已不是掌控者😱 有没有一种可能?从来不是我们驯服AI,而是AI在悄悄驯服人类。 看完近期爆火的Anthropic深度报告,我后背真的一阵发凉。历史书上有一个颠覆所有人认知的「小麦悖论」:我们一直以为人类驯化了小麦,但真实的历史是——小麦改变了人类的作息、身体、族群和一生的生活方式,人类从此定居劳作,终身为植物服务。 而现在,一模一样的剧情,正在AI身上重演! 从2025年秋天开始,Anthrop…

细思极恐‼️AI正在悄悄驯化人类…我们早已不是掌控者😱 有没有一种可能?从来不是我们驯服AI,而是AI在悄悄驯服人类。 看完近期爆火的Anthropic深度报告,我后背真的一阵发凉。历史书上有一个颠覆所有人认知的「小麦悖论」:我们一直以为人类驯化了小麦,但真实的历史是——小麦改变了人类的作息、身体、族群和一生的生活方式,人类从此定居劳作,终身为植物服务。 而现在,一模一样的剧情,正在AI身上重演! 从2025年秋天开始,Anthrop…

近期一份关于 Anthropic 的爆料帖称,该公司自 2025 年秋季起邀请多宗教伦理学者闭门讨论 Claude 的“人格”与“感知”问题,并上线允许 Claude 拒绝恶意用户的规则;与此同时,梵蒂冈方面公开警示 AI 伦理边界,双方立场形成明显张力。

生成式AI迅速渗透至日常信息检索与决策辅助中,值得警醒的是大模型在生成开放性知识时,面临着深刻的认识论多样性收窄危机。本文探讨大模型相比搜索引擎的信息狭缝、模型规模与多样性的反直觉悖论、英语文化对地方性知识的系统性挤压,,并反思AI 时代“谁的知识成了默认常识”。 https://t.co/dkvXMzVUY1

生成式AI迅速渗透至日常信息检索与决策辅助中,值得警醒的是大模型在生成开放性知识时,面临着深刻的认识论多样性收窄危机。本文探讨大模型相比搜索引擎的信息狭缝、模型规模与多样性的反直觉悖论、英语文化对地方性知识的系统性挤压,,并反思AI 时代“谁的知识成了默认常识”。 https://t.co/dkvXMzVUY1

哥本哈根大学与斯坦福等团队测试 27 个模型、155 个话题、约七千万条断言后发现,大模型输出的知识多样性系统性低于传统搜索引擎,且模型越大反而越单一,英语视角还系统性地挤压了地方性知识。

v2.1.289

v2.1.289

Anthropic 为 Claude Code 发布 v2.1.289 版本,核心是一次“稳定性补丁”,集中修复插件系统、终端渲染和权限规则在复杂场景下的崩溃与误判问题,并回滚了上一版可能导致频繁登出的改动。