#AI五大建议五大避雷##正视AI而不是逃避它# 有人说，AI开口就是“胡说八道”，就像个“瞎学舌的鹦鹉”，但Harry Law在文章里指出，这类说法其实是一种逃避——没真正理解现在的AI到底能做什么、不能做什么。 一些人还停留在2023年，认为现在的AI大模型“只会编”，现实是，最新模型在真实场景中早已实现大规模部署，有些任务上准确率已达99%。 面对这样的落差，Law给出了十条建议，告诉我们什么才是靠谱的AI视角： 应该做的事： 跟上AI发展节奏，别老拿旧模型说事； 保持学习，不要不懂装懂； 去看别人怎么用LLM，别只靠臆想； 成功失败都要看，多角度找规律； 如果现有范式解释不清，那就试着找一个新的。 需要避免的坑： 不进行思考，就说出“它不过如此”这类话，是一种逃避； 过于自信地预测AI“做不到”某事，容易被打脸； 不要忽略模型之间差异，AI和AI之间也有不同； 总拿幻觉说事，却不看它实际能做的场景； 不要只看大模型厂商，不看其分数表现，AI不应该只讲“出处”。 Law的核心观点是：真正有效的AI批评，不是停留在标签和立场上，更不是隔岸观火式的“否定一切”。 相反，它应该深入了解技术本身——包括其使用场景、设计边界与真正风险——再提出有力的问题。 AI已经成为一个社会、文化和哲学事件。如果学术界还想在AI如何落地、如何治理这些问题上有话语权，就必须走进来，而不是绕过去。 感兴趣的小伙伴可以点击原文：-academics-get-wrong