剛剛看到一段Altman的訪談，他公開比較訓練AI模型所消耗的能源與我們人類所消耗的資源。你知道嗎，這是一個非常具有代表性的時刻。對他來說，訓練一個GPT-4大約需要的能源，等同於養育三千個人成長到成年的資源。數學很嚴格：人每天消耗約2000大卡，20年下來約是17,000 kWh。而GPT-4在一次訓練周期中消耗了5000萬kWh。但奇怪的是——經過這17,000 kWh訓練出來的人，能產生的回報卻可以持續40到60年。而模型則在兩年內過時，並需要重新訓練。Sam Altman想要7兆美元，並且為Stargate項目獲得相當於整個紐約市能源消耗的資源。所有這些都以人類的利益為理由來正當化。常見的說法是：任何關於資料中心的危害、電價上升、土地被佔用的問題，都用一句話回應：這都是為了你自己好，很快你就能治癒癌症，獲得自由。什麼時候？很快。與此同時，人們因為AI更有效率而被裁員數以萬計。其實早就被推翻了——只是裁減薪資成本而已。留下來的人，現在在修復這個系統留下的漏洞。這就是所謂的「優化」。我看到這種思維模式：人類的經驗——愛、錯誤、個人成長——都只是輸入資料。得到一個聰明的單元的低效方法。對Altman和他的圈子來說，我們只是一個耗能的過時錯誤集。只要AI還不能自己搞定一切，我們才有用。而這正是他們試圖改變的。於是他們需要超大規模的資料中心。他們準備翻山越嶺。但從Altman自己的角度來看——從效率的角度來看。生成模型是史上最耗能且快速過時的產品。它們充滿幻覺，永遠無法擺脫——這是它們的本性。AI公司長期虧損，沒有任何理由相信AI的可靠性會接近普通軟體的穩定性。那麼，這裡對人類的好處在哪裡？這個辯論的目的何在？因為需要讓社會接受一個新的常態。如果我們認為孩子和伺服器架子是可比的智慧單位，那麼電價的上升就成了一個必要的犧牲。用算法取代人類，是進化的合理步驟。教育的衰退將不再重要。這像是工業化農業，把牲畜按飼料轉化率來評價產能。我們正接近一個點：技術不再是工具，而是重新定義人類價值的手段。在賽博朋克反烏托邦中，企業總是把人當作資源。Sam Altman只是把這個論述正式化了。但事實是：人不是系統中的中介節點。我們不是AI的訓練資料。我們才是真正的目標，AI存在的理由。如果一個系統需要整個大都市的能源來模擬一個人的智慧，而它的創造者卻聲稱這比養育孩子更有效率——那麼，這個系統就是壞的。沒有哲學家，程式天才也就沒意義了。因為沒有理解我們為何追求進步，我們的技術就會變成高效的自我毀滅工具。我的結論是：Altman不僅是在保護商業模式，他在提出一個交易——承認自己是過時的軟體，換取一種效率的幻覺。我的回答是：不。養育一個花費20年時間的孩子，並不是成本，而是生命本身。如果你的AI阻礙了這個生命，問題就不在能源，而在你自己。