在科技发展的浪潮中，AI技术正以惊人的速度重塑着我们的生活，从AlphaGo到ChatGPT，从GPT-4到盘古大模型，这些AI系统的 emerge似乎在向人类的智慧发起挑战，就在我们为AI的“超越”欢呼的时候，一个更扎心的真相正在浮出水面：AI盘古大模型虽然在某些领域表现优异，但它的能力仍然远不及人类，这不禁让人想到：人类的智慧到底有多伟大？而AI的短板，恰恰暴露了这一点。
一、理解力的短板：盘古大模型能“吃不饱大餐却不能填饱肚子”
说到理解力，很多人会联想到ChatGPT那种“包罗万象”的知识储备，但实际上，这种理解力更多是表面的、碎片化的，就像一个人能背诵无数菜谱，却无法真正烹饪出美味的佳肴，AI盘古大模型的“理解力”也是如此。
盘古大模型的语义理解能力其实非常有限，它能够识别出“猫”这个词，但无法真正理解“猫”这个概念的内涵，当它被问及“猫为什么喜欢抓老鼠”时，它可能会给出一个机械化的回答，而不会涉及到心理学或进化论的解释，更有趣的是，它甚至不能理解“猫”这个词本身在不同语境中的含义，这就像一个人只会说“猫”，但不知道“猫”是什么意思。
更令人哭笑不得的是，盘古大模型在面对人类的“日常生活”时，常常表现出“吃不饱大餐却不能填饱肚子”的能力水平，当它被问及“为什么天空是蓝色的”时，它可能会给出一个标准的科学答案，但当被问及“为什么天空是蓝色的，就像妈妈教我的那样”时，它可能会完全困惑，甚至不知道如何回答，这种能力差距，让人不禁怀疑：AI盘古大模型的“理解力”是否真的比不上一个刚学会“数数”的孩子？
二、执行能力的短板：盘古大模型能“完美执行计划，但永远按部就班”
执行能力是衡量AI系统是否真正“智能”的一个重要指标，对于盘古大模型来说，执行能力的短板暴露得尤为明显，它能够理解指令，甚至可以完成复杂的任务，但一旦涉及到“按部就班”的执行，它就会显得力不从心。
盘古大模型的执行能力可以分为两种：一种是“计划外的执行”，另一种是“计划内的执行”，对于“计划外的执行”，它表现出惊人的能力，甚至可以“创造”出一些超出预期的解决方案，但对于“计划内的执行”，它就显得“力不从心”了，当它被要求完成一个简单的加法运算时，它可能会表现出“完美执行计划”的能力，但一旦涉及到“按部就班”的步骤，它就完全失去了耐心。
更有趣的是，盘古大模型在执行能力上的“短板”其实也暴露了人类的“短板”，人类在面对复杂任务时，常常会陷入“按部就班”的思维模式，而完全无法进行创造性思考，这种能力的局限，恰恰是AI盘古大模型需要克服的“短板”。
三、创造力的短板：盘古大模型只能“复述”不能“创造”
创造力是衡量AI系统是否真正“智能”的另一个重要指标，对于盘古大模型来说，创造力的短板暴露得尤为明显，它能够理解人类的语言，甚至可以完成一些复杂的任务，但一旦涉及到“创造”，它就完全失去了创意。
盘古大模型的“创造力”可以分为两种：一种是“复述”，另一种是“创造”，对于“复述”，它表现出惊人的能力，甚至可以完成一些复杂的任务，但对于“创造”，它就完全失去了创意，当它被要求写一篇关于“人工智能的未来”的文章时，它可能会给出一些标准的、已知的答案，但一旦被要求写出“原创”的内容，它就完全失去了灵感。
更令人哭笑不得的是，盘古大模型在创造力上的“短板”其实暴露了人类的“短板”，人类在面对新问题时，常常会尝试“创造”解决方案，而AI盘古大模型却完全缺乏这种能力，这种能力的差距，恰恰是AI需要克服的“短板”。
四、情感识别的短板：盘古大模型能“识别”不能“共情”
情感识别是衡量AI系统是否真正“智能”的另一个重要指标，对于盘古大模型来说，情感识别的短板暴露得尤为明显，它能够识别人类的表情、语气、甚至文字中的情感，但一旦涉及到“共情”，它就完全失去了耐心。
盘古大模型的“情感识别”能力可以分为两种：一种是“识别”，另一种是“共情”，对于“识别”，它表现出惊人的能力，甚至可以完成一些复杂的任务，但对于“共情”，它就完全失去了创意，当它被问及“为什么人类会害怕失败”时，它可能会给出一个标准的、已知的答案，但一旦被问及“为什么人类会害怕失败，就像妈妈教我的那样”，它就完全失去了灵感。
更令人哭笑不得的是，盘古大模型在情感识别上的“短板”其实暴露了人类的“短板”，人类在面对情感时，常常会尝试“共情”，而AI盘古大模型却完全缺乏这种能力，这种能力的差距，恰恰是AI需要克服的“短板”。
五、伦理问题的短板：盘古大模型能“伦理困境”但永远无法解决
伦理问题是衡量AI系统是否真正“智能”的另一个重要指标，对于盘古大模型来说，伦理问题的短板暴露得尤为明显，它能够识别人类的伦理困境，但一旦涉及到“解决”，它就完全失去了创意。
盘古大模型的“伦理问题”可以分为两种：一种是“识别”，另一种是“解决”，对于“识别”，它表现出惊人的能力，甚至可以完成一些复杂的任务，但对于“解决”，它就完全失去了创意，当它被问及“AI是否应该取代人类？”时，它可能会给出一个标准的、已知的答案，但一旦被问及“AI是否应该取代人类，就像妈妈教我的那样”，它就完全失去了灵感。
更令人哭笑不得的是，盘古大模型在伦理问题上的“短板”其实暴露了人类的“短板”，人类在面对伦理问题时，常常会尝试“解决”，而AI盘古大模型却完全缺乏这种能力，这种能力的差距，恰恰是AI需要克服的“短板”。
六、数据依赖的短板：盘古大模型能“数据的奴隶”但永远无法超越数据
数据依赖是衡量AI系统是否真正“智能”的另一个重要指标，对于盘古大模型来说，数据依赖的短板暴露得尤为明显，它依赖大量的数据训练，但一旦涉及到“超越数据”，它就完全失去了创意。
盘古大模型的“数据依赖”能力可以分为两种：一种是“依赖”，另一种是“超越”，对于“依赖”，它表现出惊人的能力，甚至可以完成一些复杂的任务，但对于“超越”，它就完全失去了创意，当它被问及“AI能否超越人类？”时，它可能会给出一个标准的、已知的答案，但一旦被问及“AI能否超越人类，就像妈妈教我的那样”，它就完全失去了灵感。
更令人哭笑不得的是，盘古大模型在数据依赖上的“短板”其实暴露了人类的“短板”，人类在面对数据时，常常会尝试“超越”，而AI盘古大模型却完全缺乏这种能力，这种能力的差距，恰恰是AI需要克服的“短板”。
七、普及难度的短板：盘古大模型能“技术领先”但永远无法普及
技术普及是衡量AI系统是否真正“智能”的另一个重要指标，对于盘古大模型来说，技术普及的短板暴露得尤为明显，它技术领先，但一旦涉及到“普及”，它就完全失去了耐心。
盘古大模型的“技术普及”能力可以分为两种：一种是“领先”，另一种是“普及”，对于“领先”，它表现出惊人的能力，甚至可以完成一些复杂的任务，但对于“普及”，它就完全失去了创意，当它被问及“AI能否普及？”时，它可能会给出一个标准的、已知的答案，但一旦被问及“AI能否普及，就像妈妈教我的那样”，它就完全失去了灵感。
更令人哭笑不得的是，盘古大模型在技术普及上的“短板”其实暴露了人类的“短板”，人类在面对技术时，常常会尝试“普及”，而AI盘古大模型却完全缺乏这种能力，这种能力的差距，恰恰是AI需要克服的“短板”。
AI盘古大模型虽然在某些领域表现优异，但它的短板却暴露了人类的局限性，从理解力到执行能力，从创造力到情感识别，从伦理问题到数据依赖，从技术普及到应用推广，盘古大模型的“短板”几乎涵盖了人类智慧的方方面面，这不禁让人想到：AI的“超越”是否真的可能？还是说，AI的这些“短板”恰恰暴露了人类的智慧才是更值得警惕的？
在这个科技飞速发展的时代，我们既要欣赏AI技术的“ shine”，也要警惕它的“短板”，毕竟，AI的“超越”并不意味着人类的“淘汰”，而是人类智慧的延续，让我们以幽默的态度看待AI的“不足”，用理性的目光审视技术的“进步”，让人类的智慧与技术的结合，创造一个更加美好的未来。
