当前关于AI的讨论过于疯狂，当聊天机器人屡屡产生的事实性错误，人们应该跳出“技术崇拜”，以批判性视角审视AI的真实能力边界。
2025年夏季，AI领域经历了一场静默的变革。
OpenAI的重磅产品GPT-5登场，市场却出人意料地反应冷淡。这款全新的语言模型在多个领域展现出强大的性能提升，从编程到创意写作，再到医疗咨询，GPT-5似乎无所不能。然而，用户反馈其回答风格冷淡简短、缺乏个性化，编程性能也未超越专业工具。
与此同时，当你用AI搜索“美黑产品”时，它把防晒霜当答案；问“吊带出口数据”时，它编造50万件成交的假新闻；制造企业重金打造的“AI质检”，精准度竟不敌经验老到的工人；学术圈惊爆预测热门歌曲的论文，97%准确率是数据造假的“成果”；司法领域的犯罪风险预测工具，预测结果仅比随机猜测略胜一筹……
巨头们烧钱竞赛，参数卷到万亿级，但用户手里的AI却错得越来越离谱——当AI骗局接连被曝光，人们不禁困惑：AI的真实效能边界在哪？我们又该如何拨开层层迷雾，辨别哪些是真正的技术突破，哪些只是夸大其词的商业噱头？
这正是《AI万金油：商业幻想与科技狂潮》一书探讨的核心话题——我们必须学会辨别AI的优劣，才能最大化其潜力，同时有效规避可能带来的风险。
本书由普林斯顿大学计算机科学教授阿尔文德·纳拉亚南和普林斯顿大学计算机科学博士萨亚什·卡普尔合著，两位作者都是《时代》周刊“全球AI领域最具影响力100人”获得者。纳拉亚南不仅是计算机科学专家，还担任普林斯顿大学信息技术政策中心主任。新作《AI万金油：商业幻想与科技狂潮》旨在对AI在全球范围内的迅速崛起进行清晰而深入的阐述，既承认其变革性潜力，又批判性地反思当前不断加剧的夸大宣传、误用现象以及潜在风险。
阿尔文德·纳拉亚南 （ARVIND NARAYANAN） 普林斯顿大学计算机科学教授，信息技术政策中心主任。合著有《区块链：技术驱动金融》和《公平与机器学习》。
萨亚什·卡普尔 （SAYASH KAPOOR） 普林斯顿大学计算机科学博士。曾担任脸书的软件工程师，参与开发内容审核AI。
什么是AI万金油？AI万金油指的是那些名声赫赫，但实际无法达到其宣传效果的AI技术。由于AI的应用领域非常广泛，许多人难以分辨哪些AI技术能够按照预期运作，哪些仅仅是过度夸大的幻想。书中通过一个精妙的比喻解释了当前AI领域的混乱状况：想象在一个平行宇宙里，人们没有专门词汇区分各种交通方式，而是统一用“交通工具”指代一切从地点A到地点B的出行手段。
在这个世界里，人们争论交通工具是否环保，却没有意识到一方谈的是自行车，而另一方指的是卡车。这正是我们当前AI讨论现状的精准写照。
全书围绕AI的复杂现状徐徐铺陈，核心框架围绕对不同类型AI的剖析搭建。作者将现阶段AI归为生成式AI、预测式AI和内容审核AI三大类，从基础原理、应用场景、实际成效等多维度展开，呈现每类AI的潜力与局限，让读者对AI家族的成员有清晰认知，知晓它们在不同领域的表现优劣，进而在面对各类AI宣传时，拥有理性判断的依据。
书中“预测式AI何以误入歧途”章节尤为精彩。预测式AI常被包装成能精准洞察未来的水晶球，应用于警务、招聘、金融风控等关键领域。但作者犀利指出，它远非想象中那般可靠。以警务为例，预测式AI估算某地区犯罪事件发生率，看似科学，实则可能因错识人群，将特定群体无端列为“高风险”，加剧社会不公。在招聘环节，其对候选人工作表现的预测，即便数据看似准确，也无法确保企业做出正确录用决策，因为工作表现受多种复杂因素影响，绝非几个数据能简单概括。这一章节通过翔实案例与深入分析，狠狠戳破预测式AI的神话，警示人们盲目依赖这类技术的严重后果。
书中对生成式AI的探讨也不容小觑。生成式AI作为当下热门，以ChatGPT、Dall-E等为代表，能迅速生成文本、图像等内容，给创作领域带来巨大变革。不过作者冷静提醒，它并非完美无缺。生成内容的准确性与可靠性存疑，常出现事实性错误，甚至沦为深度伪造、欺诈的帮凶，比如利用AI生成以假乱真的虚假新闻、不实图片，扰乱信息秩序。同时，其发展也面临伦理困境，如AI创作成果的版权归属尚无定论，这一系列问题都亟待社会重视与解决。
另一个发人深省的章节是第七章“为何关于AI的迷思经久不衰”。作者分析了AI炒作区别于昔日科技狂潮的特点，指出AI社区具有炒作的文化和历史，公司缺乏透明化的激励，以及新闻媒体的误导等。
阿尔文德·纳拉亚南凭借深厚学术功底与丰富实践经验（曾参与脸书内容审核AI开发），在书中展现诸多深刻洞见。
他强调，人类对AI的使用方式，远比技术本身的威胁更值得关注。技术是中性的，其发挥正向或负面作用，取决于使用者的意图与道德准则。若缺乏完善问责机制，大型科技公司垄断AI技术，可能导致技术被滥用，不仅无法解决社会问题，还会激化现有矛盾，如加剧贫富差距、侵犯用户隐私等。
《AI万金油》通过大量案例和数据分析来阐述以上观点。
例如，书中揭示了麻省理工学院的一项研究：在接受调查的企业中，仅有5%成功将AI技术转化为实际收益。这个数据与斯坦福大学关于就业市场的研究形成呼应——22至25岁群体的入门级岗位正在被AI取代，但Salesforce等企业宣称的“数千岗位替代”尚未在宏观经济数据中显现出显著影响。
另一个案例是“脆弱家庭挑战”项目，该项目旨在通过AI预测哪些家庭可能面临困境，但最终以失败告终。作者用这个案例展示了预测式AI在实际应用中的局限性。
在当前AI热潮下，《AI万金油》提供了评估AI真实价值的标准。真正决定AI价值的，并非模型参数的堆砌，而是它能否有效融入现有的业务流程和社会体系中。
这需要时间和耐心，以及大量的试错成本。推荐算法在电商领域的应用确实提高了转化率，图像识别也确实在辅助医疗诊断。
但我们应该警惕的是，这些成功案例被无限放大，变成了“AI将取代一切”的神话。
摩根士丹利的最新研究显示，AI商业化浪潮正以前所未有的速度向亚太和新兴市场蔓延，那些有能力通过AI实现服务溢价、控制成本甚至重构商业模式的企业正在脱颖而出。
但是我们要警惕，AI既不是阿拉丁神灯，也不是潘多拉魔盒。真正重要的不是是否使用这些工具，而是在科技盛宴中能否保持清醒。
《AI万金油》 如今，AI已渗透各个领域，为人们的生活和工作赋能。伴随着AI的快速发展，夸大的宣传、误导性信息也层出不穷。如果你对AI感到困惑，担忧它对全球和个人未来的影响，《AI万金油：商业幻想与科技狂潮》值得一看。这本书提供了清晰视角，深入剖析AI的运作原理及局限性，帮助你辨识AI何时能带来真正的价值，何时可能引发隐患，提醒你警惕企业炒作，推销那些既不实用，未来也无前景的AI产品。 这本书在肯定部分AI技术潜力的同时，深入探讨了AI在教育、医疗、招聘、银行、保险和刑事司法等领域的实际应用所带来的问题与危害。作者将现阶段的AI分为三类，即生成式AI、预测式AI和内容审核AI，详细解析了不同类型AI的核心区别、潜力与缺陷。书中还指出，人类对AI的使用方式远比技术本身的威胁更值得关注。除此之外，书中警示了大型科技公司垄断AI技术可能带来的潜在风险，强调在缺乏问责机制的情况下，AI不仅可能无法解决社会问题，反而可能加剧现有的社会矛盾。
编辑——一方
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