你聽到的對AI的主要批評與水資源使用或存在風險毫無關係：大多數人只是認為它是假的，根本不管用，並且是一個吞噬知識產權的巨大泡沫，同時產生無用的垃圾。當GPT-5推出時，或許沒有達到人們對完整版本升級的期待，時間線上的反應並不輕微，而是全面崩潰。許多聰明（和不聰明）的人抓住這一時刻宣稱AI的擴展已經結束，數以千計的病毒推文，這在許多圈子中仍然是一種主流觀點。機器智能的金融文化現象是幾十年來最強大的現象之一，許多人希望其地位被削弱，許多人甚至公開慶祝其損失和挫折。以《大空頭》聞名的邁克爾·巴里，不幸的是，這種人預測了最近的12次經濟衰退中的3次，已經在AI泡沫崩潰中賭上了自己的破產。 這段時間最奇怪的事情之一是，幾乎沒有秘密，也幾乎沒有理由如此誤導。模型實驗室在創造新能力和將其推向公眾之間幾乎沒有空間。受過良好教育的公眾（而不僅僅是“實驗室內部人士”）的看法是，機器智能在每個月的許多新事物上都是荒謬而愉快地聰明。它在編程、數學和科學的前沿積極貢獻。塞巴斯蒂安·布貝克及其同事的最新論文報告稱，GPT5-pro能夠在理論物理研究的前沿產生結果，特里·陶寫了一篇關於用自動形式化AI亞里士多德“驗證”厄爾多斯問題的博客。你可以看到這些科學家正在利用它積極貢獻於黑洞物理，收緊優化理論中的數學界限，將生物醫學數據的混亂轉化為真正的見解。谷歌Deepmind，從他們的信號來看，似乎正在慢慢圍住納維-斯托克斯平滑性千年問題（當然，我不知道）。幾家公司擁有頂尖的科學家，正在競相建立解決新物理、化學和生物學的管道。 你可以在線閱讀有關圍繞機器智能作為第一類生產要素而誕生的新型組織。這是第一次，這一新要素實際上為改善過程本身提供了想法。它正在設計整個裝配線，其中一些裝配線上的工人也是AI，而整條生產線本身正在變形和自我優化。小團隊正在產出幾年前的組織看似不可能的工作量。在這些無疑狹窄的軟件領域中，生產力增長讓人難以不感到興奮。每當我在深夜使用codex解決某個問題，或GPT幫我解決一個困難的戰略問題時，我都感到：真是輕鬆。地球上如此少的頭腦既聰明又堅持某些智力追求，能夠產生新的見解並保持科學文明的火炬。現在你有潛在無限的頭腦可以投入無限的潛在問題。你的電腦朋友從不休假，從不感到無聊，從不放棄嘗試。你可以感受到阿特拉斯的卸重，起飛。這感覺比2023年更平淡而不那麼詩意，儘管結果本身更響亮。

@atroyn 同意你的一般觀點，不過