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　　人们对 AI 的看法分歧，归根结底可能在于它的用途以及使用的是哪个版本
。

　　在不同人眼里 ，AI 要么是最得力的同事
，要么只是个升级版搜索引擎，要么就是被严重高估的噱头。

　　而且大家似乎谁也说服不了谁 。

　　支持 AI 的科技高管们长期以来都在宣扬：这项技术将彻底变革工作方式 ，带来新一轮工业革命
。怀疑者则认为这全是营销炒作
，而部分研究者和高管在离职之际，还就 AI 安全问题发出了警告。

　　过去一周 ，人们对 AI 的看法分歧或许达到了顶峰 —— 一位 AI 公司 CEO 兼投资人的文章刷屏网络，声称 AI 将取代所有需要坐在电脑前完成的工作 。

　　但人们立场如此迥异
，或许有一个更简单的解释：

　　大家使用的 AI 类型
、使用方式各不相同，却都用 “AI
” 这一个词来概括
。

　　门洛风投合伙人马特?墨菲（曾主导对 Anthropic 等 AI 公司的投资）表示：

　　“人们对这项技术的接触程度、使用深度差异巨大 ，而且这种变化还在非常迅速地发生。”

　　免费版 AI vs 付费版 AI

　　只用免费 AI 做购物清单 、规划旅行这类基础任务的人
，很可能只看到了这项技术的一面 。

　　门洛风投去年 6 月发布的一份报告估算，只有 3% 的 AI 用户是付费订阅者 ，不过墨菲告诉 CNN
，他预计这一比例会快速改变
。

　　但付费用户能获得另一项关键能力：

　　可以代你处理部分工作的智能代理（Agent），而不只是只会生成回复的聊天机器人 ，同时使用限制也更少。

　　例如
，Anthropic 的 Claude Cowork 代理仅在每月 20 美元的 Pro 及更高阶套餐中提供 。OpenAI 的 Codex 编程代理也是类似情况。

　　正是这类 AI，引发了人们对其冲击就业的担忧 —— 包括投资人
、AI 写作助手初创公司 Otherside AI CEO 马特?舒默在那篇刷屏文章中提出的争议性观点
。

　　舒默写道：

　　“我会跟 AI 说：‘我想做这个 App。这是它的功能 ，这是大致外观 。把用户流程、设计全都搞定
。’然后它就做到了。它能写出数万行代码 。 ”

　　他还声称
，AI 可以测试这款 App，并做出涉及审美与判断的决策
。他据此推测 ，如果 AI 能把代码写到这种水平，它也能开始自我迭代优化。

　　（2024 年
，AI 研究者曾指责舒默夸大其公司 AI 模型的能力 。他当时道歉，并告诉 CNN ，这是他 “职业生涯中最大的错误
”
，自己也从中吸取了教训
。）

　　部分专家对舒默描述的使用场景表示怀疑，即便在付费版中也未必能实现 ，尤其是他并未明确说明使用的是哪个模型 、AI 为他开发的是哪类 App。舒默对 CNN 表示
，他主要使用 OpenAI 的GPT-5.3 Codex工具，当时是为测试开发一款中高复杂度 App 。

　　但卡内基梅隆大学教授艾米丽?德杰乌（开设 AI 商业应用课程）认为 ，免费版 AI 无法展现这项技术的全部能力
。她说
，仅基于免费 AI 服务就判断 AI 的潜力，是 “片面且误导的”。

　　华盛顿大学荣誉教授
、前艾伦人工智能研究所 CEO 奥伦?埃齐奥尼 ，把免费版与付费版 AI 的差距比作热情但缺乏经验的实习生和老练、高效的实习生之间的差别 。免费版擅长写摘要 、生成内容
，但要做深度研究或撰写复杂文档，用户通常需要付费。

　　他说 ，虽然免费 AI 能 “给出出人意料的好建议 ”
、“进行相当成熟的对话”，但你绝不会把它当成律师
，甚至律所助理来用
。

　　不过，AI 公司正逐渐把更多高级功能下放到免费版中。斯坦福大学以人为本 AI 研究院联合创始人詹姆斯?兰迪表示 ，这也是他认为免费与付费版 AI 差距不大的原因之一 。

　　一个典型例子：Anthropic 周二发布了新模型Sonnet 4.6
，称其性能将接近仅在付费套餐中提供的更高阶 Opus 模型
。

　　AI 与职场的持续紧张关系

　　各类厂商推出的 AI 应用正越来越深入地影响日常数字生活 —— 从文本、图像生成工具，到研究与辅助功能。

　　2 月初 ，AI 公司 Anthropic 发布了专门面向法律 、金融分析等垂直行业的 AI 助手工具后
，软件股大幅下跌 。这一发布，加上舒默的文章 ，加剧了市场担忧：AI 最终将像目前开始简化软件工程工作那样
，大范围自动化知识型工作
。

　　但与此同时，越来越多人开始怀疑：AI 是否真能兑现这些豪言壮语 —— 而这些言论往往来自在 AI 成功中存在商业利益的科技高管。一些研究给 AI 的真实能力与普及速度泼了冷水 。

　　AI 安全中心与 Scale AI 的一组研究者去年发现 ，顶尖 AI 模型在处理数据可视化、编写游戏代码等工作任务时
，会产生错误结果
。

　　AI 模型测试机构 Model Evaluation and Threat Research 在 7 月发现，开发者使用 AI 写代码时 ，耗时反而增加 19%（不过该研究基于 2025 年初的工具）。

　　兰迪也表示，那篇文章夸大了 AI 在软件开发中的作用 。AI 是程序员用来提速的有用工具
，但仍容易出错，AI 模型也不会自我编写
。尽管专家普遍认同 AI 将改变许多行业 ，但不应把 AI 在编程上的表现
，当成它在其他职业中也能同样胜任的信号。

　　“（编程）是一套逻辑结构，非常适合机器去测试代码
、验证是否可行 。
” 他说 ，“但很多人的工作并不是这种结构化的。”