AI畅想

这几天友邻们玩Deepseek玩得乐此不疲。我没掺乎，没时间，兴趣也寥寥。AI取代人做总结、做评论、做研究、创造艺术，看起来都是时间的问题。但我觉得，除却最根本的那个人何以为人的哲学问题外，AI是不是取代人工，主要还是个市场问题，是个成本收益相比是否划算的问题，以及某个市场是否就是专门留给人工的奢侈品市场。

比如，我预言，AI不会取代古典音乐的现场音乐会，一方面因为不划算，另一方面因为这已经并越来越成为非真人不能显其尊贵的奢侈品市场。不划算是这样的：古典乐演奏的个人处理之微妙区别，何为好何为平庸无聊，是一个高度复杂的人类文化的审美评判体系，极难符号化标准化，且评判标准本身还有各种不易预估的变动，与其它声音与视觉体系又不通用，想要培养AI掌握这套体系，实在耗费太高，而其市场又那么小，实在得不偿失，所以AI开发者为了盈利绝不会做这等蠢事。另一方面，古典乐圈（包括创作、演奏和受众）都还会继续缩小，水平偏低的那些创作与演奏者被继续大量淘汰，学校会继续减少（比如前两天刚又看见卡迪夫大学将关闭其音乐学院的消息），剩下的人会更卷，不过竞争获胜能够留下吃饭的个人报酬倒是可能升高。在这个由极少数富豪爱好者养活的奢侈品行业里，富豪们专门只要听活人演奏，要在现场亲眼看见肉胳膊挥舞，才不要只有电子器件里传出真假难辨的声音，就像最高档餐厅里，富豪们一定要真人侍者来给他们端盘子嘘寒问暖推荐菜品，才不要自己到屏幕前手指头戳来戳去。

AI很容易（现在就可以）取代低级乐评（或其它任何艺术门类的评论）来蒙混读者，所以如果刊登该评论的媒体只想骗点流量的话，用AI是一本万利。当今许多乐评，虽然号称评的是当夜的现场演出，但是如果你现场去听过，会惊讶于那乐评怎么和自己听到的不是同一场。这些乐评人胡乱抓取自己在过往蜻蜓点水不求上进的阅读中扫见的零星词汇，通过自己贫乏或丰富的想象随机捏巴组合后生成的长文，已经比不上AI现在的生产力和生产水平，看起来更像上一代AI产品。不过，AI取代不了真正的行家乐评的一手现场评论。（不过真正的行家似乎都不去写乐评）。不是说AI不可能发展成那种能力，而是开发这种AI不划算。首先，这个AI所必须具备的是一种感知跨界能力，就是把听到的东西转化为文字。目前AI所做的大多是完全局限于文字领域内部的排列重组，虽然其”学习“能力超强，重组出来的文字可以很像一个真的人脑组织出来的东西，但如果网上压根还没有专门针对描写对象的文字，那AI目前还写不出来，更不消说如果输入的源信息根本不是文字而是声音或其它（比如图像或声音与图像的组合、甚至是在运动中的组合）。原则上做出这种信息转换也不算太难，比如输入乐谱，让AI到现场录音，对比乐谱，瞬间可以判断现场演奏出了哪些错误，然后可以把这些信息生成乐评。但是这种乐评评的不是音乐，而是音符对不对。要想评价音乐，又回到审美体系的精微处了，比如演奏家做了个rubato，这到底好不好呢？AI会不会直接把它当成节奏错误汇报了？想要把AI发展出这种审美能力，且不说做不做得到，反正是不划算的，本来就没几个人看乐评，还不如花点小钱雇个真人写。以上论断绝不局限于乐评，同理适用于建筑评论、电影评论、艺术展览评论，等等等等。建筑和电影评论的一手评论在技术上更难，建筑评论AI还得去现场做流线与空间体验（这些信号采集本身怎么算数都是技术难题），电影评论AI还得对声音图像与剧情在时间延展度上的组合进行综合信息采集后进行审美判断，反正都是个得不偿失。不过，again，二手评论AI太擅长了，没去过现场又怎么样，全网信息都搜来，给你生成N篇言辞犀利妙趣横生的评论，骗死你不偿命。

单纯从输入信号的采集与整合这点来讲，我想到一个AI特难取代的职业——美食评论。（Again，网上信息排列组合的二手评论不在谈论之列）。我说的是类似于去给餐馆进行米其林评级的那些现场吃菜的评论家。想想看，这样的AI首先要联网一种高度复杂的机器，这个机器管输入数据采集，而这个输入数据是：色香味，尤其是香与味与口感（还包括温度与咀嚼与吞食速度）在口中的瞬间组合给与的感受。这机器首先得同时采集材料的弹性模量（口感）、气体的化学组成及其分布图（香）、不同离子的浓度及其组合与分布图（味），然后还得把它们综合起来，根据文化品位某种饮食体系的美食审美传统进行判断，最后在美食评价表上打出分数，这复杂、这麻烦、这技术挑战，还是雇个真人算了。

想到这我简直要捶胸对人何以为人发出天问：合着AI更容易取代的都是智力层面的东西，最难取代的反而是最低级的口腹之欲。啊啊啊啊啊！