AI的成功將會相對緩慢

 美國經濟學家Tyler Cowen，他是George Mason University的教授，The Great Stagnation一書的作者。

他在2025/2/23 發表了一篇文章，談論對於AI的成功將會相對緩慢的看法

我覺得其中幾點談到其實限制AI的可能不是算力而是人類能力的論點很有趣，摘錄如下：

2.隨著AI生產力的提升『人為瓶頸』變的更加重要

假設AI能讓優秀的製藥想法提高十倍，但在FDA沒有加快審核流程前，真正的限制因素仍然是藥品核准的速度，而不是藥物發現的速度

2b.這些瓶頸不一定都是來自監管的障礙，儘管其中許多確實是。它們可能來自對 AI 採用遲緩的人、職場中抗拒 AI 的員工、能源限制等各種因素。事實上職場內的所有生產要素並不會同步增長，情況恰恰相反。

3.O-Ring 模型使 AI 難以發揮作用。

O-Ring 模型指出，在某些情境下，最差的表現者決定了整體生產力的上限。例如，在 NBA 比賽中，防守最差的球員可能決定了球隊的防守水準，因為對方進攻球員可以不斷攻擊這個弱點、輕鬆投籃。

同樣地，在 AI 最能發揮作用的領域，很快就會出現一種情況：表現最差的環節將是人類自己。AI 確實能夠幫助人類變得更高效，但這種提升幅度不會立刻變得顯著。

這其實是前述第 2 點（人為瓶頸）的更極端形式。

簡單來說～你可能無法直接察覺 o5（更先進的 AI 模型）比 o3（較舊的 AI 模型）好多少。在許多複雜的計算任務中，較先進的 AI 當然會更有效率，但當 AI 需要與人類協作時，這些額外的智慧大多會被浪費。