2026年：人们已经对人工智能感到厌倦

人工智能的蜜月期已正式结束。经过几年的炒作，2026年的现实摆在眼前：人们已经筋疲力尽。我们厌倦了那些幻觉、虚假的产物、漏洞和愚蠢的显而易见的错误。人们越来越意识到，这并非真正的智能，而只是一堆文字，只能产生不可预测的结果。

幻觉的必然性

主要问题在于人工智能并不“思考”。它只是一台概率机器。本质上，每个大型语言模型（LLM）都只是一个“概率鹦鹉”。它基于统计权重而非真理来预测下一个词。

幻觉并非可以修复的漏洞，而是系统的运作方式。当你向人工智能提问时，它会选择最有可能出现的词，而非最正确的词。这就是为什么它会捏造从未发生过的历史事件，制定虚假的法律，并提供危险的烹饪食谱（例如在披萨上加胶水或吃石头）。它并不知道石头是什么；它只知道在某些语境下，“吃”和“吃石头”这两个词在统计上出现的频率相近。（人工智能似乎是从一篇关于鸵鸟的文章中学到这一点的。鸵鸟确实会吃石头，这有助于它们消化。）

视觉上的“恐怖谷”

到了2026年，我们仍然无法获得清晰的图像。扩散模型在处理基本的人体解剖结构方面仍然举步维艰。你肯定见过那些“骇人听闻”的图像：人物有七根手指、三条腿，或者摆出违背物理定律的姿势。人工智能甚至无法理解“不要写入任何文本”这样最简单的指令。

视频的情况更糟。人工智能视频模型患有“时间性失忆症”。它们无法记住两秒钟前发生的事情。一个角色可能走到树后，然后变成另一个人；或者他们的手臂可能融入躯干。人工智能的数学中不存在“物体恒存性”。每一帧都是一次新的猜测，导致画面闪烁不定，令人不适，与其说是电影，不如说是一场噩梦。

记忆神话

将上下文限制从 1,000,000 个令牌增加到 2,000,000 个令牌实际上并不会使你接收新信息的容量翻倍。即使限制翻倍，你仍然只能发送 1,000,000 个令牌。还有1个消息。由于 LLM 是无状态的，因此它们没有持久的内部存储器。为了“记住”之前说过的话，必须将之前的所有历史记录作为输入前缀发送到每个新的提示符。

单消息瓶颈：

如果你的历史记录已经达到了最初的 1,000,000 个代币限制，那么将窗口加倍到 2,000,000 只允许你在再次达到限制之前再发送一条消息。

第一步：根据您目前的历史记录，您已达到 1,000,000 次的上限。

步骤二：要发送新消息，系统必须重新发送那 1,000,000 条历史记录作为上下文。

步骤 3：已经使用了 1,000,000 条消息。因此，新消息加上之前的 1,000,000 条消息，总计为 2,000,000 条。

结果：你立刻就达到了新的上限。

你并没有获得“双倍内存”，而是仅仅用新增空间来保存旧数据。历史数据的开销会随着内存限制的增加而同步增长。

编码回归：修复 1，中断 4

人工智能编码助手曾被寄予厚望，希望取代初级开发人员。然而，它们却造成了“技术债务爆炸”。人工智能当然可以构建简单的落地页，但当它试图处理复杂的系统时，就会崩溃。

由于人工智能不理解架构，它会引入回归错误。你让它修复登录错误，它“修复”了错误——却悄无声息地破坏了支付网关和其他三个模块。你让它修复这些模块，又出现了四个新的错误。它就像一台熵增机器。它生成的代码看起来正确，但在一些极端情况下会出错，因为它缺乏高层逻辑模型。

人员伤亡。

可靠性是新的奢侈品。

人们厌倦了“也许”和“可能”。他们想要的是每次都能以完全相同的方式运行的工具。

这就是原因Translate.js我们不使用人工智能进行网站翻译。我们的竞争对手可能会自豪地宣称他们使用人工智能，但这也就意味着他们承认您的网站可能包含：

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