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作者 a5mg4n (a5)
標題 Re: [新聞] AI真會重演.com泡沫？那場從1995一路
時間 Mon Nov 24 00:14:24 2025

比起網路泡沫,AI泡沫或許更大條
網路泡沫時的東西,現在看來理論上沒大問題,
只是當時合理的售價/成本做不到

AI的話,稍微測試,或許代表從根本就有點問題
(推理機制似乎是錯的,那再堆能源和晶片,
也只是繼續錯下去)
測試標的:丹麥B&W的有趣產品

https://i.meee.com.tw/RTZhBNf.jpg
[圖]

理解正時關係有點燒腦,想試試看AI的效果
但結果有點讓人失望:

https://i.meee.com.tw/5hvMqyZ.png
[圖]
https://i.meee.com.tw/P7yaYCE.png
[圖]
https://i.meee.com.tw/5cFIZAd.png
[圖]

除了測試標的外,
還能一眼看出的簡單常識性錯誤:
1.「每個汽缸只有一個活塞」
那這款1930年代至今暢銷,
還被蘇聯跟中國大量仿造,一度壟斷兩國鐵路的經典美國產品是?

https://i.meee.com.tw/RLJsxew.jpg
[圖]

2.似乎更嚴重的邏輯錯誤:
「一個汽缸通常只有一個活塞，所以不會有『三個活塞間...」
既然都知道「通常」了,怎麼會接「所以不會有」呢?
(正常的推理能力,應該會開始說各種奇怪的方案)

===
現在的AI繼續下去,也許是蠢蛋進化論的另一種實作方式?

--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 49.159.77.144 (臺灣)
※ 作者: a5mg4n 2025-11-24 00:14:24
※ 文章代碼(AID): #1f8pBdwi (Stock)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1763914471.A.EAC.html
※ 同主題文章:
Re: [新聞] AI真會重演.com泡沫？那場從1995一路燒到2000的災難…其實正在提醒一件事
11-23 10:23 waitrop
… ×9
Re: [新聞] AI真會重演.com泡沫？那場從1995一路燒
11-23 18:41 breathair
Re: [新聞] AI真會重演.com泡沫？那場從1995一路燒
11-23 19:19 orz811017
Re: [新聞] AI真會重演.com泡沫？那場從1995一路燒
11-23 22:05 seraphimm
Re: [新聞] AI真會重演.com泡沫？那場從1995一路
11-24 00:14 a5mg4n
Re: [新聞] AI真會重演.com泡沫？那場從1995一路
11-24 09:30 LoveSports
Re: [新聞] AI真會重演.com泡沫？那場從1995一路
11-24 09:32 waitrop
Re: [新聞] AI真會重演.com泡沫？那場從1995一路燒
11-24 10:49 dsrte
… ×3
推 LuFatJier: LLM就是一個接龍遊戲，只要專業領域沒有特別訓練他就會用常見詞語+權重比例隨機回應1F 11/24 00:18
推 sdbb: 謝謝3F 11/24 00:19
推 junior020486: 沒事，等懂3缸活塞的把資料餵給AI就行了4F 11/24 00:20
https://www.shipsnostalgia.com/threads/double-acting-diesels.18308/page-3
double acting diesels | Page 3 | Ships Nostalgia
Good morning everyone , did anyone deal with two stroke , double acting MAN diesel engines? D 8 Z 72/120 type ? with roots blowers ? thanks for any... ...

 
十多年前,google還很好用的時候就有人餵給google了
→ junior020486: 還沒餵到這份資料5F 11/24 00:20
→ greedypeople: 接龍接的好其實拿來聊天就比大多數人類強了6F 11/24 00:27
推 ultimatevic: 問的不好吧，AI工具會不會問還是差蠻多的7F 11/24 00:27
問的不好的話,找不到答案可以理解,
但直接說沒有,甚至如"2."說出邏輯不通的中文?
→ greedypeople: 多的是人根本沒在鳥對方 自己講自己的8F 11/24 00:27
※ 編輯: a5mg4n (49.159.77.144 臺灣), 11/24/2025 00:31:43
→ DIDIMIN: LLM 需要專業人士訓練他才會愈來愈準確
問題太過籠統就會發散式回答，問對問題很重要9F 11/24 00:29
→ lplpyy: ai講錯你可以嗆他，卡後續11F 11/24 00:34
→ ookimoo: 本來就是假AI 是靠修正上去統整出答案
怎麼能期望他對未知能統整出正確答案 論證很失敗12F 11/24 01:11
這就是比網路泡沫還嚴重的原因:網路泡沫的東西至少大多是真的
再說,不期待正確,但明顯自爆的答案確實超乎期待
(特別是連說中文都能說出邏輯矛盾的話)
噓 OxFFFFFFFF: 所以呢，你想表達什麼，你只是舉了一個特例來否定14F 11/24 01:20
相對簡單的機械結構都能描述出這種邏輯完全不通的句子
何況複雜怪奇的(槓掉)國際情勢(槓掉)人類社會
→ OxFFFFFFFF: 其他有用的例子。這個邏輯不能說是0分，但也差不多了。15F 11/24 01:20
以AI是不是泡沫來說,有用的例子看似無法支應之後幾年的支出
推 gn02218236: AI爛透了 別用:)17F 11/24 01:35
→ b9513227: 所以你找到一個沒啥訓練的 然後呢18F 11/24 01:42
※ 編輯: a5mg4n (49.159.77.144 臺灣), 11/24/2025 02:13:41
推 alex8881012: 強化學習之父一直都是說LLM從根本就問題很大
不過目前主流就是LLM，沒辦法19F 11/24 02:14
推 L1ON: 1.付費 沒付費都給你垃圾2.資料正確性很重要3.調整大概這樣
每個人想要的答案不同，問或詠唱的方式也不同，比如有人能叫ai寫app寫code，有人只能問垃圾出來。21F 11/24 02:25
可怕的外送不是一眼就看出大問題(例:一打開就看到整隻小強)的
而是看似沒問題,但吃完讓人幾天離不開馬桶的

AI給出的垃圾如果是前者,問題不大,
但基本機制不改,給出後者的比例似乎太高
(怎麼分辨,或許是更深層次的問題)
※ 編輯: a5mg4n (49.159.77.144 臺灣), 11/24/2025 02:32:17
推 L1ON: AI是未來的趨勢，也是必要之路。只是目前能變現的公司幾乎沒有
現階段玩法沒人玩得起，大機率是泡沫。不代表這東西是泡沫，比如網路不是泡沫，但.com是泡沫25F 11/24 02:31
推 as6633208: 越聰明是一個跡象，聊天機器人一開始連基本聊天都不知道在講什麼，gpt3.5創造出來後，甚至還可以開始可以寫程式，寫程式是很重要的能力，程式這東西錯一個字母就是全錯，現在llm在用的測試benchmark 就是拿考題當例子例如科學、程式、數學、理解力，你一個模型benchmark多少分，而目前來看算力堆起來，這benchmark就是越來越，通用性越來越強，so 根據Gemini 3算力高benchmark也變高，目前來看這依然是一條可能的路，不走不知道，走了才知道
你不敢肯定這是一條對的路，但同樣你也不敢否定這就一定是一條錯的路
然後其實我認為目前在市場檯面上的模型，應該都不是最強的，而是最穩定的，那些的語言模型公司私下實驗的我相信應該更誇張，我認為他們看到什麼跡象，才敢砸幾千億美元去衝算力，不如就靜觀其變期待一下人類的奇異點ㄅ，砸錢的都宣稱看到跡象了你擔心啥呢，怕你就投資VT阿29F 11/24 03:07
或許可以參考其他產業的歷史:
在哈伯法發明前,人造氨的主要方式是電弧法,
(在空氣中製造高溫電弧,產生氮氧化物)
效率很低,需要巨型(當時標準)電廠
https://en.wikipedia.org/wiki/Birkeland–Eyde_process
Birkeland–Eyde process - Wikipedia 
但哈伯法發明後,就不必耗這麼多電了
現在AI幾乎等同於用LLM做各種事情的現狀,
可能和當年人造氨產業類似:只有力大磚飛法能用
※ 編輯: a5mg4n (49.159.77.144 臺灣), 11/24/2025 03:40:31
→ saisai34: 問gpt台股幾點他都會瞎掰了 這個不懂亂掰的問題@n@a不知道是怎麼產生的 明明他可以搜尋網路資料 @n@a46F 11/24 04:29
推 r491396076: 似是而非48F 11/24 06:08
推 breathair: 餵特定資料，不要所有資料，會被污染
AI是真的。從alphaGo 從規則開始學，不看人類棋譜而幹掉人類，這貨就是真的，會不會用，有沒有被其他資料污染的問題49F 11/24 06:36
噓 bbboy: 通用型AI不用做到全知全能 比人類強就可以53F 11/24 07:20
推 doubi: 目前 Google 賺錢新動能來自企業大規模採用 Google Cloud 以及 Google Workspace
首先你是使用 Google Search AI Mode，如果你沒付費，它是使用最弱的模型快速回應
只有美國  Pro  用戶的 AI MODE 用上 Gemini 3
所以你這個案例真的沒啥意義，因為用的是舊模型，因為你不是高價值用戶
未來就是有花錢的才會擁有更精準實用的回答，免費用戶就是最劣質但是便宜快速的回答54F 11/24 07:24
推 losage: 目前ai最大的問題是他根本無法：理解63F 11/24 07:44
推 macetyl: 有些答案不是AI回答的不好，是你的英文不好64F 11/24 08:07
推 synchronous: 物理AI才能變現回本，聊天AI無法，現在技術就不到物理AI
2030 telsa FSD有望成爲第一個物理AI變現回本的
其它物理AI 我連影子都看不到.........
非物理AI變現的金額遠小於瘋狂砸算力越砸越多的支出，泡沫有一天大公司也撐不住就破掉了
只看好 Tesla Google 可以活下來
這兩家都不是全靠 NV… 所以歐印NV是有風險的65F 11/24 08:23
→ Gipmydanger: z5碳吉某？73F 11/24 08:32
推 as6633208: 你是說tesla google自己的晶片可以在五年後超過取代nv，然後nv這五年一直輸都不研發，我還是看好NV不賣不賣
這樣我還是比較看好NV，這就像三星個手機的又搞晶片代工，後來就是每個都搞
每個都爛74F 11/24 08:44
→ LoveSports: 你要問冷門問題不要用AI模式 那是問主流問題用到80F 11/24 09:05
→ Oggy: 我想問 有多少大廠巨頭投入ai，要是真得泡沫
似乎是整個經濟體的崩潰 而不是單純不景氣81F 11/24 09:09
→ mdkn35: 一直拿特例就不是AI強項 你隨便問個路人誰知道83F 11/24 09:09
→ Oggy: 還是像KFK說的大約2050-2060年 股市一夕成無意義84F 11/24 09:10
噓 MoonCode: 這跟觀察龜殼預測未來有什麼不同85F 11/24 09:26
→ jim543000: ai很難運用在創造性工作上 如果是機械設計類 目前我用過的專用模型沒有一個可以創造出堪用的拓樸機構86F 11/24 09:31
噓 shinewind: 不倫不類的類比，神經病
AI可以挑他相對厲害的地方啊
目前在生成缺陷資料、自駕、藥物資料，這幾個主要應用的狀況再來說吧
AI不是什麼領域都全能88F 11/24 09:48
噓 patvessel: 我也覺得會泡沫 但是覺得你這種不理解原理就下結論的頂多就是歪打正著93F 11/24 10:16
→ haver: AI就只是工具用來輔助的 其實就是網路的衍生品95F 11/24 10:40
→ mouscat: 我剛剛也問了GPT5.1的thinking mode台股指數 他提供了特定時間的正確數字還附上來源跟為何引用欸
我感覺更偏向你的語文能力需要加強96F 11/24 11:03
→ jim543000: 樓上 這種統計資料不就是很簡單的處理嗎？99F 11/24 11:32
推 mouscat: 回應某樓説台股加權也會給錯而已100F 11/24 12:16
噓 maxisam: 你這用的是Google search 的最便宜的AI 然後問題問的不清楚 更別說是中文
然後這種東西你拿去問一般人9成都不知道 所以真人是沒智商？這推論根本就錯了101F 11/24 14:36
推 chiro1982: AI還在萌芽階段而已啦105F 11/24 14:51
→ htiio: 專業領域還有很多資料沒喂
不要現在就武斷ai發展
要不要看看open ai才出來幾年就已經進步這麼多了106F 11/24 15:44
噓 applecliff86: 這些LLM不是拿來這樣用的 你用這個去推論AI泡沫根本是瞎猜 AI工具也不是讓人變白癡不自己去查資料 是拿來輔助109F 11/24 18:10

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