摘要：上周陪我妈去协和复查，排在前面的老大爷被AI打了个“低风险”，结果主治医生瞄了一眼报告，直接加做增强CT，真揪出一个早期小病灶。

“AI都98.7%准确率了，还要医生干嘛？

”——刷到这条热搜的人，先别急着把人类判死刑。

上周陪我妈去协和复查，排在前面的老大爷被AI打了个“低风险”，结果主治医生瞄了一眼报告，直接加做增强CT，真揪出一个早期小病灶。

那一刻，走廊里全是庆幸的叹气声：原来机器也会看走眼，而且走的是要命的眼。

Meta十一月放出的Llama 2确实猛，零样本任务几乎跟人打平，但一上需要“拐个弯”的数学题，立马错三成以上。

说人话就是：你给它没见过的新题型，它背过的公式全作废，开始瞎编。

团队给模型打了一针“思维链”吊瓶，准确率才爬了15%，听起来像回血，其实是从60分到69分的区别，离人类80分档还远。

更扎心的是，MIT在一月把人脑前额叶扒开，发现一条“元学习”高速通道——简单说，大脑自带“任务切换外挂”，遇到新环境秒换策略，不用重新训练。

把这条电路抄进AI骨架，跨领域能力确实涨了25%，但别忘了，人脑外挂是即插即用，AI得重新喂数据、调权重，一顿操作猛如虎，一看电费两万五。

医疗圈最诚实。

梅奥诊所新系统把“不确定性量化”做成红绿灯：绿灯它上，黄灯喊人，红灯直接罢工。

落地半年，诊速快了四成，可那1.3%的误诊全落在黄灯区——机器把皮球踢给医生，医生熬夜背锅。

所以别光看见98.7%的数字高潮，真正救命的是那盏黄灯：机器知道“我不知道”，人类才有机会“我知道”。

自动驾驶更逗。

L4级事故率比人低60%，可剩下那40%全是“没见过”的极端场景：白色卡车横在雾里，算法把货厢当天空，一脚油门怼上去。

人类老司机可能骂骂咧咧踩出ABS，机器却淡定“眼瞎”。

工业检测也一个道理，AI把误检率压到0.5%，一旦漏检就是整批退货，老板照样得请人工再扫一遍。

省下的99.5%成本，得为那0.5%准备十倍赔偿金。

所以未来拼的不是谁取代谁，而是“人机互甩锅”的速度。

金融圈早就玩明白了：AI筛财报，人类去酒局套小道，组合收益才能吊打大盘35%。

把AI当超级工具，别当万能替身；把人类当最后保险，别当落后产能。

毕竟，机器不会手抖，但也不会在凌晨三点被家属一句“医生，求你再想想”戳得眼眶发红。

下次再看到“AI超越人类”的标题，先问一句：它知道自己不知道吗？

如果答案是否定的，那这条新闻就当个热闹看；如果答案是肯定的，就把掌声留给背后那个写“不确定性公式”的熬夜人。

真正的超能力，从来是“知道边界在哪”，而不是“假装没有边界”。

来源：上进的风筝Y