我很好奇，自己见过的被引用最广的 AI 悲观论者（Ed Zitron）的预测究竟准不准，于是去复盘了他的那些预言到底应验了多少。先交代一下我自己的立场倾向：我对 AI 的发展从来没有特别鲜明的支持或反对态度。例如，2022 年，我曾全面梳理过未来学家们的预测，其中包括 Kurzweil 这样备受尊敬的人物，发现他们无论是在预测结果还是论证逻辑上都普遍是错的。反过来，早在 2015 年，我就写过文章指出人们低估了 AI 取代人类工作的能力，此后也多次公开表示，很多人依然在低估这一点。我对 AI 的立场一直非常无聊，概括起来就是一句话：“如果一件事已经在发生，那么那些声称它永远不可能发生的人，大概率是错的。”

我经常看到一种情况：当有人回应 AI 悲观论者时，不少悲观论者的回应是，凡是说 AI 不是骗局的人都是出于私利的骗子。就我个人而言（显然对我自己没什么好处），我在 AI 公司上并没有什么特别的经济利益。我持有的份额也就是通过普通的指数基金间接持有的那点标准配置。我也有一些早期投资，但就时机和目前做大的项目来看，这部分组合里 AI 的比重反而偏低。我既不在 AI 实验室工作，也不在为 AI 实验室供货的公司工作。我以前就说过自己面试表现糟糕得可笑，几年前我确实面过一家 AI 实验室，电话面试就挂了，那场表现之糟糕，堪称 Jeff Atwood 那篇著名的《为什么程序员不会编程？》的现实注脚——他在文中得出结论，市面上一定有很多假程序员，否则如果真的会编程，怎么会在编程面试中表现得那么差。AI 发展得好，对我个人并没有什么特别的好处，无非和所有持有宽基指数基金的人一样间接受益，但我确实在乎准确性。

2024 年：Meta、谷歌和微软正在走向衰亡

由于要盘点的预测结果很多，我们在列出完整清单之前，先挑一个例子详细剖析一下，以便了解 Zitron 惯用的推理方式。我们就随便以他 2024 年 11 月的这场演讲为例，在这场演讲中，除其他观点外，他声称像 Meta 和谷歌这样的大型科技公司正在走向衰亡，它们之所以在 AI 上胡乱折腾，是因为已经不知道该如何增长了。

Zitron 明确点名 Meta，称它是一家正在衰亡的公司（“它是个垂死的产品，也算是一家垂死的公司”）。而 Meta 的营收和利润（GAAP 营业利润）实际数据如下：

当他谈到这些公司已经不知道如何增长时（“这些公司现在其实都不知道该怎么增长了……为了在一个走向衰亡的生态中绝望地重燃增长，科技行业会把这堆 [AI] 东西硬塞进所有产品里”），他点名了谷歌，然后是微软。Alphabet（谷歌母公司）的营收和利润数据如下：

微软的数据如下（为保持一致，所有数字均为自然年数据，而非财年数据）：

虽然这并不符合 Zitron 原话的精神，但硬要辩解的话，也可以说 Meta 其实正在衰亡，只是还没死透罢了。然而，Zitron 这套论证中的推理是站不住脚的——Meta、谷歌和微软的生态根本没有走向衰亡。就这些公司在营收和利润上的增长速度来看，AI 并不像 Zitron 暗示的那样，是它们因为“不知道怎么增长”、黔驴技穷才抓住的救命稻草。我觉得没必要对每个预测都花这么多篇幅，但 Zitron 在这里使用的论证套路很有代表性。

为了论证这些公司快要完蛋了，他抓住一些细枝末节的问题，而这些问题根本不足以引发他所预言的那种巨大变化。以 Meta 为例，他引用了所谓 Facebook 月活用户（MAU）下滑的说法。他没有使用 Meta 官方公布的 MAU，也没有引用任何营收或利润数字，看起来用的是 Similarweb 的数据。就我对这类第三方监测数据的经验而言，它们相当不准，除了做个数量级上的粗略对比外基本没什么用，因此 Zitron 引用的所谓下滑毫无意义。Facebook 自 2023 年 12 月起就不再公开披露 MAU，但大多数估算都显示其 MAU 随时间持续增长，而 Meta 仍在披露的其他使用数据也总体呈上升趋势；Zitron 只是挑了一个异常偏低的估算值来支撑自己的观点。

至于谷歌，他把 Prabhakar Raghavan 拎了出来，称其十恶不赦，是“背叛了计算机科学家阶级、投靠了管理咨询派的阶级叛徒”，指责他对谷歌搜索造成了某种重创。但在他对 Raghavan 的长篇抨击中，他从未有力地证明 Raghavan 真的对谷歌搜索造成了严重损害，而那些对此发表过评论的谷歌搜索工程师们，似乎也并不认同“Raghavan 是搜索问题的唯一甚至主要原因”这一假说。¹

即便我们假设 Zitron 是对的，反派 Prabhakar Raghavan 打败了正派 Ben Gomes，给谷歌搜索造成了某种问题，这也依然无法证明谷歌整体的营收增长陷入了困境，因为谷歌旗下还有 YouTube、Google Cloud 等多个重要产品，即便搜索业务不再增长，也足以驱动整体增长。

这条推理链上的每一个关键环节不仅是错的，而且只要对谷歌或大型公司稍有了解，就会觉得根本不合情理。我会是第一个说谷歌搜索质量确实存在严重问题、并且谷歌多年来一直在相对提升营收相对于用户体验的优先级的人。2013 年我在谷歌时，这就曾让不少以用户为中心的工程师感到忧虑。

就 Zitron 提到的其中一个问题——广告让用户产生混淆——而言，2013 年我曾就此问过一位搜索工程师：谷歌把广告的背景色改得更像搜索结果，而此前已有研究表明，广告越像搜索结果，用户就越容易分不清某条结果究竟是广告还是真正的搜索结果，我也听说谷歌曾刻意让广告看起来不像搜索结果以避免混淆。那位搜索工程师说，正因为有人不希望用户被误导，所以不可能通过一次改动就让广告变得和搜索结果几乎一模一样，那样意图就太明显了。

实际会发生的方式是，每次你通过 A/B 测试把广告稍微调得更像搜索结果一点，就能多赚很多钱，因此这一变化会在多年里分多次、一点点地推进，每一步都小到让那些想抵制这种做法的人难以据理反对。事情果然如这位工程师所预料的那样发生了，但无论最终是不是由 Raghavan 来负责搜索，这件事都会发生。而且，这种事的发生当然不会导致谷歌增长空间耗尽、进而绝望地想在一个垂死的生态中重燃增长。不管你认不认为谷歌应该这么做，这终究是一件能让谷歌赚更多钱的事。

人们是怎么引用 Zitron 的？

就我观察到的引用方式来看，人们把 Zitron 当作权威来引用，好让自己可以说：这位研究过数据的人已经这么说了，所以自己的观点是有数据支撑的。实际上，如果你去审视 Zitron 提出的那些论断，并且对相关话题稍有了解，就会发现这些说法根本讲不通，但我认为这并不是重点。重点在于，人们可以说“有人已经看过数据了”。另一个重点似乎在于，这个人很愤怒²，而愤怒是带动流量的好办法。

当然，人们搬出他时，通常不会明说是在引用他的愤怒；而是会说：看，这家伙已经研究过数据了，如果你对 AI 感到愤怒，他正和你一样对 AI 感到愤怒，而且他还有数据撑腰。³ 就像我上面说的，我不想对每一个论断都展开到这种细致程度；这只是一个例证，用来说明下面那些论断大致是什么样子。在我读过的他所有文章里，虽然到处都抛出一堆数字，但这些数字实际上并没有串成一个连贯的论证。很多情况下，就像我们上面看到的那样，数字甚至根本不支持他的论点（比如 Facebook 的 MAU 下滑导致 Meta 出现财务问题，进而导致 Meta 到处乱塞 AI）。我怀疑他就是指望人们一看到数字就眼神放空，不再去细想这些数字到底意味着什么。

就下面的这些预测而言，完全有可能出现这样的情况：某人有着完全相同的预测记录，但其理由却是完全合理、只是结果没能应验；也可能某人在每个案例上都猜对了结果，却又全错了，因为他的所有理由都是错的。后者或许是凭某种无法言说的直觉猜中的，也可能只是运气好。好在对我们来说，不必做这种艰难的判断，因为 Zitron 既在预测结果上错了，在推理上也错了。

那些较真的读者怎么看 Zitron

由于我多年来几乎与世隔绝，最近才开始关注 AI 领域的讨论，此前其实从未读过或看过 Zitron 或任何重量级 AI 评论者的内容，但在查阅那些判断力不错的人是怎么说的时候，我发现他们也认为 Zitron 对数字的运用不过是障眼法，比如 Juho Snellman 的这条评论：

他的文风确实华丽张扬，但那种攻击性和脏话，似乎更多是为了煽动那些本来就认同他观点的人，而不是为了说服别人改变想法。他在反科技的骗术里找到了一个利基市场，现在正把这个利基榨到极致。但如果你真的被他的某些说法说服了，不妨去核实一下，因为至少就他的书面文章而言，基本所有东西都是编造或歪曲的。确实有大量的来源链接，但如果你一路追溯到原始来源，就会发现原始内容说的和 Zitron 暗示的完全是两回事。

这里还有一个例子，有评论者不知为何认定 Zitron 的分析很出色，Juho Snellman 对此回复道： > 关键问题在于，他的经济分析就是一塌糊涂。我以前以为他只是完全不擅长这个，但考虑到错误上的偏向性，这显然是蓄意误导。但要反驳往往很难，因为他每篇文章都是一万字的 Gish 式轰炸（gish gallop）。我曾在 HN 评论里试过几次，只针对他故意犯下的某一个错误进行驳斥，就已经有人抱怨回复太长了。

例如，当 Timothy B. Lee 去核查 Zitron 用来预测 Anthropic 营收的那份表格时，他发现

他把 2 月 1 日到 10 日漏掉了，把 3 月 1 日到 10 日算了两遍，把 8 月 21 日到 10 月 21 日算成了一个月而不是两个月，又把 10 月 21 日到 11 月 1 日漏掉了。[另一位评论者指出，他的表格里甚至出现了 2 月 30 日] ……Ed 声称他试着计算了 Anthropic 2025 年的营收，得出 36 亿美元，并暗示其中有什么猫腻[但把这些错误修正后，数字就对上了]

Zitron 的部分预测

• 2024 年 2 月：“我认为生成式 AI 能做到的事及其输出的准确性，已经快要触及上限了。”
  • 错误⁴
• 2024 年 3 月：“我们是否已经到达 AI 的顶峰？”；又一次预言幻觉问题意味着 AI 的进步将止步于当时的水平
  • 错误
• 2024 年 4 月：“正如我之前警告过的，人工智能公司正在耗尽数据……”；又一次预言由于没有更多数据，模型无法再提升
  • 错误⁵
• 2024 年 6 月：OpenAI 的增长正在停滞（并暗示将继续停滞），这将导致 OpenAI 走向崩溃
  • 错误（OpenAI 将来或许会崩溃，但如果会，也不会是因为 2024 年的增长停滞）
• 2024 年 7 月：“生成式 AI，就像我在 3 月所说的，正在见顶，如果还没见顶的话。它除了把现在能做的事做得更快、再加几种新输入外，已经做不了更多了”
  • 错误
• 2024 年 7 月：“生成式 AI 模型既没有变得更节能，也没有在能提升功能的意义上变得更‘强大’”
  • 错误（模型一直在变得更强大）⁶
• 2024 年 8 月：“生成式 AI 是一项已经见顶的死胡同技术”
  • 错误
• 2024 年 8 月：重申 AI 泡沫还有 3 个季度来证明自己（从 2024 年 3 月算起），否则就会崩盘
  • 错误（Bartek Ogryczak 指出，勉强可以算对，因为 AI 确实证明了自己，但按 Zitron 自己说的毫无进步的标准来算，就是错的）⁷
• 2024 年 9 月：“o1 表明 OpenAI 已经黔驴技穷、束手无策”，并重申模型因缺乏数据而无法提升的观点
  • 错误
• 2024 年 10 月：OpenAI 预测 2024 年营收 37 亿美元、2025 年 116 亿美元、2029 年 1000 亿美元是荒谬的，“这种说法离谱到我惊讶于把它说出口竟然不算某种金融犯罪”
  • 错误（2025 年的目标已超额完成，2029 年待定，但远未到离谱到构成金融犯罪的程度）
• 2024 年 10 月：“[OpenAI 的营收]增长已经在放缓，进入新的一年后会大幅放缓”
  • 错误（OpenAI 超额完成了预测并持续高速增长）
• 2024 年 12 月：“我在 3 月就警告过你们，生成式 AI 已经见顶了。”
  • 错误（而且离奇地暗示自 2024 年 3 月以来毫无进展）
• 2025 年 1 月：“我认为我们已经处于 AI 的顶峰”
  • 错误
• 2025 年 1 月：“DeepSeek 已经把 [大语言模型] 商品化了”
  • 错误（OpenAI 和 Anthropic 过去和现在都拥有显著的定价权，可以把价格维持在远高于 DeepSeek 的水平）
• 2025 年 2 月：Anthropic 在 2027 年做到 345 亿美元营收“在很多层面上都可笑至极，最主要的一点是，OpenAI 在 2024 年的营收大约是 Anthropic 的两倍，但当年 API 调用收入也才勉强达到十亿美元。”
  • 错误（无论他们 2027 年能否做到，其 2026 年的年化经常性收入已远超该数字，使得 2027 年的预估并不荒谬）
• 2025 年 2 月：“Sundar Pichai 想让 Gemini 在 2025 年底前拥有 5 亿用户，这个数字不切实际到谷歌内部应该有人因此被开除，而那个人就是 Sundar Pichai。”
  • 错误（Gemini 达到了 7.5 亿用户）
• 2025 年 2 月：“Sam Altman 把 Orion 从 GPT-5 降级为 GPT-4.5，表明 OpenAI 在打造下一代模型上已经撞墙，不得不调低预期”；
  • 错误（GPT-5 相比 GPT-4.5 有实质性提升）
• 2025 年 2 月：“在我被证明是错的之前，我会一直写下去。”
  • 错误（Zitron 尽管已被反复证明是错的，仍在继续写）
• 2025 年 3 月：“在我写这份简报的这些年里，很少见到像 CoreWeave 这么烂的公司……” Zitron 接着说，该公司除非继续融资，否则撑不过六个月，即便融到 40 亿美元也只能多撑一年
  • 错误（CoreWeave 至今仍在，且截至本文写作时股价已较 IPO 价格翻了一倍多；它在 IPO 时实际只融了 15 亿美元）
• 2025 年 4 月：Zitron 再次宣告泡沫，并说“我们马上就会知道我是不是对的。”
  • 错误（Zitron 暗示即将发生能证明他正确的重大事件，但什么也没发生）
• 2025 年 4 月：“而且，到了这个地步，已经很明显，生成式 AI 不会比它今天能做的多多少了。”
  • 错误
• 2025 年 5 月：“我不想危言耸听，但很容易得出 Cohere 快要完蛋的结论。他们的预测和现实相去甚远。”
  • 严格来说无法证伪，因为没有给出期限，但其隐含的判断是错的
• 2025 年 7 月：“我不是想夸张，但很容易得出 Cursor 快要完蛋的结论”
  • 错误（Cursor 以 600 亿美元的估值退出了）
• 2025 年 8 月：“这些模型的训练显然已经撞墙，收益正在递减”
  • 错误
• 2025 年 8 月：Zitron 称 Cursor 正在走向死亡，预计会以甩卖价出售；即便是 100 亿美元的价格也不现实：“Cursor 值 100 亿美元吗？不值！不管它的产品可能有多好，都好不到能以不需要 Cursor 无休止地烧掉数亿美元的价格卖掉。”
  • 错误
• 2025 年 10 月：在回答“如果非要猜，你觉得 AI 泡沫会在什么时候破裂？”时，Zitron 回答：“最迟 2026 年第二季度”
  • 错误
• 2025 年 11 月：“事实上我们正在耗尽高质量训练数据，也正撞上缩放定律的天花板，在现有的训练范式下，这些模型不会再变好了。我们今天看到的样子，基本上就是它们永远的样子”
  • 错误

在这之后，我看到的大多数 further 预测要么是无法证伪的，要么是要在未来才见分晓。需要说明的是，我没有去罗列那些本身就语无伦次、或在当时就纯属事实错误的陈述，例如他 2024 年 12 月声称“生成式 AI 的产品实际上已经有一年多被封在琥珀里毫无变化”，以及 2026 年 1 月声称“[模型]和一年前基本一样，效能完全相同”。Zitron 不仅对未来做出 AI 能力不会提升的预测，还一贯对过去做出能力并未提升的回溯性陈述，这些陈述在当时就显然是错的，却似乎很对他受众的胃口（和其他错误言论一样）。如果把他的所有说法连起来，潜台词就是 AI 在 2026 年 1 月的能力和 2023 年 12 月时完全一样（如果再连上更晚的说法，实际上潜台词是 2026 年 8 月的能力和 2023 年 12 月时一样，不过公平地说，Zitron 经常自相矛盾，在 2026 年年中也承认过有限的进步）。

公平一点说，我们可以认为 Zitron 说的是口语化的夸张，所以当他说“实际上已经有一年多被封在琥珀里”时，并不是真的指从 2023 年 12 月起就毫无变化，因此这些陈述不具备传递性。即便考虑到这种口语上的马虎，这些说法的合集仍然暗示，从 2023 年 12 月到 2026 年 8 月，进步是微乎其微的（或许除了如上所述，他自相矛盾地承认某些领域有有限进步的情况）。

与备受尊敬的未来学家对比

如果拿来和我们那篇未来学家分析中未来学家的表现相比，在风格上，Zitron 对愤怒情绪的依赖远超我们考察过的任何一位未来学家。在推理质量上，他大概处于未来学家中的平均水平。尽管几乎所有预测都错了，但他并不比像 Buckminster Fuller 这样的人更离谱——后者曾提出，我们将能够通过无线电传送人体，因为原子有频率，无线电波也有频率，所以只要捕捉到我们所有的频率，就能通过无线电发送。

就推理风格而言，在我们回顾过的未来学家中，他大概最接近 Kurzweil：都会用数字来营造一种可信的光环，但只要你对他讨论的话题稍有了解，或去细看那些数字，推理就站不住脚了。Zitron 的推理并不比 Kurzweil 更差——后者（例如）在 2001 年就不断做出极其激进的预测却未能兑现（比如预言到 2011 年人类将实现无限寿命）。不断地以错误的理由预言 AI 进步将停滞，不过是在进步这个赌注的另一面下注。不是预言无限进步，而是预言毫无进步。每次预测被证明是错的，你只需再做一个类似的预测，然后把时间往后挪一点就行。Michał Zalewski（lcamtuf）对这种现象为何会发生有一些看法：

要积累人气，最稳妥的办法就是提出清晰、有力、毫无含糊余地的立场。你很难靠“嗯，市场可能往哪边走都有可能”“两党都有道理”“AI 既有价值也有泡沫”这种话获得太多播客或电视露面的机会。或者，用本文中的例子来说，“《哈利·波特》是一本还行的书”。

事实上，这里存在一个正反馈循环。如果你采取一种挑衅、尖锐的立场，就会获得更多关注和点赞，于是你就有点……自我激进化了？到某个节点，这就不再是一个可以改变的观点了，它成了身份，成了个人品牌。

这……就是为什么 Ed Zitron 能靠一个宣称一切不过是场大骗局的爆款博客火起来。如果你采取更细腻的观点，至多无人回应，最坏则会同时遭到两边的鄙视。⁸

对于想看论证严谨的反 AI 观点的人，我觉得 whitequark 写得相当不错（不是说我认同，但我认为其推理是成立的，如果前提稍有不同，我完全能理解有人会赞同），不过 whitequark 当然吸引不到 Zitron 那样庞大的受众。

一个错误的立场能维持多久？

我很好奇，人们在这样一系列关于进步的失败预测之后，会怎么做。对于未来学家而言，即便是那些几乎完全错了的人（也就是我们在这里回顾的所有人），他们仍然可以做出某种辩解，比如“我说会发生的事情中有四分之一确实发生了，只是比我预期的晚了两到二十倍”，如果他们不那么纠结于准确性，就可以把这句话四舍五入成“我说会发生的事情都发生了”，而他们也常常就是这么做的。这似乎对他们很管用，反正也没人真的在乎去细究细节。

但对于像 Paul Ehrlich 这样的人呢？他在明明没有发生灾难的时候就预言灾难迫在眉睫，而后来也确实没有发生。只要看看 Ehrlich 的维基百科页面，就有这样一段：

一种常见的批评是，Ehrlich 的预测一再未能应验；例如，《Reason》杂志的 Ronald Bailey 称他为“屡教不改的末日论者……据我所知，他对迫在眉睫的灾难的预测从未正确过。”[41] 在 1970 年的第一个地球日，他警告说“十年内，海洋中所有重要的动物生命都将灭绝。大片海岸线将因死鱼的恶臭而不得不撤离。”[41][42]

在 1971 年的一次演讲中，他预言：“到 2000 年，英国将只是一群贫穷的小岛，居住着约 7000 万饥饿的人口。”“如果我是赌徒，”Ehrlich 教授在登机前总结道，“我愿以对等的赔率打赌，英国在 2000 年将不复存在。”[41][42]

当这一情景并未发生时，他的回应是：“当你预测未来时，你总会犯错。错得多离谱是另一个问题。如果我打了那个赌，我会输。然而，如果你仔细看看英国，我能告诉你什么？他们和所有人一样，遇到了各种各样的问题。”[41]

Ehrlich 在《人口炸弹》中写道，“印度到 1980 年不可能再多养活两亿人。”[27] 1967 年，Ehrlich 呼吁切断对印度的紧急粮食援助，称其“毫无希望”。[43] 这一立场后来受到批评，因为印度的粮食产量随后通过印度的绿色革命飙升，人均热量摄入在随后几十年里大幅上升，即便其人口翻了一番。[44]

自 1960 年代以来全球粮食产量的大幅增长以及人口增速的放缓，在持续消耗不可再生资源的当下，避免了 Ehrlich 夫妇所预言的那种规模的粮食短缺、饥荒和灾难。

加拿大记者 Dan Gardner 在其 2010 年的著作《Future Babble》中认为，Ehrlich 在承认错误方面一直不够坦率，而在把功劳揽到自己身上时却又在智识上不诚实或含糊其辞。例如，他很少承认自己在预测物资短缺、大规模饥荒死亡人数（在《富裕时代》一书中多达十亿）或对特定国家灾难性影响方面的错误。与此同时，他却乐于声称自己“预测”到了艾滋病的增加或全球变暖。[13]

就疾病而言，Ehrlich 曾基于人口过密或饥饿人群免疫力下降来预测疾病的增加，因此“把这看作是对 1980 年代艾滋病出现的预测，未免有些牵强。”同样，全球变暖只是 Ehrlich 描述的情景之一，因此声称这是自己的功劳，同时又对失败的情景推卸责任，是一种双重标准。Gardner 认为 Ehrlich 表现出典型的认知失调迹象，而他未能承认自身判断中明显的错误，使得他当下的思考值得怀疑。[13]

Barry Commoner 曾批评 Ehrlich 在 1970 年的表述：“当你意识到进一步的努力将是徒劳时，你不如照顾好自己和朋友，享受所剩无几的时光。对我而言，那个时点就是 1972 年。”[46] Gardner 还批评 Ehrlich 赞同 William 和 Paul Paddock 在《1975 年的饥荒》一书中提出的策略。他们曾提出一种“分诊”制度，将对印度和埃及等“无可救药”国家的粮食援助一刀切断。在《人口炸弹》中，Ehrlich 提出“除了在粮食分配上采取某种形式的 Paddock 策略外，别无理性选择。”如果这一策略当时被实施于印度和埃及这些当时依赖粮食援助的国家，它们几乎肯定会遭遇饥荒。[13] 相反，印度和埃及的粮食产量都大幅增长，如今在人口多得多的情况下已不再依赖粮食援助

令人惊讶的是，在 1968 年写下《人口炸弹》并做出一系列错误预测之后，他又在 1990 年推出了《人口爆炸》，并继续宣称全球人口过剩正在或将要导致可怕的危机，除非我们削减全球人口。本世纪甚至本十年他仍在说同样的话。看起来，他今天不再这么说，唯一的理由是他已于今年早些时候去世。

如果不去查证，我本以为他近年的立场会是类似“好吧，我有些地方错了，但正是因为受我工作启发的那些行动，危机才得以避免”或者“虽然危机被避免了，但那只是掷骰子侥幸成功，在大多数平行宇宙里，那些阻止我所预言的大规模饥荒死亡的农业进步根本不会发生”，而不是“再等等，危机现在正在发生，我马上就要被证明是对的”；2015 年，在谈及他那本 1968 年的错误著作时，他说“[m]y language would be even more apocalyptic today”（“如果今天来写，我的措辞会更加末日”）。这正是我们在 Zitron 身上看到的模式，但我没想到，随手查到的这一个人，竟然会把这种模式维持 50 年之久。也许我们还会迎来 Zitron 再预测 50 年 AI 进步终结的局面。

对 Zitron 的一些反应

在上面引用的 Juho Snellman 的话里，Snellman 说他写了大量的 Gish 式轰炸（gish gallop），这个词指的是某人用大量廉价（指生产成本低廉）的胡言乱语来淹没你，以至于没人愿意花时间去逐一反驳。在详细讨论 Zitron 演讲中的一小部分时，我们就花了 1000 多字来解释为什么 Zitron 对公司运作的理解是错的、以及他的推理错在哪里。有人读完后可能会说，“但你还没反驳演讲里的 X”，这话没错。我第一次看这场演讲时，90 秒后就关掉了标签页，因为里面充斥着太多胡话，根本不值得继续花时间。我完全可以就视频的前 90 秒写上 5000 字。因为 Zitron 只是在胡说八道，他可以非常廉价地生产这些内容，而如果我手头有全部事实，要反驳他 90 秒的胡话就需要 30 到 60 分钟。如果还要花时间去查最准确的信息，恐怕要花两到三倍的时间。当一个判断力不错的人看到这种东西，往往会立刻将其拉黑。就拿我跟一个朋友说起我在写这篇文章为例，他说：

我当时在听一个有这家伙的播客，根本听不下去。我的心率都上来了，因为他不停地说一些错误的东西，然后那个还算理性的主持人会追问，“那 X 呢？”，接着他又跳到另一个错误说法……

……在我关掉之前，他谈到大语言模型在过去一年里并没有变好多少，主持人说人们都在用，而且过去一年里明显变好了，Zitron 却予以否认，说“有吗？”，主持人只能回一句，“有的……”到那时我就想，我到底为什么要听这种对话？

我们主要讨论的是预测，而不是关于过去或现在的错误陈述，但我读过或看过的所有 Zitron 的东西，也都充满了这类内容。很多人看到这种东西，会认定这家伙就是个怪人，不再关注。但也有很多人看到这种东西，看到有人反驳了一部分，就会说“但你还没反驳 X”，而一般来说，进行反驳的人可能会回应其中一两点，但最终会放弃，因为 Gish 式轰炸的方法和放大式 DoS 攻击有同样的特性：制造新的胡话成本极低，但反驳却要费一番功夫。

顺便说一下，我很好奇上面那段话指的是哪次访谈，于是把引文丢进 ChatGPT 让它去找。它成功识别出了包含相关对话的访谈（实际上找到了多个，因为这似乎是 Zitron 常见的问答套路），并给出了访谈中每个相关陈述的时间戳（这段总体论述的起点在这里，而“有吗”这句回应在这里。在“有吗？”之前，主持人试图确立一个共识：智能体（agent）的能力已经提升。Zitron 否认了这一点，随后当主持人指出那些在工作中使用这些工具的人确实感受到了提升时，Zitron 又用“有吗？”来否认（实际上他在这一连串对话中做出了多个自相矛盾的陈述）。

这里还有一点值得注意的是 Zitron 极高的自信程度。我们提到的例子包括，他称 OpenAI 的预测是“离谱到我惊讶于把它说出口竟然不算某种金融犯罪”（而该预测迄今已经实现），以及他声称谷歌对 Gemini 用户数的预测是“不切实际到谷歌应该有人因此被开除，而那个人就是 Sundar Pichai”（结果谷歌超额完成了预测 50%，而 Zitron 原本的说法是他们根本不可能达到那个数字）。

我自己也做过不少预测，其中也有不少是错的。当我真正做出一个预测时，我会为其附上一个置信度，仅供自己参考，以便日后回看这些预测的校准情况。我从未在任何一个接近 Zitron 对某些预测所表现出的那种自信度的预测上犯过错。考虑到他所表达的自信程度，哪怕只有一个错误预测，也足以表明其过度自信到了极高的程度。按理说，以那种自信程度做出的预测，几乎就不应该出错，但 Zitron 却一再以近乎修辞上最高程度的自信做出错误的预测。

顺便说一下，关于 Gemini 达到 5 亿用户“不切实际到谷歌应该有人因此被开除，而那个人就是 Sundar Pichai”这件事，好笑之处在于，Zitron 还（错误地）说过谷歌已经不知道如何增长，因此才到处硬塞 AI。Dennis Snell 指出，如果 Zitron 认真对待自己的说法，谷歌完全可以通过做 Zitron 所说的那件事——到处塞 AI——来把 Gemini 的用户数刷到任何想要的数字。你不可能一边认真对待 Zitron 关于谷歌因增长乏力而绝望地押注 AI 的说法，一边又认真对待他说 Sundar 提出 5 亿用户这个数字是严重失职的说法。这也是看他任何一场演讲或读他任何一篇文章时立刻就能发现的一点：里面充斥着一堆互不相干、无法自洽的论断，唯一的共同点就是都在说 AI 公司以及使用 AI 的人和公司有多邪恶、多糟糕。这些论断在数字和逻辑上都是自相矛盾的。看起来，只要是能把反派描绘得更邪恶的想法，他都会随口拿来用。而颇具讽刺意味的是，Gemini 达到 7.5 亿用户的事实表明，Zitron 的两个说法都是错的。如果谷歌真像 Zitron 所说的那样 desperate 地想刷数据，他们轻而易举就能通过到处植入 Gemini 让数字突破 10 亿，而 7.5 亿 > 5 亿本身就说明了问题。

顺便说一下，我第一次关掉这场演讲的节点是在这里：

一个痴迷于年同比营收增长的市场。而这种演变是自然的。它是可怕的。你可以怪 Marc Andreessen，他是个可怕的人。你可以怪很多可怕的人。现在有太多可恨的家伙了。

最后一句话很好地概括了 Zitron 的立场。“现在有太多可恨的家伙了”。在这场演讲中，他顺手给了 Andreessen 一拳，并把 Meta、谷歌和微软追求增长这件事归咎于 Andreessen。实际上，即便 Marc Andreessen 从未存在过，Meta、谷歌和微软几乎肯定仍会追求增长，所以我们当然不能真的把这些公司追求增长归咎于 Andreessen。只是有件他认为是坏事的事，然后按他一贯的风格，他拎出某个人，说这个人就是该为此负责的邪恶反派，然后就跳到下一个不相干的话题了。

人们怎么会把这种话当真？

因为我有点自虐，我真的去读了大量关于 Zitron 的讨论（我相信我读遍了 HN 和 Lobsters 上所有主要的讨论，还看了不少其他地方的），想看看那些认真对待 Zitron 的人到底在说什么。一种常见的辩护就是上面提到的：好吧，你反驳了几点，但你没覆盖 X。更常见的辩护是笼统地说，人们攻击 Zitron 只是因为 Y（通常是他的风格），但从不回应他的论点，“这就说明了一切”（或类似的话）。根据留言的时间戳，仅就当时正在讨论的那些帖子而言，其实已经有不少评论在讨论 Zitron 实际犯下的错误，但 Zitron 的支持者会无视这些，直接声称人们无法指出 Zitron 的错误。这是非常 Zitron 式的操作，也难怪喜欢他风格的人也会用这一招。毕竟，什么样的人会觉得 Zitron 有说服力呢？就是那些认为这种推理方式是有效的人。

第二常见的“招数”就是直接否认 Zitron 说过那些被反驳的话。当有人提到 Zitron 在 2024 年和 2025 年多次有据可查地说过大语言模型因根本性原因无法再进步时，Zitron 的支持者会说他从未说过那样的话，对之前的预测或事实性错误陈述也是如此。

我看到的另一类辩护是类似“那那些错了的 AI 鼓吹者又怎么说？”这样的评论。就像我之前说的，我曾写过一篇 3.4 万字的长文，论述一批最受尊敬的未来学家是如何错的，不仅是因为他们做出了错误的预测，更是因为他们的方法和推理本身就是错的。但一群鼓吹未来的人错了，并不会让 Ed Zitron 或 Paul Ehrlich 就变得不那么错。Zitron 和 Ehrlich 的错误程度，和那些未来学家是否存在毫无关系。

我的一位朋友还注意到，在那些指出 Zitron 关于模型从 2023 年到 2026 年毫无进步的说法是错的评论区里（是的，这特指那些讨论 Zitron 已被证伪的能力停滞论的帖子或评论），有这样的现象：

看到那么多人说“Zitron 没错，他只是说早了！”真是令人震惊。我猜潜台词是，我们最终会发现 2026 年的模型其实并不比 2024 年的好到哪里去，或者……？

对未来的预测

尽管 Zitron 过去的预测大体上都是错的，也许他在未来的某个预测上会蒙对。也许这些公司中的某几家会因某种原因估值下滑。但是，即便真的发生大规模的 AI 崩盘，OpenAI 和 Anthropic 归零，就社会影响而言，如果再加上某种阻止模型在现有 AI 实验室内部水平之上继续进步的事件，那仍然会带来相当大的变化。哪些公司成功会改变谁能暴富，但特定公司的倒闭并不会阻止由当前或下一代模型能力所带来的变革发生；它只是改变了谁获益最多。

就我个人而言，是这家公司还是那家公司的人暴富，对我来说并不重要。如果某家公司在某种抽象意义上比另一家做得更好，那对我来说还有点意思，但对于任何一家公司声称自己会比另一家做更多“正确的事”，我持有一定的怀疑态度（这一点我可以被说服，但就我所知的公开说辞而言，并没有什么说服力）。

如果 Zitron 最终在某家公司会倒闭这件事上蒙对了，相比于他迄今为止一直误判的能力发展轨迹，这对我来说就没什么吸引力了。他迄今为止在财务预测上也确实都错了，但这本身并不怎么引起我的兴趣，尽管为了完整性，我还是列入了不少财务预测。

感谢 Yossi Kreinin、Juho Snellman、Dennis Snell、Nick Bergson-Shilcock、Bartek Ogryczak、Jamie Brandon 和 Shriram Krishnamurthi 的评论、指正和讨论。

附录：Ed Zitron 谈为什么人们不喜欢 Ed Zitron

在搜索关于 Zitron 作品的讨论时，Reddit 上排名第二的结果是 Zitron 的这条评论：

……有些男人不喜欢我，因为情感上的坦诚和内省对他们来说很难。情感是男性被教导要去压抑或压缩的东西。我拒绝这样做，当有人让我这么做时，我觉得很恶心……

……先从情绪说起，因为这是最明显的。人们真的不喜欢我现在的样子，认为我是“假装生气作秀”，甚至把我形容为精神错乱、失控等等。我发现，这是一种常见反应，尤其是来自那些自己在情感上受到压抑的人，尤其是在他们的工作中。又要情绪化，又要有精辟的观点，是很难的……

……我也没有走那条“正途”来到这里。你“本该”是来自大媒体的建制派作者，或是分析师，或是金融圈人士，或是其他种种“正途”上被认为“配得上”你现在所拥有的一切的人。我没有按传统意义上的“熬资历”，而那些熬过资历的人觉得我没有资格站在这里……

……我的工作也很扎实，这让那些工作不扎实的人感到沮丧。我对自己提出的每一个观点都经过深思熟虑，并且很努力地去深入了解主题。注意有多少人还在说“这就跟 Uber 一样”或“这就跟 dot-com 泡沫一样”。不去核实就想当然要容易得多！有个混蛋带着透彻而充满激情的分析冒出来，是很让人恼火的。这会让你自己的工作显得很差……

……我很会拍硬照，很会接受采访，很会利用热点事件，而且我做这些并不显得市侩，因为我通常都会带着几千字的思考或一期节目来谈论某件事。我相信有些人也想要这种关注度或声望，但他们不想为此付出努力，这让他们很不爽……

……我爱得宏大、爱得炽热，我就是我，我从未被任何“圈内”群体所接纳。我拼命工作，比任何人都写得多，我一直在场。我会用我创造的任何空间去对抗“圈子”或小团体。我憎恨他们，他们也同样憎恨我。而我从根本上清楚自己为何相信自己所相信的东西。这让那些自己都不清楚的人感到不安。

我不知道他这些话有多少是真心的（如果这篇 Wired 的人物特写是准确的，那就得倾向于认为不是真心的），但 Zitron 似乎很擅长说他的受众想听的话，所以这至少能让我们对他的受众有所了解。

关于他那段谈到小圈子和“内部群体”的话，有一点值得注意：如果你在 Reddit 上搜索他的名字，评论者会提到，只要你在他的 subreddit 上发任何表明 AI 有进步的内容（比如贴个基准测试链接），就会被封禁，最终形成一个高度抱团的回声室。我自己就曾公开表示过，认为 METR 的进展基准测试没有意义，与其依赖那种误导性的分析，不如凭直觉判断，而且被广泛引用的 AI 评测经常是有缺陷的，所以并不是说我认为基准测试普遍很好，但从评论区看到的情况是，只要你不紧跟官方口径，很快就会被封禁，这和上面描绘的图景恰恰相反。这倒不是 Zitron 独有的现象；之前查另一位网红时，只要你在他的 Reddit 上提出不同意见，他会一边写评论感谢你的留言，说他多么喜欢收到反馈、世界是多么美好的和平友爱大家庭、我们应该彼此相爱，一边就把你给封了。

我还觉得 Zitron 关于“人们不喜欢他的工作是因为讨厌扎实的工作”这一说法很有意思，原因有两点。

一是，我自己的工作经常被正面评价为严谨、扎实。也有不少人不喜欢我的工作，但我从未听说有人说不喜欢它的理由是它太扎实，我也很难想象有人会暗地里因为它扎实而不喜欢它。总的来说，这似乎就不是人们讨厌某件事的理由。

第二，我个人并不认为自己的工作算得上扎实。我在这里提到的关于不觉得自己工作出色的感受，同样适用于不觉得自己工作扎实。我的确会对自己的工作做一定程度的核查。我不敢说在时间投入上比大多数人多，但在效果上，我怀疑方法和时间投入的结合比平均水平要好一些。但每次发布时，我总对自己的工作感到不满意，因为我可以永远更彻底地核查下去而永远不发布，所以我强迫自己在一个我认为高于平均扎实程度、但远未达到真正扎实的水平上发布。如果拿我认为真正扎实的人——比如 Gary Bernhardt——来对比，我都不知道怎么能称自己的工作为扎实。我有几个朋友能做出 Bernhardt 那种质量的工作，而我选择的是产出更多、但质量也更低的工作。我认为这在质量与速度的权衡中是一个不错的位置，但这并不让我的工作变得扎实。这对我今年 7 月重新开始公开写作后发布的所有内容更是如此，因为我正在尝试以远少于以往的核查和编辑，快速把东西推出去。即便如此，看起来我的事实核查流程还是比 Zitron 的要扎实得多。

附录：为什么要写这篇？

其实没什么正当理由。就是只睡了四个小时，脑子基本转不动，又看到有人贴了一张 Reddit 帖子的截图，嘲讽 Ed Zitron 的预测记录。当初我写那篇未来学家预测准确度回顾时，我尽量确保自己在筛选上不带任何偏见。从那篇帖子来看，并不明显能判断那位复盘 Zitron 预测的 Reddit 用户是否是以无偏的方式挑选预测，还是带有某种偏见（既然 AI 已成为文化战争议题，有人带偏见地挑选预测也不奇怪），所以我决定在用智能体帮我跑一个不相关的任务的空档里，抽空读一些 Zitron 的东西。对于那篇未来学家文章，我读了多本整书来提取预测，一般只有当某人反复说同样的话时才会停下来。在这个案例中，Zitron 做的全是重复，所以按未来学家那篇的方法，意味着我看几个预测后就得立刻收工。为了克服这一点，我让 ChatGPT 给我列了一份预测清单（没有刻意偏向正确或错误的预测），然后我去粗读/细读了 ChatGPT 链接的那些文章。有些情况下我认为 ChatGPT 对文章的解读是错的（这些通常是如果按它的解读该预测会被判为错误，但我不同意它的解读的情况），并且（如下文进一步讨论的）我也剔除了那些无法证伪或因为同义反复而显得毫无意义的预测（我在未来学家那篇文章中也做过类似说明）。

如果真要细想，我大概能找到比这更有意义的事来打发时间，但事已至此；我有时会在待办清单里放一些适合在太累而无法做正经工作时做的任务，但那天没有。我不认为他们特别挑了最差的预测来挑刺，尽管确实挑了一些听起来最荒谬的。不过，如果你去细究那些并非铁板钉钉“打脸”的预测（比如说 Gemini 在年底前达到 5 亿用户荒谬到 Sundar 应该为此被开除，而实际上 Gemini 在年底前达到了 7.5 亿），这些预测和那些声称 Cursor 根本找不到现实买家、暗示连 100 亿美元都卖不掉的说法一样，都是错的——而“所有人”（指关心 AI 退出的人）都知道它以 600 亿美元卖掉了。

那位 Reddit 用户挑的是那些高曝光度的失败预测，但 Zitron 的预测库里还有更多的失败案例，而且如上所述，更大的问题在于他的推理。

关于那条 Reddit 评论的另一个问题是，无论该评论本身是否有偏见，人们可能会怀疑存在某种偏见，因为它发在 r/accelerate 版块，发帖人显然是 r/accelerate 的信奉者。就实际列出的那些预测来看，它们确实符合某种偏见（当然也可能只是诚实的失误，因为从记录本身无法区分）。例如，其中一条“反驳”是 Zitron 说 OpenAI 会在 12 到 24 个月内崩盘。OpenAI 并没有崩盘，所以表面上看这似乎是证明 Zitron 错误的绝佳例子，但如果你去读 Zitron 的原文，他实际的说法是 OpenAI 要么会崩盘，要么会融到更多钱——而他们确实融到了更多钱。我不同意 Zitron 所暗示的这必然只是将崩盘延后的观点，但他的这一明确预测并未被证伪。

这一预测并未计入本文的评分预测集合。有人会认为应该把它算进去。没算的原因是，这个预测除了服务于 Zitron 更宏大的论点（即 OpenAI 注定要完蛋、必须崩盘）外，本身似乎毫无意义。

如果我们想想可以做出什么样的预测，一个必然为真的同义反复式预测（如果把所有边际情况都写出来会太占篇幅，这里就略去了）就是：OpenAI 要么有足够的钱维持运营，要么没有；如果没有，它就必须以某种方式去融资。我可以做出一百万个这样的同义反复预测，但如果要给我的预测记录打分，把这些算进去是没有意义的。一般来说，一家活着的公司会设法覆盖成本。如果做不到，它会尝试融资。如果融资也失败，它就会关门或被收购。一个预测说一家公司要么能覆盖成本、要么不能，等于什么也没说。

OpenAI 自己的预测是它暂时还不会盈利，成本将超过营收。这件事看起来几乎是确定的，所以如果你把这件几乎确定的事当作前提，那么你就得到了一个近乎同义反复的预测：OpenAI 要么会崩盘，要么会融资来覆盖成本。以极高的置信度（99.9% 或以上）做出这样的预测是合理的。如果你使用任何一种预测评分方法，例如 Brier 分数，只要 Zitron 有大量高置信度的错误预测，这些预测除了在出错时之外，几乎不会对分数产生任何贡献。

而如我们上面所指出的，Zitron 在以最高可能置信度做出的预测上屡屡出错（就其措辞而言，我会给其中不少预测打 6 个 9 以上的置信度），所以在任何类似 Brier 分数这样的评分机制下，Zitron 的记录都非常糟糕。而且像这样的汇总指标其实还低估了这类预测毫无意义的程度。假设 Zitron 做出了无数个正确率为 99.99% 的近乎同义反复的预测，这会让他在其他有限数量预测上的得分在类似 Brier 分数上变得毫无意义。这仍然无法让你对他的任何非近乎同义反复的预测产生任何信心，而那些恰恰是人们通常在讨论的预测（AI 进步已经结束、AI 公司必将崩盘并拖垮大型科技公司等等）。

回到 Reddit 评论者可能存在的偏见与我自身偏见的对比，如上所述，我对“快速进步不可避免”这一观点并没有特别的偏向，也曾指出过人们过度乐观的情况，那篇关于未来学家预测的文章就是例证。我也不是那种需要或想要靠编造别人错误或糟糕之处来收割流量的人，也不会一概把所有预测者都评为糟糕，那篇对 Steve Yegge 预测记录的回顾就是证明——在那篇里我指出他的得分很高，而且实际表现比原始分数显示的还要好，因为他的预测总体上推理严谨、方向正确，即便具体预测不完全准确。我其实觉得，如果有人对未来有真知灼见并公开分享，那是件很棒的事，所以当我发现这种情况时，很乐意指出来。只是在这个案例中，Zitron 恰恰是 Yegge 的反面：一个预测记录很差、而且实际表现比记录看起来还要更差的人。

附录：本文可能存在的错误

我认为这篇文章几乎肯定存在多处错误。一般来说，我发现要在一长串错误的推理中保持不松懈、仔细查找错误，是非常困难的。我在回顾未来学家预测时就遇到了完全相同的问题。这让我想起在为某个编译器本身就很烂的系统编程时，每天都会碰到编译器 bug（至少在 LLM 出现之前，在嵌入式系统上这并不少见；现在倒是可以相对容易地修复这些 bug）。我发现自己很难不变得马虎，看到问题就想“嗯，这可能是编译器 bug”，尽管偶尔那其实是你自己的 bug，而不是编译器的 bug。当面对这类预测时，问题要严重得多，因为编译器总体上还是基本能用、而且大多数时候是对的，而在阅读像这里讨论的这类文本时，你只是在无尽的胡话中溺水，偶尔才会被一个正确而准确的观点打断一下。

我认为，要把这件事做好，要么得找到一个对趟这种浑水有异乎寻常耐力的人（我的意思是，远比我更有耐力，而我在这方面的耐力似乎已经算高于平均了），要么得有一支独立评分的团队，但谁会愿意花那种功夫呢？毕竟任何浅尝辄止的阅读都会立刻揭示出，这些人在很大程度上就是完全错的。

我让 ChatGPT（网页版，Pro）和 Claude（网页版，Fable 5）对本文进行了事实核查。它们都发现了一些小错误，并在发布前已修正。

一年前，我觉得这类事实核查几乎毫无用处，但现在它们已经算得上半 decent 了，而且，与 Zitron 相反，我预期它们会继续变好。对于好奇两者区别的人，在这个案例中，ChatGPT 比 Claude 要细致得多，发现了更多错误，并且涵盖了 Claude 发现的所有错误。不过，它也有点过于积极，列出了一些并非错误的地方，比如把一些带调侃意味的评论当成了错误，以及建议把一些总体上正确的表述改写成更字面的说法（还附带了 AI 风格的文本）。

1. 不过，即便对 Raghavan 的指控是真的（我不知道怎么可能是真的，因为一个人怎么可能首先就背叛计算机科学家这个阶级，但让我们假设无论这意味着什么，它都是真的），Zitron 的说法是“这个混蛋[指向 Raghavan 的照片]在 2020 年接管了谷歌搜索”，然后把某些指标的优先级置于搜索质量之上。我不明白为什么要把这种事归咎于某一个具体的人，因为这是一场涉及多方、旷日持久的拉锯战，但如果我们假设这一切都是真的，那么“管理咨询派”就会推动那些能以牺牲搜索质量为代价来提升互动和/或营收的指标。这恰恰会产生与 Zitron 在此所需的论证相反的效果——他需要论证谷歌的增长已经走到尽头，以至于绝望到要把 AI 塞得到处都是来做最后的挣扎。也许可以论证这最终会导致谷歌搜索下滑，但 Zitron 的论点是，到 2024 年他们就已经 desperate 了，而不是说用户最终会离开谷歌搜索、进而在之后导致下滑。

   任何读过大量 Zitron 文章的人都会认出他的一个标准“招数”：把局面塑造成某种正邪对立的英雄-反派叙事（在搜索这个例子里，所谓的英雄是 Ben Gomes，反派是 Prabhakar Raghavan）；就好像他对公司如何运作的心智模型来自于关于公司的电影。如果你看过某部号称基于真实事件的电影，再去读相关史实，就会发现事情被过度简化成了英雄-反派叙事，几乎所有细微差别都被剥离了。而如果你亲身参与过某件事，或与亲历者交谈，再去对比那些写出来的书，同样会发现类似情况；一般来说，那些关于科技界发生了什么的书，并没有识别出主要的因果因素，许多在关键决策中最具影响力的人甚至都没有被提及，因为记者通过访谈来拼凑科技内幕时，往往无法为真正理解底层机制、掌握充分信息的人拼出一个看似合理的正确故事。无论如何，在不了解任何具体情况的前提下，如果有人给你讲一个像 Zitron 喜欢编的那种英雄-反派故事，你本来就应该持一点怀疑态度。

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2. 顺便说一下，我觉得他的愤怒在视频里其实并没有很好地传达出来。我的意思是，他明确说自己很生气，也会骂人、侮辱人，就像在写作中那样，但看上去并不真的让人觉得愤怒。这让我想起最近和一群人一起做过的一个情绪识别测试。

   我觉得那个测试相当难，第一题我就花了大概 5 分钟，因为画面中的人脸上挂着巨大的假笑，同时又看起来有点不自在和焦虑。我分不清到底该说这个人是快乐还是不自在/焦虑。到底是想考非常简单的题，还是想考有点微妙的题？根据测试的样子，思考了一会儿后，我选了“快乐”。好在测试会告诉你是否答对，所以我才意识到，测试考的是那种夸张的假表情，而不是这个人真实的表情，后面大多数题目就变简单了。有一题比较难，因为对方在假装某种特定情绪，用的是教科书式的标准展示——就是那种在教科书里看到的表情——但以一种比其他教科书式展示更不完整、更不真实的方式呈现；就好像某人读过关于轻蔑冷笑的文字描述，然后试图根据文字描述来摆出面部表情。那一题我想了几分钟才答对。

   总之，对我来说，Zitron 看起来像是在扮演愤怒，而不是真的在愤怒。语调、面部表情、肢体语言、动作风格等等，在我看来都不像愤怒。我觉得这种愤怒人设在他的写作中比在演讲中更奏效，因为他在写作中使用的那些线索（骂人、说自己很生气、表现出强烈的蔑视、侮辱他人等），在文字层面已经是愤怒线索的天花板了。但当你有了音频和视频，这些就成了相当弱的线索；如果更强的线索并没有显示出愤怒，这个人就看起来并不愤怒。当然，也可能是他表达愤怒的方式比较特殊，或者只是我没太留意，但在看了几段他像写作那样说话却并不显得愤怒的视频后，再去读他的文字，就也不觉得愤怒了。

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3. 如果你想看看当有人试图就数字展开讨论时会是什么样子，这里有一个帖子，Juho Snellman 在其中反驳了一个坚持认为“有人已经算过账了”的人。在我补课 AI 讨论的过程中，我见过很多类似的讨论：一方是真正看过数字的人，另一方则含糊地坚持“已经有人算过账了”。这种讨论永远不会有结果，因为对于其中一方来说，重点并不在于你能从数字中理解什么，而在于他们手里有一件可以挥舞的证据——“有人已经看过数字了”。

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4. Zitron 当时的论据是，幻觉问题已经好到头了，这意味着 AI 的性能被锁死在 2024 年的水平。无论是总体预测还是背后的机制，都是错的。这一预测在当时就显得站不住脚，因为我在 2024 年就曾在这里指出，只要把 AI 放进一个循环里，让它一直跑到代码能编译、测试能通过，就能让 AI 写出还算不错的代码；我当时并不是重度的 AI 用户，但任何在用 AI 的人都能看到，有一些方法可以降低幻觉率，而当时这些方法并未被广泛应用（那还是在 codex 和 Claude 这类编码智能体能够执行代码并检查测试是否通过之前）。

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5. 这一条在当时也显得不成立。我不是机器学习专业人士，但当有人向我解释什么是强化学习环境后，几分钟内我就想到了好几种可以通过生成合成数据来改进训练的方法。我确信这些想法都不是首创，也是 AI 实验室正在做的事；我想说的只是，任何人只要花几分钟想一想，就能想出很多即便在互联网上找不到新数据的情况下也能改进模型的方法（更不用说还可以花更多精力去获取那些不仅仅是 Reddit 评论或互联网上最容易抓取内容的数据）。

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6. 注意，这里只对已经得到验证的预测进行评分。在那篇特定的文章中，Zitron 还声称通往 AGI 的进展永远不会发生，这既模糊又难以判定，而且作为一个肯定性预测，你永远无法真正可靠地将其判为正确。同样，之前一篇文章中关于某家公司将不得不增加订阅的预测也没有列入，因为它是开放式的、无法真正被判为错误（它暗示很快就会发生，所以可以说已经错了，但如果想狡辩，也可以说未来总会发生）。

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7. 在这里，Zitron 还说：“我现在意识到，给事情加上时间限制不是很有用（尽管我坚持我的预测），因此我认为更有用的做法是指出泡沫破裂的实际条件是什么”。在这之后，Zitron 相对较少做出带明确日期的表述，而做了更多开放式的、无法证伪的表述。也许这是对他此前频繁出错后的一种反应？

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8. 说一点乐观的话，我觉得这个博客尽管没有迎合极端立场、并且总体上尽量避免标题党，似乎也做得还不错。很多时候，当我查看一些数据时，会看到某些看起来很适合做成爆款檄文的有趣结果，但再仔细一看，其实是个无聊的阴性结果，比如我做这个粗糙的编程语言评测时，最初似乎显示了一个非常有趣的结果，但在修复了明显的评测 bug 后，结果就消失了。好吧。我倒是希望人们能多发表一些无聊的阴性结果，所以我就把那个无聊的阴性结果发了出来。

   我不惊讶的话，这个博客的流量和 Zitron 的 Substack 应该在一个数量级内（服务端统计显示过去一个月有 54 万独立访客，但谁知道其中有多少是开启了部分 Cloudflare 机器人屏蔽后的机器人流量），尽管 Zitron 的更新频率远高于我，并且用尽了各种标题党技巧，而我只是偶尔想写点什么时才发一篇。虽然我的目标显然不是追求流量，但如果按时间或精力投入来折算，我不觉得这个博客比 Zitron 差太多。Zitron 会有 540 万月独立访客吗？并非不可能，而且在有机器人流量的情况下，这些数字的含义很难说，但作为参考，《经济学人》大约有 130 万订阅者，《纽约时报》大约有 1300 万数字订阅者。如果假设四分之三的独立访客是机器人流量，那么比这个博客多一个数量级的流量，就会让 Zitron 进入与《经济学人》同级别的行列，这似乎不太可信。

   其他条件不变，我认为 Zalewski 关于激励机制的看法是对的，而且我见过很多人随着对最能带动流量的东西的迎合，逐渐变成了自己的 caricature（漫画式夸张版本），但我认为反其道而行之也能做得不错。

   例如，以一种可以说是标题党反面的风格，Simon Willison 在过去三四年里写出了我认为在程序员群体中阅读量最高的博客（就像在过去不同时期，Joel Spolsky、Jeff Atwood 或 Steve Yegge 似乎是程序员中最受阅读的作者一样）。在程序员和其他重度 AI 用户中，我猜 Willison 的受众比 Zitron 更大。

   然而，Zitron 拥有的那种受众，是 Willison 用他的风格永远无法获得的。在本文正文中，我们考察了在那些使用 AI 的论坛上对 Zitron 的常见辩护。那是来自使用 AI 的论坛的样本。如果我们放眼更广阔的世界，评论的面貌就大不相同。例如，在我朋友提到的那段视频里，Zitron 一再否认现实，而主持人则予以反驳，目前排名靠前的评论却全是支持 Zitron 的，它们也同样否认现实，并声称主持人用现实来反驳的地方恰恰是主持人有偏见或根本不懂自己在说什么。在靠前的评论中，几乎看不到对事实本身的讨论；全是情绪站队。这些评论让我想起支持者在谈论那些使用 Gish 式轰炸策略、不停抛出大量离谱胡话的政客时的说辞。我完全可以想象 Zitron 有朝一日会凭借这种否认现实的 popularity 去竞选公职，或成为某个当权者的得力 demagogue（煽动家），所以 Zalewski 说得对，Zitron 的这种吸引力，是靠准确描述 AI 正在发生什么的人永远无法获得的。

   不过，虽然我并不认识 Willison，这么说可能完全错了，但我的印象是，和我一样，他做的是自己本来就想做的事，受众只是在他并未刻意追求最大化的情况下自然而然地聚集起来的。当我说反其道而行之也能做得不错时，我的意思是，他似乎能够凭借所获得的赞助（我推测很大程度上是因为他拥有如此庞大的受众）以全职开源开发者的身份养活自己，这似乎是一个不错的结果，即便这无法创造出像 Zitron 那样的大众吸引力。

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