人们对 AI 的看法分歧，归根结底可能在于它的用途以及使用的是哪个版本。
在不同人眼里，AI 要么是最得力的同事，要么只是个升级版搜索引擎，要么就是被严重高估的噱头。
而且大家似乎谁也说服不了谁。
支持 AI 的科技高管们长期以来都在宣扬：这项技术将彻底变革工作方式，带来新一轮工业革命。怀疑者则认为这全是营销炒作，而部分研究者和高管在离职之际，还就 AI 安全问题发出了警告。
过去一周，人们对 AI 的看法分歧或许达到了顶峰 —— 一位 AI 公司 CEO 兼投资人的文章刷屏网络，声称 AI 将取代所有需要坐在电脑前完成的工作。
但人们立场如此迥异，或许有一个更简单的解释：
大家使用的 AI 类型、使用方式各不相同，却都用 “AI” 这一个词来概括。
门洛风投合伙人马特・墨菲（曾主导对 Anthropic 等 AI 公司的投资）表示：
“人们对这项技术的接触程度、使用深度差异巨大，而且这种变化还在非常迅速地发生。”
免费版 AI vs 付费版 AI
只用免费 AI 做购物清单、规划旅行这类基础任务的人，很可能只看到了这项技术的一面。
门洛风投去年 6 月发布的一份报告估算，只有 3% 的 AI 用户是付费订阅者，不过墨菲告诉 CNN，他预计这一比例会快速改变。
但付费用户能获得另一项关键能力：
可以代你处理部分工作的智能代理（Agent），而不只是只会生成回复的聊天机器人，同时使用限制也更少。
例如，Anthropic 的 Claude Cowork 代理仅在每月 20 美元的 Pro 及更高阶套餐中提供。OpenAI 的 Codex 编程代理也是类似情况。
正是这类 AI，引发了人们对其冲击就业的担忧 —— 包括投资人、AI 写作助手初创公司 Otherside AI CEO 马特・舒默在那篇刷屏文章中提出的争议性观点。
舒默写道：
“我会跟 AI 说：‘我想做这个 App。这是它的功能，这是大致外观。把用户流程、设计全都搞定。’然后它就做到了。它能写出数万行代码。”
他还声称，AI 可以测试这款 App，并做出涉及审美与判断的决策。他据此推测，如果 AI 能把代码写到这种水平，它也能开始自我迭代优化。
（2024 年，AI 研究者曾指责舒默夸大其公司 AI 模型的能力。他当时道歉，并告诉 CNN，这是他 “职业生涯中最大的错误”，自己也从中吸取了教训。）
部分专家对舒默描述的使用场景表示怀疑，即便在付费版中也未必能实现，尤其是他并未明确说明使用的是哪个模型、AI 为他开发的是哪类 App。舒默对 CNN 表示，他主要使用 OpenAI 的GPT-5.3 Codex工具，当时是为测试开发一款中高复杂度 App。
但卡内基梅隆大学教授艾米丽・德杰乌（开设 AI 商业应用课程）认为，免费版 AI 无法展现这项技术的全部能力。她说，仅基于免费 AI 服务就判断 AI 的潜力，是 “片面且误导的”。
华盛顿大学荣誉教授、前艾伦人工智能研究所 CEO 奥伦・埃齐奥尼，把免费版与付费版 AI 的差距比作热情但缺乏经验的实习生和老练、高效的实习生之间的差别。免费版擅长写摘要、生成内容，但要做深度研究或撰写复杂文档，用户通常需要付费。
他说，虽然免费 AI 能 “给出出人意料的好建议”、“进行相当成熟的对话”，但你绝不会把它当成律师，甚至律所助理来用。
不过，AI 公司正逐渐把更多高级功能下放到免费版中。斯坦福大学以人为本 AI 研究院联合创始人詹姆斯・兰迪表示，这也是他认为免费与付费版 AI 差距不大的原因之一。
一个典型例子：Anthropic 周二发布了新模型Sonnet 4.6，称其性能将接近仅在付费套餐中提供的更高阶 Opus 模型。
AI 与职场的持续紧张关系
各类厂商推出的 AI 应用正越来越深入地影响日常数字生活 —— 从文本、图像生成工具，到研究与辅助功能。
2 月初，AI 公司 Anthropic 发布了专门面向法律、金融分析等垂直行业的 AI 助手工具后，软件股大幅下跌。这一发布，加上舒默的文章，加剧了市场担忧：AI 最终将像目前开始简化软件工程工作那样，大范围自动化知识型工作。
但与此同时，越来越多人开始怀疑：AI 是否真能兑现这些豪言壮语 —— 而这些言论往往来自在 AI 成功中存在商业利益的科技高管。一些研究给 AI 的真实能力与普及速度泼了冷水。
AI 安全中心与 Scale AI 的一组研究者去年发现，顶尖 AI 模型在处理数据可视化、编写游戏代码等工作任务时，会产生错误结果。
AI 模型测试机构 Model Evaluation and Threat Research 在 7 月发现，开发者使用 AI 写代码时，耗时反而增加 19%（不过该研究基于 2025 年初的工具）。
兰迪也表示，那篇文章夸大了 AI 在软件开发中的作用。AI 是程序员用来提速的有用工具，但仍容易出错，AI 模型也不会自我编写。尽管专家普遍认同 AI 将改变许多行业，但不应把 AI 在编程上的表现，当成它在其他职业中也能同样胜任的信号。
“（编程）是一套逻辑结构，非常适合机器去测试代码、验证是否可行。” 他说，“但很多人的工作并不是这种结构化的。”
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责任编辑：郭明煜
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