快速阅读：萨姆·奥特曼抛出一个论点——批评AI耗能的人忘了，培养一个人类同样要消耗海量资源。这个类比看似聪明，实则暴露了一种令人不安的世界观。
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萨姆·奥特曼最近说了一段话，大意是：人们老批评训练AI模型太耗能，却忘了培养一个人类也要消耗同等规模的资源。一个人从出生到能独立思考，大概需要20年时光、无数餐食，外加全人类1000亿先祖经过几百万年进化筛选出来的生物蓝图。所以，真正公平的比较，应该是：模型训练完成后，回答一个问题所耗的能量，对比一个受过教育的成年人回答同一问题所耗的能量。他的结论是：AI在这个维度上，大概已经追平人类了。
逻辑上，这个论点有其合理性。把“单次推理成本”和“整个训练成本”混为一谈，确实是一种常见的比较谬误。有观点认为，达里奥等人也曾做过类似类比，将进化过程对应于预训练，都是建立基准能力的高耗能过程。
然而这段话一出，评论区开锅了。
有网友直接指出，这个类比有一个根本性的漏洞：人类消耗食物是为了活着，不是为了给谁提供产出。把“养活一个人”等同于“训练一个智能体”，背后隐藏的假设是：人的价值在于可提取的智识资本。一旦接受这个前提，“用AI替代人类更划算”就成了顺理成章的下一步。
有观点认为，这与奥特曼的整体叙事框架高度吻合，他曾多次公开表示“人们会找到自己真正在乎的事情去做”，言下之意，现有的工作不过是维持生计的权宜之计。把人类的存在折算成能量方程里的一项变量，这不是一个比喻失当的问题，而是一个价值判断的问题。
当然，也有人为他辩护。有网友说，他只是在回应一个关于能效的技术性问题，把这段话解读为“他想干掉人类”属于过度诠释。这个辩护不无道理，商人谈经济效率时使用经济框架，就像篮球教练只关注球员的上篮技术，并不代表他认为人类只有上篮价值。
顺带一提，有人让ChatGPT自己算了一下：人类从出生到20岁约消耗610亿焦耳的食物热量，而训练一个能回答这类问题的AI模型，则需要数十万亿焦耳。奥特曼的“能效追平论”，连他自己的产品都没能背书。
这场争论最终指向的，是一个悬而未决的问题：当一家公司开始用“人类也很贵”来为自身的资源消耗辩护，下一步的论证会通向哪里？
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简评：
一个人吃了20年饭，不是为了某天能回答你的问题。
奥特曼的类比，表面上是在算账，实际上是在偷换概念。人活着消耗能量，那叫“生存”；训练AI消耗能量，那叫“生产”。把生存成本和生产成本放一起比，就像问“养一只猫和造一台扫地机器人谁更划算”——问题本身就透着一股子凉意。
更值得警惕的是这个论证的滑坡：今天说“人也很贵”，明天就可以说“AI更划算”，后天呢？“那为什么还要人？”
不是每个问题都该用能量方程来回答。有些东西一旦被折算成焦耳，就已经在贬值的路上了。
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reddit.com/r/singularity/comments/1rb2pzf/sam_altman_people_talk_about_how_much_energy_it