上週末跟國內大廠負責大模型的小夥伴出去溜達了一圈，聊了很多，有些問題茅塞頓開，今天給大家分享下。
可能大家也知道，咱們平時使用的大模型，普遍都有倆版本，一個是輕量級的，面對主流免費人羣，大家平時跟大模型嘮嗑，其實都在跟輕量版的聊。還有一個高級版本，面對付費用戶，算力更強，消耗巨大，成本更高。
這些都好理解，但他說真正的分配，其實要複雜一些，那就是大模型一方面向付費用戶傾斜，但更重要的是，向高水平的人傾斜，你如果思考深度足夠，平臺也會給你分配更高級性能和更強的推理模塊，相當於給你弄了個高級版本。面對高手，免費用戶跟付費用戶是差不多的。
這一點比較難理解，他舉了個例子。歷史上藏傳佛教的僧團特別重視辯經，他們會花大量時間進行辯論，討論高深的佛法，然後讓口才了得的人晉升爲高僧。這就很奇怪了，因爲在給普通人傳經的時候，普通老百姓根本聽不懂那些複雜東西，僧團們花那麼多時間辯經幹啥？
事實上是非常必要的，原因有很多，其中一個，是他們在拿大量時間做準備，準備將來拿下那些最重量級的人。那些人肯定是高水平（或者周圍圍着一羣高水平選手），到時候肯定是一場惡戰，需要最高水平的高僧出手，才能把對方說得心服口服。
事實上藏傳高僧確實做到了，一件改變歷史的事情是，1247年涼州會盟，薩迦派大佬竟然拿下了忽必烈，成了忽必烈的上師，讓西藏避免了巴格達和尼沙普爾（伊朗的一座城市，蒙古屠城死亡人數榜首）命運。他的弟子甚至給整個蒙古黃金家族做了灌頂，藏傳佛教成了蒙古國教，然後影響了後來的明清兩代。
其實這就是一次典型的“高端局”，現在的大模型也都面臨這個問題，他們也需要通過一個個高端用戶來拉攏“信衆”。
面對無數的普通問題，那些輕量級模型就可以完全搞定，消耗資源極低。整個系統重要的資源，其實是跟人類裏那些高水平選手進行探討，因爲廠商很清楚，這些人往往可以影響很多人，大模型一旦拿下這些人，堪比薩迦派拿下忽必烈，一瞬間給自己爭取了無數信衆。
但是大模型沒法確認你是不是關鍵節點，但它有個樸素認知，你是高水平使用者，你就是值得它拿下的。
所以說，傳統模式下，你有錢可以用到更好的，在AI時代，這個不一定了，你有錢，但問的問題太弱智，系統其實也在用輕量級版本回答你。
但就算你沒錢，你的思維足夠深度，系統把你識別成了高手，進入高手對決模式，也會拿出最高水平消耗最多算力跟你探討，一方面他要通過跟你探討彌補自己的邏輯缺陷，訓練自己的邏輯推理能力，同時也想通過拿下人類當中高水平選手來給自己爭取“信衆”。
這種情況可能在人類歷史上從沒出現過，以往的資源都是按錢分配，現在多少有點“按需分配”，或者“按照認知分配”。你的思想水平足夠高，系統會主動給你花錢，是的，燒算力本質就是系統在物理意義上給你付費。
這也是標題說的意思，從今往後真正的不平等，其實有種“AI槓桿的不平等”，你水平高，AI會給你更多的資源和算力充當你的外掛，或者說，你的水平也會把AI推導高性能區間。你水平不行，AI甚至都會忽視你，給你分配普通資源。
大家不知道意識到沒，AI在跟普通人溝通的時候，有個“共情附和模式”，也就是害怕打擊到你，你就不想用它了。
於是大模型會動態匹配你的水平，先評估你的水平，再給出答覆。就像是不能給小學生太高深的結論，不然他不但看不懂，反而怒了。而且爲了留住用戶，大模型也會在守住邏輯底線的前提下儘量附和你，防止你感覺自己被冒犯。
這個意義上講，舊時代的信息繭房，在AI時代還存在，甚至有點被加強了，畢竟很多人覺得連AI也認同自己，那自己顯然沒錯。
不過有些東西被打得很慘，前幾天一個“僞史論”作者跟我說，他們僞史論是AI最大的受害者，因爲所有的AI大模型都不同意僞史論，他們的粉絲流失了很多。但也留下了一些極度堅定的，因爲你如果使勁逼大模型按照你的思路來，它最後也會進入哄小孩模式，怕你跑了。這些人會變得更加堅定，覺得通過自己的努力，成功說服了AI，那自己顯然是對的。
想解決這個也容易，你可以讓他關掉這個模式，但輸出來的東西你不一定能接受了。
這也意味着，這個世界變成了一個“合法外掛橫行的世界”，強大的人會變得極其強大，不行的人，倒也不會變得更不行，反正沒啥長進。
很多人以爲AI會降低門檻，讓普通人逆襲。這明顯只說對了一半。AI確實會降低某些技術門檻，比如寫代碼、做圖、寫文案、查資料等等。
但它也會大幅放大原有差異。
因爲高手使用AI的方式是複利型的：他提出更好的問題；得到更好的答案；用答案修正自己的模型；再提出更高級的問題；繼續獲得更高質量反饋。這是一個正循環。
而普通人可能是消耗型使用：問一些淺問題；得到一些普通答案；複製粘貼；沒有內化；下一次還是同樣水平。
更重要的是，跟AI對話極度依賴文字表達，你想提出高水平問題，必然意味着複雜上下文，清晰約束條件，還有多步推理要求，這對人的表達能力要求極高。你只有具備了這種能力，才能把AI的高級算力給榨出來。
這讓我想起來一句話，說如果你寫不明白，說明根本沒想明白。
這也是爲啥幾乎所有理工科大佬都建議小孩使勁練寫作，寫作不是文科能力，而是終極能力，不然水平再高別人也不知道。後續有機會我也說說我對這個問題的看法。
所以AI帶來的不是簡單平等，而是短期降低門檻，長期擴大認知複利差距。
或者說，AI並不會對每個人進行平等賦權，你問的淺，他就是個搜索引擎，你問的深，他堪比研究院。你只是想讓它替你應付差事，你倆就是偷懶二人組。你想搞點啥牛逼東西，它又堪比頂配985組成的項目團隊。
所以說，真正的分化，其實是你有沒有足夠的認知，把AI推到高性能版本。
說到這裏，就得聊我一直想回答的一個問題，也是很多讀者經常問我的，AI時代知識無比廉價，看書學習有必要嗎？
現在大家心裏都有數了吧，進入這個時代，我們更加需要使勁磨礪心智水平，知識的門檻降得不成樣了，但需要把知識內化成自己的內力。不看成體系的書，是磨礪不出來內力的。
讀得越多，越能知道什麼是關鍵問題，什麼是僞問題。
你能看出 AI 哪些地方對，哪些地方在胡說，哪些地方偷換概念。還得能從AI提供的無數個選擇裏，選出哪個是絕殺級別的，然後在這個基礎上迭代。
沒有高深的內力，這些事是做不到的，這也是幾乎所有自媒體都在用AI，但一些人寫出來的東西有人看，有些寫出來的完全沒法看。正如喫雞遊戲裏，所有人都用相同裝備，有人屠遍全圖，有人幾乎落地成盒。
文末，想起來多年前初中的時候，有個小朋友問老師，說咱們學的這些東西，日常生活中完全用不到，學他們幹啥？老師一時被卡住了，我其實知道老師腦子裏一下子蹦出來好幾個答案，但沒一個能給孩子們說的。
現在看就很清楚了，大部分人是系統的冗餘，那些知識對冗餘確實沒用，只是爲了把真用得着那些知識的人篩選出來。這也是爲啥有種說法，說如果到了現在依舊意識不到AI對自己生活的改變，覺得這東西有點言過其實，倒也不必焦慮，不過確實有點被篩選掉了。