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进一步信息揣测

• AI行业监管的真实态度：科技巨头（如OpenAI）表面欢迎监管，实则通过游说和公关手段规避实质性约束，目前仅靠公众舆论施压才能推动政策（辛顿直接点名"奥特曼们口不对心"）
• 大模型技术瓶颈：当前AI无法实现人类式的持续学习，更新知识必须完全重训底层模型，这一缺陷在行业内部被刻意淡化，避免影响资本市场信心
• AI创业的隐藏门槛：Cohere创始人作为Google Brain早期成员的身份揭示，顶级AI创业成功高度依赖核心团队与科技巨头的隐秘人脉资源（如算力支持、数据共享等非公开合作）
• 意识研究的禁忌领域：顶尖学者私下探讨AI可能具有接近人类的主观体验（辛顿观点），但公开场合为避免伦理争议会刻意模糊化表述
• 语言模型的军事化风险：行业内部已意识到大模型可被用于自动化武器开发，但相关讨论仅限于闭门会议（辛顿提及的"短期危险"实为业内敏感话题）
• AI替代时间表的内部预测：辛顿"5年内替代多数脑力工作"的激进判断基于未公开的模型进化速度，远超企业对外宣传的技术路线图
• 创造力本质的颠覆性认知：大模型通过压缩参数发现知识深层联系的方式，已被内部视为真正超越人类创造力的机制（与公众认知的"统计模式"有本质差异）
• 数字智能的进化路径：AI与生物智能差异类似飞机与鸟类（弗罗斯特比喻），暗示行业内部已放弃完全模仿人脑，转向更高效的工程化路径