在《安达卢犬》那一刀划向眼睛的镜头里，超现实主义不是为了吓人，而是要我们睁大眼睛重新看世界。谈人工智能，也该这样：别只看表演专业配资交易网，别被光影欺骗。
上周在萨尔瓦多·达利博物馆的一场讲座，台上放着LG在CES上演示的洗衣折叠机器人视频，台下掌声不断。台上把“可能”说成“马上能用”，把演示的舞台效果当成现实的全部。
问题不在于演示本身有趣，而在于有影响力的人往往只讲好听的一面：速度慢、场景受限、需要人为配合、高昂成本，这些现实细节被有意或无意地省略了。
这不是新戏码。名人和意见领袖在技术热潮中，自带信任背书。有人以六十万美元推广软件，有品牌在超级碗投放AI广告；当影响力被商品化，公众得到的信息常是单向的营销。
但AI不同于一件消费品：风险不仅是钱的问题。被刻意淡化的四类风险，必须摆在台面上讨论。
其一，环境与能耗。训练和大规模推理背后是巨量电力与冷却需求，所谓“便宜的AI”往往隐藏着高昂的能源账单与碳足迹。
其二，幻觉与虚假信息。生成模型会编造事实，深度伪造能毁掉名誉与证据链；缺乏可溯源与验证机制，会把错误放大成社会风险。
展开剩余55%其三，认知与行为影响。长期依赖AI可能使我们外包判断、碎片化注意力、削弱记忆与学习能力；这不是危言耸听，而是需要警惕的趋势。
其四，职业与创意的重塑。写作、配音、视觉创作等领域受到冲击；更重要的是，未经许可抓取作品训练模型触及版权与伦理底线。
为什么旧戏会重演？因为信任能被制造，平台算法放大声量，“软广”隐身、利益关系不透明，使得普通用户在信息不对称中做决定。
对拥有话语权的人，我总结一份责任清单：披露利益关系；说明训练数据来源与版权状态；公开性能边界与失败率；披露价格、维护与能耗；说明安全、隐私与申诉渠道。
给普通读者的可操作指南很简单：识别五个红旗——不披露合作、只放Demo、不谈失败率、泛化适用场景、回避数据来源。遇到产品，问三件事：数据从何而来？错误率多少？运行成本与隐私如何保障？
我们并非要否定AI的价值。它在药物发现、疾病辅助、复杂计算等方面确有潜力，但前提是合规透明、可追责、节能可持续，并配套劳动者再培训与社会保障。
政策建议也很直接：强制广告与商业合作标识、能耗与碳足迹报告、训练数据透明与版权许可市场、深伪标记机制、以及全民的数字素养教育，都是必要的制度安排。
回到那把剃刀的隐喻：不是要恐慌，而是要清醒。我们欢迎AI带来的变革专业配资交易网，但不接受被片面故事牵着走。请为自己睁眼，也请那些有影响力的人，讲完真相——别让公众只看见“好看”的一半。
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