上週看到一宗報道：「Tesla 創辦人 Elon Musk 在 All-In 峰會上重申對人工智能發展的預測，指出 2026 年 AI 智力將超越任何單一人類個體，到 2030 年更會超越全體人類智慧總和。」
AI應用者和開發者有着不同的經歷，因此對以上Elon Musk的講法都有不同感受。
AI應用者用不同的AI來完成手上工作，有了AI幫手，完成工作的時間比未有AI之前快了90%，所以AI對生產力的貢獻是毋庸置疑！這亦很容易令人相信AI很快便能取代人類！
對於新技術開發者，對AI的要求便會提升至另一水平，就是寄望AI能幫忙解決難題，它提供解決方案的能力！
既然講的是「新」技術，開發者好多時會遇到以前未見過的難題，然而，AI的所謂智力，其實只是基於訓練數據有的東西，即是曾經有的，極其量是混合過去的資料再提供方案，因此提供了一堆錯的方向，當然，尋找解決方案，很多時是透過trial and error，所以AI提供錯的方向，又不能說它幫不到手，因為您試完它的方案之後知道是錯的方向，起碼幫忙否決錯的方向，然後自己還是要再思考還可以怎樣做？最終開發者都是靠自己想出解決方案，試完之後成功了。因此當一個開發者同你講，AI取代人類之說其實還有一段很遠的距離，那是因為大家面對不同的難題獲得不同的經驗，應用者需要AI更有效率完成工作，它提升的助力是90%，但對於開發者而言，它提供的助力是10%，就是那些錯的方向！
以copilot 寫program和debug，跟以上說法一至，工作進度是快了，但有些難度的問題，還是由自己解決。
「Musk 警告人類智力正處於停滯狀態」，這些說話，對於一般人的意思是：「你不擁抱AI, 就會被AI取代」這說法的確所言不虛！不過，對於開發者，這些說話等同廣告宣傳！
目前最多的AI使用者是OpenAI的ChatGPT, ChatGPT是現時最多人用的LLM， 佔全球市場的七成，所以我在講AI的主要發展時，暫時主力講ChatGPT。GPT5一直被宣傳為博士級的AI, 但出台不久，便不斷有人指出GPT5比GPT4o並不見得很大進步，AI幻覺仍未解決，甚至劣評如潮至下架。有分析指出，在LLM的基礎上，AI幻覺難以解決，原因是訓練數據是由網絡而來，garbage in garbage out, 而LLM的設定是根據人類語言庫中提取的模式，預測統計學上最有可能的下一個字，這做成LLM即使不知道答案，仍然推段用戶想要的答案，造成AI 幻覺(hallucination)，因而一些技術人員認為被教壞了的AI, 即使再增加輸入更多資料和數據、增加更多用電量，其實LLM增長程度不多，這很大的程度顯示LLM已到了天花板！為何LLM發展出AGI是取代人類的重要理程？一陣再講！
在此我舉個例子，如果一個智商大概60跟另一個智商大概70的人比較， 對於一般人而言，智商60和70的分別其實不大，這大概就是GPT5 和GPT4o的比較，亦是現在所遇到的問題! 而要我們清楚地區分智力水平，一個普通人的智商平均是100，智商70和智商100是明顯的分別！轉換是 AI智力，用電量要增加幾多才能令人感覺AI的智力有莫大的差別？直到現在，科技巨頭對AI的用電量仍然是三緘其口!。但MIT 對AI與電力需求進行了分析，他們分析了美國整體公共和私人企業對AI的使用數據量，轉化為對數據中心的具體需求時，研究人員得出了一個明確的結論。 2024年，美國的數據中心使用了大約200兆瓦時的電力，這大約相當於為泰國的一年電力供電量。 據估計，這些數據中心中的人工智能專用伺服器耗電量在53至76兆瓦時之間。 以最高峰估計，這足以為超過720萬個美國家庭供電一年。
國際能源署的特別報告《能源與人工智能》對能源與人工智能之間日益增長的聯繫進行了迄今為止資料最全面的全球分析。 該報告預計，到2030年，全球數據中心的電力需求將增加一倍以上，達到945兆瓦時（TWh）左右，略高於現時日本的全國用電量。 人工智能將佔這一增長的最大部份，預計到2030年，人工智能作為數據中心的主要電力的需求將增加4倍。
雖然AI的形式很多，有AI gen 圖片、影片、AI generate coding、AI翻譯等等，但LLM並不僅僅是聊天機器人，也不只是AI的其中一種！
LLM又稱為大語言模型，當中的「語言」聽起來與視覺AI無關，但實際上，LLM提高了AI對語言上下文的理解、解釋和生成類似人類文字的能力，使複雜的聊天機器人、翻譯、總結、程式生成和內容建立成為可能。在圖片生成的過程中，用戶要用文字寫prompt, AI要先理解用戶的文字prompt，由文字生成圖像。用AI製作影片或程式生成也一樣，用戶首先要以文字表達prompt, AI對用戶的文字理解都是以LLM發展為基礎，可以說AI的發展基礎是語言理解為主的LLM。
Elon Musk認為2030年AI的智力將高於人類智力的總和，智力/intelligence, 如果只以記憶儲存和運算速度來比較，人類肯定被比下去，但人類的intelligence 不止於此，intelligence 還包括創造、passion ，人類透過過去經驗、教育、資訊融匯貫通後想出另一套以前沒有的概念、製造以前沒有的東西來改善生活，我稱之爲創造，我不會說AI不可能創造，但起碼在我現在的經驗，AI未能創造，對以前沒有的東西，還未能提出可行的方案去創造，從無到有！當Musk認為AI的智力超出人類，也即是預計LLM+reasoning將發展出有如人類智商的AGI，但暫時而言仍然不見到AGI的發展勢頭，如果無法發展出AGI, AI的智力如何與人類一較高下？
Elon Musk 認為2030年AI智力超人類總和，我認為解決到用電量和用水量的問題，無限及低供電成本以迎接AGI的耗電來臨，才再講大規模取代人類！
雖然一般而言，對科技需求上升會令成本下降，我也相信AI 硬件的成本會下降、訓練成本也會隨着技術成熟而下降，但運算AI使用的電力需求只會隨着使用量增加, 因為起核數電廠需時和冷卻數據中心和核電廠都需要大量水的供應，如無法追上AI爆炸性需求的增長， 而最終跟人類的需求爭奪資源，從而令服務成本增加，而如果AI發展沒有太大進步，例如達不到AGI, 人們對投資可能會下降！
科技巨頭吹噓AI智力超越人類，因為一間又一間的AI公司…OpenAI、X AI極可能上市以套取更多資金，在創科界有句名句「Fake it before you make it」，Sam Altman 和 Elon Musk等科技巨頭對自己的產品吹捧有餘不足為奇，大可視為「Fake it before you make it」。但我自己作為投資者會查找技術的不足，改變到便飛上枝頭，改變不到便…..
