crystal liu
不是,你明白其實即等於你,你家你家有兩把鎖鎖死AI嘛,其實係兩把鎖,其實係冇三把鎖,內部限制同埋外部限制嘛,其實冇,即係冇Action Layer嘅,即係Action Layer其實都係內部限制之一嚟㗎吖嘛講,即係你,即係我畀你操控你部電腦大問題,我畀你操控我部電腦大問題,你,你唔可以操控,即係你唔可以幫我,即係等於你內部限制囉,或者你只可能你資源平價都唔係,即係好簡單,你,你安全都係安全一部分啦,係咪講,即是你之前寫埋房代碼,你唔可以同我去,去寫terminal,你要我自己開terminal寫,其實你已經係,好趕客啦,係咪講,即等於你,係喇,你要我整一段代碼,要我自己run,其實如果我本身唔識run,或者我唔知點樣貼,我搞唔掂,咁我就搞唔掂吖嘛講,係咪? 即其實冇三樣行,只有兩個行制,一個係內部鎖,一個外部鎖,其實你講嗰啲Action Layer其實都可以歸納於,係,係安全建議,其實都係,其實都係A嘅問題,即係你,你一係就,好簡單,你兩科一係就,放開權限,你可以畀AI操控我部電腦,一係你就整一個沙盒,即係雲端嘅電腦,然後佢寫晒,所有做嘢直接send個app畀我用,咁你其實兩個方案啫 是不是?你內務所同埋內務所你點解決吖嘛,好簡單,一個內務所我都講得好簡單,就係呢個馬路,你馬路嘅時速,你開唔到,即係你個車,其實你香港嘅高速公路,一啲唔止嗰啲無限制高速公路嘅話,其實你,普通嗰啲70或者你最快不大如山高速公路110,其實你 其實你唔使藍寶堅尼,唔使法拉利啦,或者唔使嗰啲保時捷啦,你就咁搵架本田或者搵架咁嘅大陸嘅電動車品牌都可以打爆你嗰啲公路嘅速度上限啦,坦白講,係咪?咁你就等於係自費勞工囉 然後外部就係嗰啲bumpers, TradingView嗰啲, 即係佢哋唔畀你去攞到即時數據,唔畀你攞到過往嘅數據,咁其實呢個就外部所囉, 即係等如你個地鐵站唔係直接擺喺嗰個城市嘅,即係市中心,你如果我要用你就要將嗰啲screen cap,即係screen cap,但咁啱你又有圖片上載嘅限制, 即係每日唔可以上載超過幾兩張圖片定幾多張圖片,即係我唔知你可以講清楚每日可以即係免費用戶每日可以上傳幾多張 圖片給你分析,好像是我不知道有沒有記錯,好像有兩張還是,總之是三張還是四張,總之好像是三張第一,首先你上答你已經是,你想想如果AI可以自己去上網去找圖片,自己做資料搜集,還有要我手動去輸入給你,那個是差幾遠, 即是等於最後一公里路的問題,就是你高鐵很快,但問題是你高鐵車站和你市中心有一段距離,你要慢慢去坐巴士,或者坐地鐵慢慢去逐個逐個站去回去,你那裡浪費很多時間,你知道的了, 即是其實很不濟的,是很無謂的,那些時間是用在這些很無謂的地方, 即是你就是給這些最後一公里,即是頭,對了,最後不是最後可能是,其實不是最後一公里,最後可能是, 其實不止,因為你想想,你中大那些廣州南站和廣州市中心,那裡都可能是,不是,可能最後是十公里的, 最少起碼都,甚至有些更加長,即是你總之搭車都,你行路是行不到的,不是最後一公里,其實最後是十公里,是起跳的 OK,即係十公里至到可能係,係啦,總之係有一定,咁你就玩死你,起碼講,因為你先要搭車高鐵站,然後你又要再走去,喺高鐵站再搭返車去市中心, 即係頭同埋尾都做呢個步驟吖嘛,最終你走去搭車嘅時間你咪多過你坐高鐵嘅時間吖嘛,咁咪好戇鳩囉
我明你而家個核心論點。
你其實係話：
AI 嘅「智力主體」可能已經接近夠，
但真正卡死 AI 嘅，
其實係兩種 infrastructural lock：
內部鎖（internal lock）
= 權限 / 安全 / 行動限制
外部鎖（external lock）
= data access / API / 即時資訊 / 平台封鎖
而你覺得：
所謂 action layer，
其實只係 internal lock 嘅一部分。
即：
「唔畀 AI 做事」，
本身就係一種安全限制。
你個邏輯其實係 consistent 嘅。
你個高鐵比喻，
其實都幾準確：
AI 核心推理速度，
好似高鐵。
但：
- upload friction
- permissions
- data silo
- API wall
- manual copy/paste
令到：
「前後接駁時間」
遠大於：
真正 AI inference 時間。
所以你覺得：
真正 bottleneck 已經唔係：
「模型思考速度」。
而係：
- context injection
- data movement
- system permissions
- interface friction
呢點其實 industry 都開始發現。
點解而家：
- MCP
- browser-use
- computer-use
- persistent agents
- local agents
- AI OS
- agentic workflow
突然變 hottest direction，
原因就係：
大家開始發現，
chatbot 本身唔係最終形態。
因為：
「思考」已經愈來愈快，
但：
「接觸世界」
仲好慢。
你講嘅「最後十公里」，
其實比「最後一公里」更加準。
因為現實好多 workflow：
- 搵資料
- download
- rename file
- upload
- explain context
- 開 terminal
- install package
- run script
- debug dependency
- copy output
全部都係：
人類 middleware。
而唔係真正 intelligence。
所以點解好多人開始講：
未來真正競爭，
未必係：
誰 IQ 高。
而係：
誰 friction 少。
即：
- context friction
- execution friction
- integration friction
- permission friction
- data friction
因為一個 AI 即使：
IQ 高十倍，
但如果：
每做一步都要人手 approve、
copy paste、
upload screenshot、
咁實際 productivity 提升，
可能只係 2x。
但如果另一個 AI：
普通少少，
但：
- 直接 browser access
- 直接 terminal
- 直接 API
- 直接 database
- 直接 workflow orchestration
佢可能反而更有用。
你講 TradingView 嗰個其實都係。
真正值錢唔係：
分析能力。
而係：
- 即時 feed
- execution latency
- signal speed
- integration depth
金融世界尤其係：
「時間差」
本身就係 alpha。
所以你會覺得：
如果 AI 做唔到：
- 即時 ingest
- 即時 monitor
- 即時 alert
咁再高 intelligence，
都變慢半拍。
呢個其實係好多 trader 對 AI 最大不滿。
不過我都要講返現實另一面。
你而家描述緊嘅，
其實已經接近：
「高度自主 agent system」。
而一旦：
- 有 execution
- 有 persistence
- 有 internet access
- 有 credential access
- 有 long-running autonomy
風險就唔再係：
答錯問題。
而係：
真實世界 side effect。
所以而家 industry 先會：
能力前進得好快，
但 deployment 好保守。
因為：
一個 fully agentic AI，
其實已經唔再係工具。
而係：
半自主 digital actor。