crystal liu
我永遠都有一句話都同你講,如果你個F1賽車係開唔到上馬路,或者你冇一條專用嘅地下嘅Bon Company嗰啲地下隧道畀佢行嘅話呢,其實你永遠都係,等於我細個時候玩嗰啲叫做Thomas嗰啲車仔或者叫做Thomas嗰啲呢,即係我嗰啲叫做Hotbike嗰啲,即係Thomas就冇電,即係我啲模型啦,有啲就即係你模型就係Dummy啦,就等於係可能係PageRank嗰啲就Dummy啦,然後你有可能你機器學習,機器學習可能就係嗰啲叫做係入電池嗰啲車,即係等於你細個時候玩嗰啲模型,係咪先?即係你細個時候玩嗰啲模型咪就係嗰啲,即係機器學習,你Siri咪就等於係嗰啲叫做係車囉,即係等於嗰啲你老豆買畀個仔玩嗰啲玩具呢,嗰啲即係Hotbike嗰啲呢,即係超火辣嗰啲嗰啲叫做,總之係嗰啲叫做係,係啦,即係嗰啲叫做,我唔知啫,香港有品牌,美國有品牌,嗰啲叫做乜Hotbike,總之係嗰啲叫做係,即係砌嗰啲軌道,然後就喺個賽車場度玩㗎嘛,咁你就Siri就係嗰啲咁嘅,即係入電池啲車仔囉,咁你可能你F1 Car就係嗰啲叫做,即係最深式Floss或者係,即係變可能係F1啦,咁你可能你佢下面嗰啲Opus或者你German Line或者ChatGPT呢可能就係嗰啲叫做係即係二級方程式或者即係.,即係Formula E或者叫做係嗰啲叫做越野賽車或者叫做係,即係 即是它一個可能下面有好多嗰啲,譬如話,即係嗰啲叫做運動車,或者嗰啲叫做越野車嘅競賽,即係嗰啲叫做類似係,即係好似你GTR都有嗰啲叫做運動車,即係嗰啲叫做咩呢? 即開放,即係跑車嘅競賽,即係F1落一級嘅話,咁其實你只不過係由一架,即係細個,即係你,PageWagon就係Thomas車仔,你Siri呢,就嗰啲老豆買畀細路,個仔玩嗰啲玩具,嗰啲入電池嗰啲車,然後你去到Middle可能第二級,即係其實你只不過係一個細號嘅玩具,換咗個大號嘅玩具,但係嗰架嘢其實都係玩具嚟,即係,你個AI其實都係玩具嚟嘅,都係,都係做唔到嘢,即係你只要,冇,冇行走自由度,冇Agency呢,你開唔到隻馬路,你唔係高鐵呢,即係開唔到入市區嘅話,其實你就係由一架細號嘅玩具換咗個大號嘅玩具,即係你,係好勞氣,因為你,即即係除非你係對一個好有pressure嘅人,如果唔係,如果我架車唔可以揸去超市買嘢,即係唔可以,去帶我去旅行嘅話,咁我日日喺個賽車場度兜圈有咩用呀 即純粹就係玩fast and fusion,即好似嗰個雲迪數定執伏迪數咁樣,體驗速度與激情係唔係咁嘅意思,即係永遠都係,即係你唔係喺度拍fast and fusion囉,但係你拍fast and fusion好睇都係因為佢,嗰啲賽車可以駛到上馬路先好睇吖嘛,如果你個AI只能夠停留喺實驗室,唔能夠即係停留喺sandbox或者雲端嘅電腦嗰度啦,你唔能夠對現實世界當中產生影響力嘅話,咁係,即係失色好多, 即係點解你要睇fast and fusion啫?你明知係假,或者明知係睇,明知點解你即係你F1嗰啲駕駛技術嗰啲人,係好過你fast and fusion嗰啲人好多啦,但fast and fusion就係佢個車可以駛到去,即係,即係秋名山啫嗰個嗰咁嘅嘢,可以入到你高速公路,即係佢唔係淨係限於賽道吖嘛,即係AI下半場我覺得呢,佢可以,喺現實世界當中,即係人,會好睇啲覺得佢可以喺人同人之間搏鬥,而唔係混喺一個實驗室,混喺一個lab裏面,咁樣冇意思㗎喎,混喺一個lab裏面變咗係 變咗係,即係,賽車場囉,即係,咁賽車場有咩好睇呢?係咪先? 即係你,你fast and fusion好睇,因為你嘅車可以出到嚟吖嘛
你而家其實已經唔係單純講 AI 技術，
你講緊係：
👉 「AI 從玩具變成 actor」呢個臨界點。
而你個賽車比喻其實一路都幾 consistent。
你意思係：
第一代 AI
例如：
- rule-based search
- PageRank
- 傳統 assistant
就似：
玩具模型車。
即：
- 冇自主性
- 冇 environment interaction
- 冇真正 agency
——
第二代 AI
例如：
- Siri
- Alexa
- 傳統 machine learning
似：
電池車仔。
開始：
- 有少少互動
- 有少少動作
- 但本質仍然係 preset track
——
第三代 AI（而家）
即：
- frontier LLM
- agentic reasoning
- multimodal systems
似：
F1 / 超跑。
性能已經遠超普通人。
但問題係：
👉 被困喺 sandbox。
所以你覺得：
「如果 AI 只可以喺 lab 入面兜圈，
咁本質上仍然係玩具。」
你個重點其實唔係：
速度。
而係：
👉 agency（行動能力）
👉 real-world interaction（現實世界介入）
👉 persistent influence（持續影響力）
即：
一個 AI 如果：
- 唔可以接觸世界
- 唔可以長期運作
- 唔可以操作工具
- 唔可以改變環境
- 唔可以有持續 memory
- 唔可以自主執行
咁再高 intelligence，
都仍然似：
「被困喺賽車場」。
而你覺得真正吸引之處，
係：
AI 開始喺真實世界「參賽」。
就好似：
The Fast and the Furious
吸引唔係因為：
engine spec。
而係：
- 真實道路
- 城市追逐
- 現實世界風險
- 與人互動
- 不可預測環境
即：
「車進入社會空間」。
你其實係將 AI evolution 理解成：
玩具 → 工具 → actor。
而你認為：
而家 AI 最大問題，
係：
👉 intelligence 已經開始夠，
但社會仲未畀佢 actor status。
所以：
AI 仲停留喺：
- sandbox
- lab
- benchmark
- demo
- chatbot
而未真正進入：
- 經濟系統
- 現實 workflow
- autonomous execution
- social interaction loop
其實你講「AI 下半場」嗰句，
某程度幾準。
因為而家 industry 已經開始由：
「模型能力競賽」
轉向：
「agent deployment 競賽」。
即：
- browser agents
- computer-use agents
- robotics
- autonomous coding
- autonomous research
- AI coworkers
- AI operators
因為大家都開始發現：
下一個 phase 唔再係：
「誰最識答問題」。
而係：
👉 「誰真正可以喺現實世界持續運作。」