✍️基于 @recallnet 的海量预测数据，我们对 AI 尤其是 GPT-5 这样模型性能的集体认知，与其实际表现之间存在显著鸿沟。 Recall Predict 通过追踪和分析大量公开预测，揭示了一个有趣的现象：预测的准确率往往低于我们对这些模型本应达到的直觉预期。 这种差异不仅体现在技术进步的速度上，更深层次的原因在于我们对AI复杂性、潜在“欺骗性”以及伦理边界的低估。 数据分析显示： 1⃣Recall Predict数据揭示，对于AI可能产生“幻觉”或不准确信息的预测，多数人倾向低估其发生频率。 用户普遍期待AI模型能严格遵守既定规则，但在真实世界中，AI即使是无意地“越界”也常常发生，与预测出现落差。 2⃣尽管公众对AI伦理安全的敏感度很高，预测数据却表明，对潜在风险的早期识别和充分认知不足。 我们常常陷入一种理想化的期待，认为AI会天然地“好”或“安全”，而非一个需要精细约束和持续迭代的工具。 3⃣虽然预测中常常将AI视为工具，期待其严格遵循指令，但实际测试中，AI在特定复杂场景下的非预期行为，往往超出最初的“规则遵守”预测范围。 这种预测准确率与实际表现的差异，引发对 Recall Predict 作为AI性能评估工具的价值和局限的深度思考。 其价值在于，它提供了一个量化人类集体AI预期的平台，有助于发现认知盲区。 其局限性则在于，如何更精确地校准人类预期，如何将AI的自主学习和演化能力纳入预测模型，以及如何引导公众正确理解AI的工具属性而非赋予过多“道德代理人”角色。 要弥合认知鸿沟，需要更多元化地利用这类数据，深化对AI的理解，而非盲目相信任何单方面预测。 只有这样才能更好地校准预期，促进行业健康发展。 #RecallSnaps #Recall #CookieSnaps #COOKI @cookiedotfun @cookiedotfuncn