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微博【人工智慧】从犯错中学习已成过去式？AI 提前训练让成本直线下滑，效率狂飙
时间:10/26/2025 00:00
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在过去的近一个世纪中，工业规划者一直依赖於一个简单的原则：规模驱动效率。
1936年，太空工程师西奥多·保罗·莱特（Theodore Paul Wright）提出了莱特法则，量化了每次生产量加倍通常会使单位成本降低约20%的原则。这一法则表明，生产越多，单位成本就越低，部分原因在於每个单位的学习成本下降。然而，随着人工智慧（AI）的兴起，这一原则正面临重写的挑战。
人工智慧的发展加速此法则的变革，这一法则假设经验随着生产而来：你犯错、学习并改进。但现在，AI使得经验可以在生产之前就获得。透过模拟，企业可以在发送第一个产品之前进行数百万次的测试，这使得经验几乎可以瞬间扩展，且几乎不需要实际成本。
这意味着学习曲线不仅变得陡峭，甚至可能会崩溃。
随着这个变革的到来，企业领导者必须迅速适应新世界，否则将面临被取代的风险。AI的进步不仅改变生产的方式，也重新定义了学习和经验的获取过程；企业如果不采用AI，将可能在竞争中落后於那些能够更快缩短产品开发周期，并降低成本的先进竞争者。
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首图来源：pixabay
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