不是的，我认为辅助地位的工具和主导地位的智能是两个离散状态，中间不存在过度状态。

比如自动驾驶，要么是辅助，要么是完全自动驾驶，不可能是从辅助驾驶越做越好最终过度到完全自动驾驶的。这里有个根本性的矛盾：如果说只是辅助驾驶，也就是说一到关键场合系统就要甩给人类接管，那辅助驾驶做得越好，需要人类接管的概率越低，人类也就越容易放松麻痹大意，最终其后果也就越严重。所以辅助驾驶注定只能维持在很初级的程度，而想要达成完全自动驾驶，必须一开始就奔着这个目标去。

其次，tesla的fsd已经做得可以了，最多你可以说他还不如老司机这么轻松自如，但肯定过新手司机的线了。而fsd恰恰是最为践行用ai取代传统系统的思路。比如Sandy Munro和马斯克一起坐在tesla里面开着fsd的时候，他不禁感叹问马斯克“这么复杂的系统，需要多大的代码量，是千万还是上亿？”这种问法就是上时代人的思路，总觉得越复杂的系统一定伴随着同等规模的代码工作量。而马斯克回答是目前大概十几万行c++代码，并且马斯克强调他们在不断用ai替代c++实现的算法，他们还在不断降低代码量，最终希望整个系统只有几万行c++代码。这就是现代ai时代的工程思路。

至于gpt，其实我在gpt还没有破圈而时候就第一时间用过了。当时我的用法也就是你的说法。把他当作一种辅助工具，当成一个更智能的搜索引擎。所以我当时的总体评估一般。就好比我现在对copilot的评价一样。是一个能用的工具，但有一定风险（它胡说八道把你带进沟的风险），所以综合来看我还是更喜欢google搜索+自己判断的模式。但这次是在另一个朋友的推荐上尝试了这种新的使用模式。这个模式的关键就是放开手脚，给够充分的资料和信息，提出明确的要求，然后让gpt自己去发挥。它做不到100%正确也没关系，先整体再局部一步步的去修正，跟他进行多轮大量的对话，让他对问题有全面的信息，最终尽量全部交给他去自己实现。这里的角色转变是，之前只是把它当一个辅助工具看待，只要求它给我检索信息，做主的还是我。现在我把他当一个能理解能学习的人看待，我只是提供信息和指导，让它去自己判断执行，做主的是它，我只是旁观修正。

当然，现在开放的gpt4能力也弱于早期，我现在发现它能精确记忆的其实就1-2次上下文，每个上下文空间也有限，只能看上千字规模，此外对于长期的记忆很容易遗忘，或者细节记忆很模糊。如果是早期的完全体的gpt4，这种模式用起来会更震撼一点。如果是claude+的100万字规模+gpt4的智能，那是真的可以把上百页手册直接丢给他让它一口气解决的。

【 在 spadger 的大作中提到: 】
: 自动驾驶现在还不行，但是各种手机软件的导航功能已经非常好用并且完全普及了。
: 这里导航软件可以学习道路数据路况数据，给人类用户作为参考，而不是尝试去代替人类开车。我感觉gpt的用法应该参考地图导航软件。
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