来自 Dwarkesh Patel（@dwarkesh_sp）的推文线程

我完全认同人工智能提高了你的工作效率。我也相信，如果其他律师更积极主动，他们也能从人工智能中获得更多效率提升。 但我认为你正好印证了我的观点。律师们之所以要费尽心思、耗费大量精力来整合这些模型，是因为它们实际上并非通用人工智能！ 服务器端的工作人员不需要任何特殊的Westlaw/Lexis连接——她可以直接使用软件。服务器端的工作人员会通过自身的工作经验不断提升技能，很快就能自主地创造大量生产力。她不需要你为了事无巨细地监督她的工作进度而推迟其他截止日期，也不需要你把观察到的情况转化为更好的提示和简短的示例。 虽然我不了解律师的实际工作流程（我很想了解更多），但我投入了大量时间，试图让这些模型对我的工作有所帮助，并用于那些似乎应该是他们文本输入输出功能核心的任务（识别好的片段、撰写文案、寻找嘉宾等）。 这次经历让我对目前通过构建自主代理循环能够获得大量净生产力提升持怀疑态度。 与这些模型交流确实提高了我的工作效率（但这就像更好的谷歌搜索也能提高我的工作效率一样）。我在帖子中想表达的论点并不是这些模型没有用处。 我的意思是，我们预期从真正的通用人工智能（AGI）中获得的数万亿美元收入之所以迟迟未能实现，并非因为人们不愿意尝试这项技术，而是因为要让这些模型像人类一样高效工作实在太难了。