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第三，最直观的对比来自匹配叙事实验：让受试者以口语或书面形式描述同一场景。两项采用此方法的研究均发现口语包含更多从属结构。
此外，使用AI编程绝不意味着必须接受低质量软件——这就是我今日的核心观点。软件质量低劣完全是人为选择的结果。过去一周我一直在对着电脑咆哮，就因为要处理某个高薪人类未借助AI编写的垃圾库。糟糕的软件是你的自主选择，这个责任必须由你承担，你本可以做得更好。
最后，AI乐观主义者认为此问题终将解决：通过人工干预或递归自我改进，机器学习系统会填补空白，胜任多数人类任务。海伦·托纳指出即便成真，短期内仍会涌现大量锯齿行为16。例如机器学习系统只能处理训练数据或上下文窗口内容，难以胜任需要隐性知识（即未书面记录）的任务。同理，人形机器人可能遥不可及17，意味着机器学习难以掌握人类通过摆弄物体获得的具身认知。
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