@zzhirong #9 你认为 AI 自主获取的输入，基于已有知识和逻辑进行的推理，仅仅是原始输入的简单延伸吗？ AI 的自主性和推理能力是否体现了超出简单输入输出的特性？例如，一个能够理解并生成复杂故事情节的 AI ，其能力是否仅仅能用「输出取决于输入」来概括？

@katwalk 举个简单例子，你说“写个淘宝一样的网站”，虽然你只传达了几个信息，但这背后有几万条信息是 AI 假设，比如，用户需要商品目录，购物车，搜索，物流管理，支付管理等功能，但如果这些假设不是你的想法，你还是得显式输入吧。你可以尝试用 AI 去做些比较小众的事情，比如，利用小众编程语言编程，或叫它编写程序的时候用上最新发布的特性，你就会发现，当它的一些假设和你想象的不一样时，它很难给出你想要的结果。

@katwalk 一个有用的系统, 输出肯定要取决于输入（不然我真想不到输出和输入完全无关的系统有什么用），它能做的就是，根据已有的知识，减少你的输入量，换句话来说，就是它做了大量的预设，现在你感觉对结果很满意是，因为这些预设都符合你的想法，当它不符合的时候，你该如何，比如，为什么要说说“吉卜力风格”很简单，你可以尝试自己创造一种风格，和其他人都不一样的，你能想象你只用几个字就创造出来了么？

@zzhirong #11 AI 基于假设进行工作的观点有道理，尤其是在输入信息不足的情况下。局限性在于局限性归因于「假设」，忽略了 AI 在处理复杂任务时可能进行的更深层次的语义理解和知识融合。 现代 AI 的能力也体现在对用户意图的理解和逐步完善输出的过程中。例如，在开发淘宝网站的例子中，用户可能会先提出基本框架，然后逐步细化功能需求，AI 可以在这个迭代过程中不断学习和调整。

@zzhirong #12 把 AI 的推理和生成能力，简单理解成输入输出，就好像说 AI 本质还是机械的、确定的，没啥新东西。 这种观点忽略了 AI 的涌现能力，也等于直接关闭了更深入讨论 AI 高级能力的大门。