AI 预测对账

2020 年前后，OpenAI 和大模型进入公众视野，一批非常聪明的人排队对 AI 的未来下了判断。他们当时讲得头头是道——有数据、有论证、有时间表。几年过去，几乎没有一个对的。

这个节点不嘲笑他们。预测错了不可耻；值得记的是错法有结构。每一篇对一条预测：当年怎么说、论证是什么、实际发生了什么、为什么没成真，以及那件真正发生、却没人想到的事。

先把总账放在这里：

时间线错：乐观的和悲观的都错，物理世界和机构的摩擦不吃时间表这一套。
"完全替代"错：AI 几乎从不整份端走一个职业，它先进去做工具，把岗位从里面改掉。
数学对、系统变了：用静态假设算出的死刑（错误复合、数据枯竭），被架构创新绕开。
阵营叙事错：开源对闭源、算力对算法、美国对中国——二元剧本全部落空。
聚光灯错位：真正被颠覆的东西（作业答案、问答站流量）当时没人当主线讲。

还有一个贯穿全部的观察：用起来确实强，世界确实没怎么变。这两件事不矛盾——强的是人机回路，不是模型单独的本事；预测错在把回路里的人算没了。能力变便宜之后先发生的不是裁员，是同一个人开更多的线。替代的速度奇慢无比，因为替代要求接近 100% 的可靠，而辅助只要 70% 就够用，扩散永远先走辅助那条路。

这个节点会慢慢长。条目按写作顺序排，不按对错程度排。