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我们都在工作流程中使用 LLM，这是事实。 然而，当收到明显由 LLM“润色”过的邮件，或者说，在 HN 上看到由 LLM“改写”的评论时，我们都会感到一种本能的沮丧。 为什么我们会对别人做我们都在做的事情而感到不快？ 是因为它用得太明显了吗？ 现在，我都不像以前那样修改我的写作了，这样它才能保持“真实”（留下一些小拼写错误，也许还有一些语法错误——这对于非英语母语者来说很常见）。 毫无疑问，我们将要处理越来越多的 AI 生成内容，这里的“我们”指的是我们人类和我们的代理，问题是什么时候才能达到平衡？什么时候我们才能都接受它是一个事实？ 这是否与我们愿意为“手工制作”的商品支付额外费用有关？ （打个比方：很明显你的机器制作了我的鞋子） （*）也许除了我们中的 99.999% 之外。 —— 为了讽刺，下面是以上内容的“由 Claude 润色”的版本 —— ASK HN：平衡人际交流中的 AI 使用 我们都在工作流程中使用 LLM。这并不是一个有争议的说法。 然而，当你收到明显由 LLM“润色”过的邮件，或者阅读明显由 AI 改写的评论时，几乎所有人都会感到恼火。这种沮丧是真实的，虚伪也是如此。 是它太明显了吗？缺乏努力？还是更令人不安的是——我们认出了面具，因为我们自己也戴着它？ 现在，我已经停止修改自己的写作了，故意保留小的拼写错误和语法怪癖。这对于非母语人士来说很常见。我保留它们作为存在的证明。 AI 生成内容的数量只会增加。这不仅仅来自人类对此做出选择——也来自代表我们行事的代理，相互交流的代理。什么时候这种沮丧感会正常化？我们什么时候才能像接受电子邮件或自动更正一样，简单地接受它作为基础设施？ 手工制作的商品中有一个有用的类比。我们知道这双鞋是机器制造的。我们仍然为不是机器制造的鞋子支付更多费用。溢价与鞋子无关——它与信号有关。证明有人选择花费时间。 也许这才是我们真正反应的：不是 AI 辅助本身，而是信号的缺失。

看来随着数据中心的快速扩张，HBM 内存带宽和推理需求都在增长——我们正在创造一个前所未有的局面，计算将集中在数据中心，而个人计算所需关键部件的成本却不断上升。