近年来，生成式人工智能技术如聊天机器人和自动内容生产工具迅速崛起，广泛应用于教育、医疗、创意产业等多个领域。尽管它们带来了令人惊叹的便捷和效率提升，但深入分析后，我们发现避免盲目使用生成式模型不仅是理性的选择，更是负责任的社会态度。生成式模型的快速发展伴随着诸多潜在问题和风险，理解这些问题对于决策者、开发者乃至普通用户尤为重要。首先，生成式模型的效果具有高度波动性，且对不同用户和群体产生的影响并不均匀，类似于药物的副作用和疗效表现。个人通过自我体验难以准确判断这些工具是否带来正面影响，偏见和认知盲点容易干扰我们的判断，使得对技术的益处与潜在危害产生错误估计。此外，生成式模型背后的技术和生产研究质量参差不齐，甚至充斥着大量伪科学性质的宣传。
科技领域的研究往往直接或间接地服务于市场营销目标，缺乏严格的科学验证与批判性评估。这种现象与某些草药及另类疗法行业的推广方式相似，使得普通人难以分辨真实可靠的信息，从而导致认知偏差的进一步扩大。更为复杂的是，目前生成式人工智能领域正处于高度泡沫化阶段，几乎所有主流学术、政府及商业机构均被这一浪潮所裹挟。即使个人努力保持客观，中层管理者、团队领导及资助方的利益驱动都会无形中影响技术推广和研究结果的公允性。由于泡沫现象极难被外部观察者量化和揭示，我们不得不假设偏见已广泛渗透，就连圈内的朋友和合作伙伴也难以完全撇开这种影响。这种环境使得对生成式模型的理性评估更加困难，甚至阻碍了回归事实和理性的路径。
另一个值得关注的现象是，许多人对生成式技术的理解仅限于表面及初步概念，缺乏深入的专业知识。在知识半知的状态下，我们往往依赖周围人的判断或权威声音来形成自身观点。然而，由于上述泡沫和利益驱动的影响，这些被信赖的判断极可能存在严重偏差。此状况使得一个不完全理解该技术的人群，反而在心理上对它产生了盲目信任和乐观期待，忽视了潜在的负面后果。将以上因素综合考虑，可以理解当下生成式人工智能技术在社会中的传播方式很类似于一种“类同效异”的迷信现象。群体普遍相信该技术能够带来显著提升，无论是健康、智能还是生产效率，但这种信念实际上缺乏坚实的科学基础及实际验证。
此类迷信在技术领域十分罕见，但其危险性不容小觑，可能导致人们忽视暴露于潜在风险的现实。生成式模型对教育行业的冲击显著，许多学生和教师开始依赖机器生成的内容，可能削弱学习过程中的思辨能力与原创性培养。在医疗领域，自动化诊断与辅助决策系统若过度依赖，可能引发误诊或无法及时察觉突发状况的风险。创意产业则面临创作者权益受损的威胁，入门门槛降低可能导致行业人才断层。一项值得关注的经济现象是，生成式模型运行成本极高，远超其当前创造的商业价值。维护数据中心和计算基础设施不仅耗能巨大，还与全球范围的环保目标产生冲突。
冰岛、爱尔兰等国家的绿色能源转型项目正被大型计算需求挤占资源，形成技术发展与环境保护之间的矛盾。这一点反映出生成式人工智能产业链尚不具备可持续发展的模式，急需重新审视其长远影响。结合对技术风险、研究现状、行业泡沫和经济环境的深入观察，得出的结论是：在现阶段，持谨慎态度，甚至选择避免使用生成式模型，是对个人及社会负责任的表现。推迟使用直至行业泡沫自然消退，科技基础得到更加严谨的检验，相关影响得到充分评估，才能更安全地拥抱该类技术。与其盲目追随热潮、冒险下注，不如保持清醒自省，等待科学与实践的共同证明。作为技术从业者、内容创作者和普通用户，我们应当清楚地认识到，技术并非万能，过度依赖未成熟的生成式模型，可能给教育、医疗、环境及未来劳动力带来难以挽回的损害。
负责任的科技使用不仅需要关注眼前的利益，还应注重长远的社会价值和生态可持续。只有在技术成熟、研究透明、监管完善的条件下，生成式人工智能才能真正为人类带来福祉。当前的时代是技术快速迭代与信息爆炸的时代，理性与责任感尤为宝贵。冷静审视生成式模型的风险与不足，审慎选择技术采纳的时机，是我们应对未来挑战的关键。避免盲从潮流，尊重科学证据，推动技术健康发展，才是实现科技正面价值的根本途径。
