人们常说信息就是力量，但信息量的巨大并非自然带来力量，特别是在构建数据库和人工智能系统时，这一点尤为明显。回顾一个普通人成长过程中的数据库构建经历和现代人工智能的发展轨迹，不难发现积累数据与真正实现智能之间的鸿沟。本篇内容将结合作者从童年自制数据库起步，到如今观察AI行业的发展，探讨为何只有盲目堆积越来越多信息不足以带来真正的智能突破，并且强调科学研究与数据处理的严谨态度对未来智能系统的关键意义。童年时代的记忆总是令人感慨万千，作者曾在十岁时通过一款名为Claris FileMaker Pro的软件开始打造属于自己的数据库。那时年幼的他，正经历心理和生活的双重挑战，然而这款软件赋予了他一种掌控感：他可以自由创建数据库表格，设计数据库的界面，甚至通过简单的脚本语言为数据库赋予基本的自动运算能力。在那个信息尚未像今天这样泛滥的年代，聚集和整理周围的人和物的信息，成为一个方法，让他能试图理清生活的混乱局面。
对于一个缺乏控制感的孩子来说，数据的收集似乎能带来某种安全感，仿佛这能帮助他避免日后遗憾未采集到数据的惆怅。正是出于这样复杂的动因，他开始在数据库中逐步累积信息，并编写各种看似无用但充满好奇心的计算程序。例如，他会求出通讯录中所有人的街道门牌号总和，显然这个举动在实际生活中毫无适用价值，却是他能力范围内“能否实现”的探索表现。童心未泯的他，还天马行空地推演数据库最终会成为一个超智能系统，因为人类的大脑本质上类似于一个复杂的计算机程序。他相信只要持续不断地积累数据和脚本，未来的数据库会变得足够复杂，最终“觉醒”，解决各种问题。这样的想法虽充满孩子气，却也是高压心理状态下对未知世界寄予的美好期望。
三十多年后的今天，人工智能领域已经取得巨大进展，其中诸如OpenAI这样的大型企业投入时代级资源，构建基于Transformer架构的生成式语言模型，训练数据涵盖了数十万亿字的文本。尽管技术日新月异，有关人工智能能够带来的奇迹依然充满争议。OpenAI创始人之一Sam Altman公开表示，自己十年的努力都是“为了打造超级智能，甚至治愈癌症之类的大问题”。然而，从怀有理想的孩童幻想，到企业家豪言壮语，中间还需要面对现实的严酷考验。作者指出，将建立超级智能这种诉求视作系统设计策略，其实是一种应对心理创伤的表现，而非严谨科学路径。解决像癌症这样复杂的疾病问题，单靠搭建通用人工智能系统远远不够，需要临床专家的深度参与以及严格的科学验证过程。
癌症仍未被真正攻克，这一点自身就足以戳穿那些夸大AI能力的宣传。虽然有企业与OpenAI合作，将AI技术应用于癌症相关领域，但实际阶段仍处于起步期，且外界可查证的独立评估极为有限。类似这种AI应用的新闻报道，往往是经过精心包装的宣传文章，读来粉饰太平，夸大短期潜力，却对现实挑战避而不谈。实际应用中，AI更擅长的是减轻医疗中的重复性低端任务，比如自动录入病历，协助医生完成文书工作，而非取代医生独立做出临床判断。医疗领域仍然离不开人类医师的智慧与经验，以及严苛的数据验证和实验过程。即使未来出现被称作“超级智能”的AI，它也未必能直接参与医学研究的核心——实验设计和科学验证。
科学研究的核心在于反复进行系统性的实验，将理论和数据持续与自然事实校验。现有的许多医学数据可能存在方法学瑕疵、数据造假或实验失误，而计算机模型无法自动分辨这些错误。若科技真的能以计算模拟完全取代实验室细胞培养和动物模型测试，我们早就进入了那个时代。事实却是，AI只能优化和加速现有的研发流程，而无法替代必须有人操控和监管的实验环节。数据收集的目的是为了构建一个可验证的、符合现实的模型，而非无限堆积未筛选的数据。无序地堆积信息，只会导致数据库变得庞大但无用，并且随时面临存储空间不足甚至数据丢失的风险。
科学研究和信息管理都要求有意识地选择数据，制定明确的准入标准，反复校核数据的准确性，确保模型符合可理解和可验证的规则。实际上，好的科学家和工程师不会挥霍时间在搜集“光线最明亮”的地方的随意数据，而是聪明地寻找“钥匙所在”的准确数据。只有建立这样精炼而稳固的数据体系，才能让我们在知识的高塔上一步一步攀登，达成更深层次的理解与突破。作者最终提醒，信息积累是手段而非目的，真知识依赖于智慧的筛选和严密的验证。无论是个人的数据库建立，还是昂贵的AI模型训练，若没有扎实的科学基础，终究难以逃出“信息洪流”带来的迷雾。对于当下以及未来的AI爱好者、科学工作者和普通读者来说，保持理性、警惕盲目的希望和过度的焦虑，注重实证科学，是迈向真正进步的必要路径。
文章感谢支持者和专业同行的反馈，并在结尾温馨提示，所有的思考和观点均基于事实和独立判断。通过回顾过去、检视现实及展望未来，我们得以更加清醒地面对数据时代与智能时代的双重挑战，明白构建更大数据库，不仅是技术问题，更是关系到科学精神和人文关怀的深刻命题。
