瓦格纳老大普里戈津振臂一挥，其部下退出乌克兰战场，占领俄罗斯南方重镇并挥师北上，逼近莫斯科。
竟然有人挑战普京？ 顿时举世震惊，各种专家，包括一众网上野生专家，纷纷发表观点，预测事情发展路径和结果。
但预测有多嗨，结论就有多错！不到24小时，哗变以白俄罗斯调解而结束。
这之前，任何专家，电视上，网络上，甚至情报组织，都是预测内战，动乱，普京下台。。都没有预测出这样的结局！
这是为什么呢？
是不是这一点上AI就比人类更聪明吗？ChatGPT能够想到这种情景吗？
我就问了问它。
它给出了四种可能的结局，文字版本：
我：如果战争中将领发生哗变，结局有几种情景?
ChatGPT：如果战争中将领出现哗变，可能会出现以下几种情况：
1.叛变失败，叛军被剿灭。这是最常见的情况。如果哗变的将领没有得到足够的支持，叛军可能会被迅速地镇压下去，而叛军的领袖也可能被处死或被流放。
2. 叛变成功，战争结束。如果哗变的将领得到了足够的支持和军队的控制权，他们可能会掌握政权并结束战争。在这种情况下，哗变将领很可能会成为新政权的领袖。
3. 叛变加剧战争。如果哗变的将领获得了足够的军队和资源，并且叛军成功地对政府军队进行了打击，那么战争可能会进一步升级，导致更多的流血和破坏。
4. 叛变导致内战。如果叛变的将领领导的只是少数派军队，而政府部队仍然保持团结，叛变将导致内战的爆发。这将导致更多的破坏和流血，并增加平民伤亡的风险。
在所有情况下，叛变的将领都可能面临政府军队和盟友的报复，并可能会失去他们在军队和社会中的地位和声誉。叛变也可能导致长期的政治分裂和社会不稳定。因此，发生哗变对于国家和人民来说都是一件非常危险的事情。
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根本没提讲和这种可能性。 为什么？为什么？
实际上这就人类思维的局限性，大多数人，包括AI，都不是纯粹的贝叶斯经验主义者， 都受其经验和心理偏差的影响。
贝叶斯定理（Bayes Theorem），也称贝叶斯公式，是关于随机事件A和B的条件概率或边缘概率的一则定理，指当分析样本大到接近总体数时，样本中事件发生的概率将接近于总体中事件发生的概率。但行为经济学家发现，人们在决策过程中往往并不遵循贝叶斯规律，而是给予最近发生的事件和最新的经验以更多的权值，在决策和做出判断时过分看重近期的事件。
人们当这件事一旦发生，大家第一件事想到历史上发生的哗变，并把它进行对比。
其中讲和的宋江并不在这里面，这可能与宋江是打了很长时间才讲和的。ChatGPT也是以人类知识作为训练材料的，它的判断也逃脱不了人类的思维框架。如果下次ChatGPT能把这种情景预测出来，那就是AI的另外一个大跃进。
好了，专家被打脸以后，现在又开始根据这个结果，反向工程来套各种解释了，比如普里戈津觉得打不过普丁等等。但这些事前他没想过吗？
预测是非常难的事情。
我想后面AI训练时，这种被第三方国家来讲和的情景数据可以被喂到训练材料中，至少以后能够列出来，并分配一定的概率（贝叶斯）。
文章来源：威力哥
