加载失败
这篇帖子围绕一篇认为“AI industry is discovering that the public hates it”的文章展开，评论里先质疑其样本和叙事来源：AI conference（AI 行业会议）里的兴奋者本来就不是普通公众。很多人把反感归因于现实体验——模型会 hallucinations（编造或输出错误内容）、误导用户，甚至被明确宣传为用来 reduce the workforce。争论还扩展到 AI 基础设施带来的 RAM prices、datacenters、energy usage 和住房压力，以及 AI 对教育和 misinformation 的影响。另一部分评论则把它放在更广的科技争议框架里，拿 vaccine、GMOs、nuclear energy 做类比，或把社会怨气、政治极化和暴力升级联系起来。
有人指出，把 AI conference（AI 行业会议）上 93% 的“兴奋度”当成公众态度，本身就高度自选样本。会场里的 pro-AI 人士当然更愿意表态乐观，这更像行业自我安慰而不是社会共识。评论者讽刺这种说法像“people love puppies!” 一样天真。问题不在于数据漂亮，而在于连样本代表性都没有。
不少人认为公众反感是 AI 行业自己“招来的”。一边公开谈 white-collar bloodbath、reduce the workforce，一边把模型推向日常工作场景，结果普通人先感受到的是岗位威胁、错误输出和无法信任的图片/文本。有人直接把这些系统称为 chaos machines，另一些人则用 enshittification 来概括体验变差的过程。整体意思是：当宣传、产品质量和社会后果一起翻车时，反弹并不意外。
另一组评论把焦点放在 AI 的外部成本上。有人列出 RAM prices 上涨、datacenters 扩张加剧 housing crisis、energy usage 激增、学校学习受影响，以及 misinformation 更容易传播。更深一层的批评是，AI 带来的收益主要流向 shareholders 和员工，而普通人的生活质量反而下滑。评论中甚至有人把这上升为 human dignity 问题，认为行业几乎没有给出任何补偿性的承诺。
也有人替 AI 辩护，认为对新技术的敌意正在重演 vaccine、GMOs、nuclear energy 等领域的旧式反弹。按这种看法，AI 可能是“最伟大的技术发明之一”，公众却被动员去讨厌它。支持者把这看成对创新的非理性恐慌，像是把一整类技术一股脑打成坏东西。与之相对的反驳则是：如果产品本身不断出错、还直接威胁就业，这种类比就站不住。
还有一条支线把话题引向 political violence 和社会撕裂。评论者讨论 tribalism、极化如何让人把暴力升级视为正当手段，也争论在什么情况下某种行动会被看作“hero”。这部分不直接谈 AI，但把整场争论放进了更大的经济失衡、医疗失灵和社会怨气背景里。它的潜台词是：当人们感到被忽视时，任何新技术都会更容易被当成情绪出口。