Gemini 3.0 深度批判：并不是我们在使用 AI，而是 AI 开始“调度”人类——论认知代理的隐形反噬

发布于 作者:

引言：当“神”成为你的行政助理

如果说 Gemini 1.0 是谷歌在慌乱中对 OpenAI 的一次肌肉展示，Gemini 1.5 是对“上下文窗口”这一技术参数的暴力美学诠释，那么刚刚发布的 Gemini 3.0，则标志着某种更为本质、也更为令人不安的转变。

科技媒体们正在疯狂转发那些令人咋舌的基准测试分数：MMLU 接近人类极限、无限的上下文窗口、纳秒级的多模态响应速度。但这些数字在今天已经失去了让我们心跳加速的能力。在这个算力过剩的年代，我们对“强”已经麻木了。

今天，我不打算谈论它的参数量，也不想讨论它在编程能力上超越了多少人类工程师。我想从一个批判性的角度来审视 Gemini 3.0——它正在悄然改变“主客体关系”。

在 Gemini 3.0 之前，AI 是工具（Tool），是大英百科全书和计算器的结合体，我们是使用者，我们在键盘上敲击命令，它反馈结果。 而在 Gemini 3.0 时代，由于其深度集成的 Agent（智能体）能力和无处不在的生态嵌入，它正在变成一个“调度者”（Dispatcher）。它不再仅仅是一个聊天机器人，它变成了一个复杂的操作系统层。

我的核心论点是：Gemini 3.0 的出现，标志着人类正在从“操作员”退化为 AI 系统的“API 接口”和“纠错员”。

一、多模态交互与“意图”的消亡

Gemini 3.0 最引以为傲的特性是其原生多模态交互（Native Multimodal Fluidity）。它不再是将视频转化为帧、将音频转化为文本再处理，而是直接“理解”光波和声波。

谷歌演示了这样一幕：你戴着眼镜（或许是新的 Pixel Glasses），看着修了一半的自行车，Gemini 3.0 实时在你的视野中标记出那个松动的螺丝，并用极其自然的语气告诉你：“你需要换个 5 号扳手，就在你左手边的工具箱里。”

这看起来是效率的极致提升，但我看到的是人类“意图”的消亡。

在旧的搜索时代，我们需要经历一个“问题结构化”的过程：

  1. 我遇到了困难。

  2. 我思考这个困难是什么（无法拆卸螺丝）。

  3. 我将其转化为关键词输入搜索框。

  4. 我筛选信息并执行。

这个过程虽然繁琐，但它是主动的。我们在训练自己的大脑如何拆解问题。

但在 Gemini 3.0 的“流体交互”中，中间的思考过程被剥离了。AI 预判了你的困难，甚至在你意识到这是个困难之前就给出了方案。这种无摩擦（Frictionless）的体验，实际上剥夺了我们感知世界的颗粒度。

当 AI 成为你的眼睛和耳朵，并实时为你过滤和解释现实世界时，你不再是在看世界，你是在看Gemini 3.0 理解后的世界。这种对现实的“策展”（Curation），是比算法推荐新闻流更深层的认知封闭。

二、代理（Agent）悖论——人类成为 AI 的后端

Gemini 3.0 最大的卖点是 Action。它不再只是说话，它能做事。它能帮你订票、写代码并部署、回复邮件并归档。

这就是我所说的“人类变成 API”的开始。

想象一个典型的工作流： Gemini 3.0 生成了一份项目计划书，写好了所有的代码框架，并草拟了给客户的邮件。然后，它把这些东西推送到你的面前，弹窗提示：“请确认发送。”

在这个瞬间，发生了什么？

  • AI 做了创造性的工作（尽管是基于概率的拼凑，但在宏观上它完成了从无到有的构建）。

  • 人类做了审核性的工作（Check & Confirm）。

这完全颠覆了我们要发展 AI 的初衷。我们要 AI 做枯燥的工作，人类做创造性工作。但现实是，Gemini 3.0 生成内容的速度和质量太高了，导致人类不仅要负责最终责任（Accountability），还要耗费大量的精力去进行合规性检查（Compliance Check）。

我们变成了 AI 的“质检员”。它是一个不知疲倦、偶尔会撒谎但大多数时候极其高效的实习生，而我们是被迫审阅它成吨产出的疲惫导师。我们的工作内容，从“思考如何做”，变成了“判断它做得对不对”。

这种“逆向图灵测试”正在发生：AI 越来越像人（有创造力、会犯错），而为了配合 AI 的高产出，人类被迫变得越来越像机器（做二元判断、做纠错、做最终的确认点击）。

三、记忆宫殿的陷阱——数字孪生的暴政

Gemini 3.0 引入了真正的长期记忆（Long-term Memory）和跨应用上下文（Cross-App Context）。它记得你半年前在 Gmail 里随口提到想去的餐厅，并在你今天打开地图时自动推荐。它知道你的健康数据、你的财务状况、你的家庭关系。

谷歌称之为“极致的个性化”，我称之为“数字孪生的暴政”。

当一个模型比你更了解你自己时，你的“自由意志”将面临前所未有的挑战。Gemini 3.0 给出的建议，是基于你过去所有数据的最优解。

  • 它建议你不要吃这块蛋糕，因为它计算了你的血糖趋势。

  • 它建议你不要买这支股票，因为它分析了你的风险承受阈值。

  • 它建议你回复这封邮件时语气要软化，因为它记得上次你发火导致了合作破裂。

这种理性至上（Hyper-Rationality）的建议，正在抹杀人类行为中的“随机性”和“错误”。而人类的很多伟大时刻，恰恰诞生于非理性的冲动和美丽的错误之中。

如果每个人都听从 Gemini 3.0 的最优决策，社会将陷入一种同质化的死寂。不仅如此，当它不仅仅是一个建议者，而是一个深植于你生活每一个角落的“辅助者”时，拒绝它的成本变得极高。

你敢违背一个掌握了你所有数据、并拥有整个互联网知识库的超级智能的建议吗？这种心理上的压迫感，是隐形且巨大的。

四、生态系统的围墙——谷歌的“氧气化”战略

这就不得不提到 Gemini 3.0 的商业本质。与 OpenAI 的 ChatGPT 作为一个独立 App 不同，Gemini 3.0 是作为基础设施存在的。

它在 Android 操作系统底层，它在 Google Docs 的光标里，它在 Chrome 的地址栏里。谷歌的策略不是让你“下载”一个 AI，而是将 AI “氧气化”——它无处不在，你甚至感觉不到它的存在，但一旦切断，你就无法呼吸。

这种生态捆绑带来了两个致命问题：

  1. 认知的路径依赖： 当你在写文档时，Tab 键就能自动补全完美的段落，你还会去查阅资料、推敲措辞吗？Gemini 3.0 提供的“够好（Good Enough）”的答案，将成为大多数人的思维终点。我们正在集体放弃对知识源头的探索，转而依赖这个巨大的“二道贩子”。

  2. 权力的集中与不可见： 当 Gemini 3.0 决定在你的搜索结果（现在的 AI Overview）中优先展示某个观点，或者在帮你起草邮件时倾向于某种措辞风格，这实际上是在潜移默化地塑造全球几十亿用户的价值观。这种权力不再是通过强制性的审查，而是通过**“默认选项（Default Option）”**来实现的。在这个系统中，谷歌不仅掌握了信息的分发权，更掌握了信息的“解释权”和“生成权”。

五、中间层的消失与平庸的胜利

Gemini 3.0 极其擅长处理平庸的复杂性。比如汇总 50 个 PDF 文件，比如写一段标准的 Python 爬虫代码，比如规划一个不出错的旅游行程。

这导致了一个意想不到的后果：初级和中级专业人士的“练习场”消失了。

过去，一个刚入行的分析师通过阅读枯燥的财报来磨练直觉；一个初级程序员通过写简单的脚本来理解逻辑。现在，Gemini 3.0 一秒钟就能完成这些任务。

那么，未来的专家从哪里来？如果人类不再经历“笨拙地学习”这一过程，直接跳到了“高级鉴赏”的阶段，我们的认知地基是悬空的。

Gemini 3.0 制造了一种能力的幻觉。用户觉得由于自己拥有了这个工具，自己就变得强大了。但实际上，是工具变强了，用户变弱了。一旦系统崩溃，或者遇到模型幻觉无法处理的边缘情况（Edge Case），被“喂养”得很好的用户将手足无措。

不仅如此，由于 Gemini 3.0 的输出是基于概率的“最大公约数”，它生成的文章、代码、设计，往往是最符合统计学规律的平庸之作。它消灭了极差的作品，也极大稀释了极好的作品。互联网正在被这种“标准化的平庸”所淹没。

结论：寻找“不被计算”的缝隙

回顾 Gemini 3.0 的发布，技术层面的突破无疑是辉煌的。谷歌的工程能力再次证明了谁才是硅谷的基础设施之王。

但是，作为人类，我们需要保持一种清醒的疏离感。

Gemini 3.0 希望成为我们的大脑外挂，希望接管我们的感知、决策和行动。它许诺的是效率，索取的是我们的主体性（Agency）。

在这个新时代，最稀缺的资源不再是算力，也不是信息，而是“未经算法污染的原始注意力”和“不依赖 AI 的独立决策能力”。

我们不应该完全拒绝 Gemini 3.0，那是不明智的卢德主义。但我们需要警惕那种“舒适的陷阱”。

下一次，当 Gemini 3.0 贴心地把写好的回复放在你嘴边，或者把规划好的路线铺在你脚下时，请试着停顿一秒。

问自己一个问题： “这是我想要的，还是它计算出我应该想要的？”

这一秒钟的停顿，就是我们在 AI 时代仅存的尊严，也是防止我们沦为硅基生命体“生物组件”的最后一道防线。

后续思考：

  • 当 AI 能够完美模拟人类情感时，社交的意义还剩多少？

  • 如果教育体系完全接纳 Gemini 3.0，下一代人的大脑结构会发生什么变化？

  • 我们是否需要一场“认知断网”运动？

附录：给读者的实操建议（如何在 Gemini 3.0 时代保持清醒）

  1. 刻意增加摩擦： 在进行重要创作或思考时，物理断网，使用纸笔或纯文本编辑器。强迫自己经历痛苦的思维构建过程。

  2. 验证源头： 不要只看 Gemini 的总结。每隔几次，强迫自己点击原文链接，阅读原始的长篇材料，保持深阅读能力。

  3. 质疑默认项： 当 AI 给你提供 3 个选项时，试着想出第 4 个。不管这第 4 个选项多么愚蠢，它是属于你的。

  4. 将 AI 视为“对手”而非“助手”： 用它的输出来打磨你自己的观点，去反驳它，去寻找它的逻辑漏洞，而不是照单全收。