想了想，还是忍不住想延展一下，细说一下“有价值的东西，不一定被所有人欢迎”这块。

1 、以机器学习为主干，Transformer 为主导的统计学 AI 的可怕之处在于，颠覆了很多垂直领域的既有规则。

因为人类大脑的“缓存”太小，导致人类不擅长统计学，也就让人类无法通过大量的数据来自我修正与找到更优解。
而目前的统计学 AI 恰巧弥补了这一点。统计学 AI 做到哪个领域，哪个领域的玩法就要被颠覆（因为统计学 AI 总是可以找到更优路径）。

颠覆的同时，当前领域的既得利益者就会失去自己赖以生存的护城河。
很大程度上，这就是他们“不欢迎”，乃至“愤怒”的来源。这是人之常情。

2 、现阶段的 AI 无论如何改进（推理也好，引入激励也罢，乃至从零开始的强化学习），最终依然是依赖统计学原理的，这就导致其一定和真实情况有一定的偏差。
也就是所谓的统计学解只是最大概率解，统计学只能最大限度的贴近事实，但不能成为事实。

所以无论如何精进，面对 AI 的输出依然会有信任危机。
这也是“不欢迎”的一个方面。

3 、人是有风险厌恶的，总会依赖既有的成功路线。