认知加速器已出现！AI从海量公开数据中挖真相，普通人如何跟上？

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近期，我与多位人工智能领域从业者聚餐交流，收获颇丰。我发现这类群体的认知能力仿佛获得了加速器，其思考维度与分析逻辑令人耳目一新。

聚餐过程中，几位出身清华数学竞赛体系的年轻人引起了我的注意，我向他们询问了所在公司的业务方向。他们介绍，公司核心业务为预测分析类服务，客户涵盖中兴、华为等企业及多个重要政府部门，业务开展依托自主研发的人工智能体系。

我进一步询问其技术底层是否与Deepseek处于同一水平，他们给予了肯定答复，并结合具体案例进行了说明。

他们曾为华为提供某国安全评估服务，其中最具代表性的是2022年俄乌战争爆发前的预测项目。当时华为委托其判断俄乌战争是否会爆发，他们通过人工智能系统抓取海量公共数据，最终分析得出战争即将爆发的结论，且预测的爆发时间与实际爆发时间仅相差一天。

我随即追问这一结果是否出于偶然，并向他们探寻背后的核心思路，他们的解读给了我极大的启发。关于战争爆发的判断逻辑，他们表示核心在于捕捉公共数据中被忽视的异常变化。

俄乌战争的爆发源于军事演习的性质转变，而他们在海量数据分析中，发现了多个此前未被关注的关键信号。例如，正常军事演习中，火炮炮口角度存在固定范围，而在俄乌战争爆发前的演习中，炮口角度出现了明显异常。

除此之外，他们还监测到多种数据的异常波动：演习期间医疗设备车辆数量显著增加，O型血征集量大幅上升。从常理来看，常规演习不会产生大量伤亡，此类医疗资源的大规模调动与血液征集，已超出正常演习的范畴，间接指向战争风险。

通过对上述多项异常数据的综合评估，他们不仅精准预判了战争爆发时间，还为华为制定了人员撤退方案，明确了乌克兰境内人员从基辅撤出的最优路线。后续实践证明，按照该路线撤离的人员成功脱困，而其他备选路线均出现了严重拥堵，验证了其预测分析的实操价值。

他们让我感受到，他能够突破人类常规视角的局限，从被忽视的细微数据变化中挖掘核心逻辑，进而完成对重大事件的精准判断。

他特别提及，去年8月日本发生深海地震后，日本可能会以未来可能爆发大地震为借口，在全国范围内大规模征集O型血。一般来说，一个国家启动大规模O型血征集，绝非简单信号，通常意味着可能出现大量失血事件，战争是其中典型场景——因O型血被称为“万能输血者”，适配范围最广。

此外，他们在非洲地区的政变预测准确率近乎100%，已为多家在非国央企提供了关键情报支持，助力其规避相关风险。

需要强调的是，他们的所有分析判断均基于公开信息。这一点与我们鸿学院的实践高度相似——我们对金融市场的观察与分析，核心差异在于视角的独特性与数据抓取的精准度，在这一维度上，双方的逻辑路径颇为契合。由此我产生疑问：若将这套AI分析体系应用于金融市场，会产生怎样的效果？目前这一问题仍处于探讨阶段。

总体而言，他们展现出的高效信息处理能力令人印象深刻。饭局中发生的一幕更直观印证了这一点：有人提及，其一位曾任职硅谷的朋友突然决定投身公益，计划来华申请相关牌照，旨在地震等灾害发生后，为心理受创人群提供安慰与咨询服务，席间恰好有人可协助办理牌照事宜。

就在众人未深入思考此事可行性之际，那位AI领域的年轻人仅用10分钟浏览手机检索信息，便给出了深刻洞察。

他指出，此事背后暗藏深层逻辑：当天灾人祸发生、人们心理濒临崩溃的临界点前，会有特定组织适时出现，通过心理引导让受灾者产生精神依赖，将其视为“希望之光”，这本质上是一种极具影响力的心理战工具。

他还结合多个国家的具体案例，梳理了这类组织的运作模式与渗透路径。当被问及是否曾专门追踪过此类议题时，他表示并无相关积累，所有分析结论均来自10分钟内的公开信息整合，却已能清晰呈现事件的前因后果与核心方向。这种在短时间内完成深度信息挖掘与判断的能力，对我而言，是一种非常神奇的一种认知能力的提升或者叫加速器。