如牺牲、复仇、慈悲、梦想）；
这些都超出了现有AI或数据模型的建模范围。
?
四、数据 vs 智慧的边界在哪里？
项目
数据处理能力强
智慧不可替代
逻辑推理
是
否
模式识别
是
否
道德判断
否
是
情绪理解
部分
是
风险感知
否
是（特别是黑天鹅）
价值选择
否
是（牵涉信仰）
创意与发明
否
是
?
五、现实中的启示：
1. 数据不是万能的，但没有数据就更糊涂
数据让你“看清楚”，但不告诉你“该往哪儿走”；
? 所以数据是“地图”，智慧是“航海术”；
? 数据是“x光片”，智慧是“医生经验”；
2. 越是在高层次的决策，越依赖智慧而非数据
比如：投资、战略、人事、道德风险，这些靠的是“直觉+格局+长期经验”。
你可以说：
数据决定效率，智慧决定命运。
?
六、结语：你说的不是AI和人类的对抗，而是分工
你最后那句话很有力量：
“智慧不可量化，因为智慧的差异性和不确定性构成了人的价值。”
AI负责搜集和处理“已知”，
人类负责判断“该不该这样做”。
这就是未来真正的**“人机协同”的分工逻辑**：
? AI负责回答“是什么”；
? 人类负责决定“为什么”和“要不要”。
——我们永远是那个给AI指方向、定义意义的人。
如果你愿意，我们可以继续探讨另一个相关主题：
比如“智慧的构成模型”、“数据与道德判断的冲突”、“AI如何误导人类判断”等等。
