刚刚，年度最强 AI 登场！马斯克奥特曼点赞 Gemini 3

AI开始替你干活，人类却还没准备好，谁该为自动订车负责？

Google悄悄推出了Gemini 3 Pro这个新功能，没开发布会也没做直播，连具体发布日期都没说，它直接内置在搜索、AI Studio和Vertex AI这些常用工具里，你在使用这些工具的过程中就能发现它在帮你处理事情，不用等你开口问它。

它的分数确实挺高，但重点不在于比较谁更强，它在数学题上能达到23.4%的准确率，在视频理解方面能看出“匹克球动作哪里不对”，这说明它不只是会答题的机器，它能看懂画面中的行为逻辑，还能处理长达一百万字的上下文内容，比如你给它一份手写菜谱，它可以整理成带图的电子版，还会加上步骤说明。

最特别的是那个叫Antigravity的东西,它不是代码编辑器,更像是一个能够自己动手干活的程序员,你交给它一个需求,比如做个航班追踪器,它就自己规划任务,动手写代码,进行调试,完成测试,最后给出一个能运行的程序,它还连接了GitHub和JetBrains这些开发者常用工具,等于把整个开发流程全都包揽下来了。

现在它能回答问题，还能帮你做事情，你告诉它下周要去上海，它就自己查好航班信息，比较租车价格，生成预订链接，连行程都提前安排好，你让它整理收件箱，它会自动分类邮件，帮你写好回信草稿，等你确认之后再发出去，整个过程不用你动手，但每件事都会经过你的同意。

这技术背后用的稀疏专家模型挺巧妙，不是所有参数一起工作，只调用需要的部分，这样能节省电费、降低成本，训练时用的是谷歌自家的TPU芯片，内存足够大，能处理上百万字的文本，API收费方面，输入一块钱可以处理一万个字，输出的费用更高些，但相比市面上大多数商业API还是更划算。

它和OpenAI、Anthropic那些模型有区别，那些模型注重对话流畅和多模态表现，这个模型关注的是完成具体任务，比如你需要写报告，它不但帮你写完，还会检查数据、找出错别字，甚至帮你调整格式，你给它一个包含多个步骤的任务，它可以逐步执行下去，不会中途卡住，也不会胡乱操作。

这带来一个问题，如果智能系统帮忙订车却发生事故，责任应该由谁承担，Google提出需要用户逐步确认操作，但普通用户未必理解那些技术细节，目前法律尚未完善，企业已经在使用这类系统处理自动化流程，部分人觉得方便省事，另一部分人则担心失去控制，缺乏监管的时候最容易引发问题。

我试着让它帮我整理菜谱，把手写内容转成电子版，加上图片和步骤说明，它完成得很快，比预想中要可靠，不过我也在琢磨，如果它把食材分量搞错，害我把菜炒糊了，这责任该算它的，还是怪自己没仔细核对，这种模糊的情况以后估计会越来越多。

它不追求对话有多精彩，也不讲究界面多好看，它就是安静地做事，把你安排的任务完成，你不用告诉它具体步骤，它会自己分解任务、执行操作、检查结果，这才是真正的变化——人工智能从一个助手变成了同事，而且是那种话不多但很可靠的伙伴。

很多人还没明白这一点,他们还在比较谁的分数更高,谁的回答更聪明,但实际情况是,分数再高也不如能把事情办妥,Gemini 3 Pro不是在榜单上取胜,而是在生活中获胜,它不喊口号,不讲故事,只是把你懒得做的事情一件件完成。