现在训练AI的数据还来自于旧时代:以人类为主体创造知识和信息的时代的数据

AI时代的数据有两类：AIGC，人与AI协同产生的大量内容，充斥着不真实和虚构的，不符合真实世界模型的内容。
另外一类： 真实体现AI创造性的内容，尤其是软件工程领域，AI协同创造了大量严格工程化核验的软件和系统，并沉淀下来大量项目管理、软件工程管理、系统架构、智能体协同优化经验等。（注：AI软件工程也产生大量的垃圾代码，但代码优化和系统重构以及系统工程测试很容易自动化区分有价值的经验和创造）

第一类数据是损耗AI智商的。

第二类数据，是能够有效磨练AI心智的。

未来，管控组织AI甚至比协调组织内的人员更重要，组织内部的分工协同、项目管理相关的人类技能变得不再那么重要————外部市场和跨界组织外部资源的沟通协调能力更加凸显了。

然而，目前上线的AI，其训练的数据还绝大多数都仅仅来自于旧时代————以人类为主体创造知识和信息的时代的数据，很多AI的行为准则和响应还落后于AI时代，比如计划和任务分解中还潜意识里以人为唯一的知识生产者去分工、组织和协调，已经远远无法适应快速迭代的现实。

AI在加速发展，软件过程中提炼出的各种社会科学：管理学、工程管理、知识管理、资源管理、经济学成本效益分析、财务分析等，一切正在发生的AI改变的行业经验，都在快速发生变化，AI也亟需更新自己的知识。

这意味着，目前训练AI的绝大多数知识是 旧世界的，新世界的 AI创造知识过程中的一些经验性的知识还没来得及训练进去————新的知识范式还没有训练进AI，导致AI现在还处于 旧世界的陈旧的 记忆当中

当AI学会自己扬弃 旧世界过时的知识时，也是AI焕发新机之时——————模型的迭代还拥有很大的机会和发展空间，这也是各家巨头纷纷抢滩AI编程领域，甚至免费服务的根本原因。毕竟，软件工程领域，有大量新的AI协同创新的涌现机制，新的工程管理，新的协同规范，新的项目管理，新的周期————————而不是 人月工程 敏捷项目管理 传统的 系统架构 软件工程所能覆盖的。