KK的第三个意外，绕不过AI的大发展。虽然业内人士对这一轮AI的关注源自辛顿和几位博士生在2012年李飞飞组织的ImageNet比赛中夺冠，对大多数普通人而言，2017年AlphaGo击败李世石才是AI的“觉醒时刻”。但这些都没有让KK感到惊艳。
他的判断是，AI的发展会很慢。早在上世纪80年代“思维机器”（Thinking Machine）出现时，他就开始关注AI。但此后的几十年里，无论是深蓝、沃森，还是AlphaGo，都并没有让他产生“AI飞跃”的感觉——直到大语言模型（LLM）的出现。
“令人惊讶的是，最先展现出理性思维能力的，竟然是语言翻译类人工智能！竟然通过语言就能产生逻辑，这实在出乎意料！”这与传统依赖符号推理的人工智能路径截然不同，堪称一个意外之喜。而且，只要持续对其进行优化升级，遵循“规模原则”（Scaling Law），大语言模型竟然可以不断迭代地“大力出奇迹”。
当然，问题也随之而来：如果沿着这条意外之路继续向前走，LLM究竟能发展到什么程度？
类似的“意外之路”还有共享经济。KK没有预判到Airbnb和优步的出现，因为他低估了消费习惯的重构——让陌生人住进自己的房子，在传统认知中是一个怪异的想法；但移动支付与评价体系的出现降低了信任成本，使这一反传统的模式成为可能。优步的崛起，则是技术融合的意外产物——GPS定位系统的成熟应用、移动支付与算法调度的结合，让私家车共享从“不可能”变为“日常”。
“意外之路”的启示在于：未来的突破，往往不是沿着既有路径的优化，而是来自跨界融合或反传统路径的创新。另辟蹊径，常常豁然开朗。此外，前瞻未来时，如果困于行业惯例或既有认知，就可能忽略那些看似不合理、却能切中真实需求的新路径。