來(lái)源：量子號(hào)

近年來(lái)，人工智能技術(shù)取得了驚人的進(jìn)步，并在多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)大的潛力。然而，人工智能研究的真正目標(biāo)——通用人工智能（即具備類人認(rèn)知能力的智能系統(tǒng)），仍然是一個(gè)充滿爭(zhēng)議的話題。隨著公眾對(duì)人工智能發(fā)展抱有極高的期待，研究人員也對(duì)當(dāng)前的研究方向提出了質(zhì)疑。

那么，我們是否正在朝著正確的方向邁進(jìn)？人工智能研究的現(xiàn)狀究竟如何？據(jù) Gizmodo 的報(bào)道，最近，一個(gè)由數(shù)百名人工智能研究人員組成的小組的研究結(jié)果表明，目前人類在追求通用人工智能的路上，走錯(cuò)了方向，到底怎么回事？

一個(gè)由數(shù)百名人工智能研究人員組成的小組的研究結(jié)果表明，目前該領(lǐng)域正在以錯(cuò)誤的方式追求通用人工智能。

這一見解是在由美國(guó)人工智能促進(jìn)協(xié)會(huì)組織的 2025 年“人工智能研究未來(lái)”總統(tǒng)小組會(huì)議上披露的。這份冗長(zhǎng)的報(bào)告由 24 名人工智能研究人員共同編寫，他們的專業(yè)知識(shí)涵蓋人工智能基礎(chǔ)設(shè)施現(xiàn)狀和人工智能的社會(huì)影響等多個(gè)方面。

該報(bào)告的每個(gè)部分都包含一個(gè)主要結(jié)論，并設(shè)有一個(gè)“社區(qū)意見”部分，調(diào)查受訪者對(duì)該部分的看法。

人工智能認(rèn)知與現(xiàn)實(shí)的差距

“人工智能認(rèn)知與現(xiàn)實(shí)”部分由麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)家羅德尼·布魯克斯主持，引用了 Gartner 技術(shù)炒作周期（Hype Cycle）模型，該模型描述了技術(shù)炒作的五個(gè)階段。報(bào)告指出，在 2024 年 11 月，Gartner 估計(jì)“生成式人工智能的炒作剛剛達(dá)到頂峰，正處于下降階段。”

在“社區(qū)意見”調(diào)查中，79% 的受訪者認(rèn)為，公眾對(duì)人工智能能力的認(rèn)知與人工智能研究和發(fā)展的現(xiàn)實(shí)不符。而 90% 的人表示，這種不匹配阻礙了人工智能研究——其中 74% 的人認(rèn)為“人工智能研究的方向是由炒作驅(qū)動(dòng)的”。

“我之所以引用 Gartner 的炒作周期模型，是因?yàn)樵撃Ｐ投嗄陙?lái)被廣泛使用，且適用于多個(gè)領(lǐng)域的炒作和隨之而來(lái)的失望，”布魯克斯在一封電子郵件中說(shuō)，“因此，這一模型的存在及其在多個(gè)領(lǐng)域的準(zhǔn)確性，告訴我們應(yīng)謹(jǐn)慎對(duì)待當(dāng)前人工智能發(fā)展中的炒作。”

“我認(rèn)為，公眾對(duì)人工智能的大量討論都過(guò)于相信炒作的準(zhǔn)確性，”他補(bǔ)充道。

現(xiàn)有方法不足以實(shí)現(xiàn)通用人工智能

通用人工智能（AGI）指的是具有人類級(jí)別智能的機(jī)器——即能夠像人類一樣理解信息并從中學(xué)習(xí)的假想智能。通用人工智能是該領(lǐng)域的“圣杯”，對(duì)自動(dòng)化和效率的影響遍及多個(gè)行業(yè)和學(xué)科。例如，任何你不想花時(shí)間做的瑣碎任務(wù)，從規(guī)劃旅行到報(bào)稅，通用人工智能都可以幫助減輕負(fù)擔(dān)。此外，通用人工智能還可能促進(jìn)交通、教育和技術(shù)等領(lǐng)域的進(jìn)步。

然而，調(diào)查結(jié)果顯示，絕大多數(shù)研究人員認(rèn)為當(dāng)前的方法不足以實(shí)現(xiàn)通用人工智能。475 名受訪者中，76% 認(rèn)為僅靠擴(kuò)大現(xiàn)有人工智能方法的規(guī)模，并不足以產(chǎn)生通用人工智能。

“總體而言，這些回應(yīng)表明了一種謹(jǐn)慎而又向前邁進(jìn)的方法：人工智能研究人員優(yōu)先考慮安全、道德治理、利益共享和漸進(jìn)式創(chuàng)新，主張協(xié)作和負(fù)責(zé)任的發(fā)展，而不是競(jìng)相發(fā)展通用人工智能，”報(bào)告寫道。

盡管炒作扭曲了人工智能研究的真實(shí)狀態(tài)，而且當(dāng)前的方法并沒有讓研究人員走上通用人工智能的最佳道路，但這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)取得了突飛猛進(jìn)的發(fā)展。

人工智能研究的進(jìn)展與挑戰(zhàn)

“如果是在五年前，我們幾乎不會(huì)有這樣的討論——當(dāng)時(shí)人工智能主要用于容錯(cuò)率較高的應(yīng)用（如產(chǎn)品推薦），或知識(shí)領(lǐng)域受到嚴(yán)格限制的應(yīng)用（例如對(duì)科學(xué)圖像進(jìn)行分類），”弗吉尼亞大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)家、該報(bào)告“事實(shí)性和可信度”部分的負(fù)責(zé)人亨利·考茨在電子郵件中解釋道。“然而，在歷史尺度上相對(duì)突然的時(shí)間內(nèi)，通用人工智能開始發(fā)揮作用，并通過(guò) ChatGPT 這樣的聊天機(jī)器人進(jìn)入公眾視野。”

但是，人工智能的事實(shí)性問(wèn)題仍“遠(yuǎn)未解決”。報(bào)告指出，在 2024 年的一項(xiàng)基準(zhǔn)測(cè)試中，即便是最先進(jìn)的大型語(yǔ)言模型，其正確回答率也僅約為 50%。不過(guò)，新的訓(xùn)練方法可以提高這些模型的穩(wěn)健性，而組織人工智能的新方法也有助于進(jìn)一步提高它們的性能。

“我相信，提高人工智能可信度的下一階段，將是用協(xié)作型人工智能代理團(tuán)隊(duì)取代單一人工智能代理，讓它們不斷互相事實(shí)核查，以確保彼此的誠(chéng)實(shí)，”考茨補(bǔ)充道。“大多數(shù)公眾以及科學(xué)界（包括人工智能研究人員群體）都低估了當(dāng)今最先進(jìn)人工智能系統(tǒng)的質(zhì)量——人們對(duì)人工智能的認(rèn)知往往比技術(shù)發(fā)展落后一兩年。”

人工智能未來(lái)的方向

不同的人工智能應(yīng)用場(chǎng)景處于不同的炒作階段，但在人工智能領(lǐng)域的喧囂聲中——無(wú)論是來(lái)自私營(yíng)企業(yè)、政府官員，甚至是我們自己的家庭成員——這份報(bào)告提供了一種清醒的提醒：人工智能研究人員正在對(duì)其領(lǐng)域進(jìn)行深思熟慮的審視。從人工智能系統(tǒng)的構(gòu)建方式到它們的應(yīng)用方式，都還有改進(jìn)和創(chuàng)新的空間。

既然我們不會(huì)回到?jīng)]有人工智能的時(shí)代，那么唯一的方向就是向前。