关于人工智能的4个问题

刚刚过去的2025年对于人工智能和社会各方面来说都是特殊的一年。今年，DeepSeek的出现撼动了全球人工智能竞争格局，中国成为全球人工智能领域的主要引领者。以人形机器人为代表的智能应用已批量落地，机器人的商业应用开辟了新的想象空间。随着大规模人工智能模型的出现，模型的快速迭代和技术繁荣的喜悦也伴随着对投资泡沫的担忧。深度学习的发展以及随之而来的“超级智能”也在引发更大的争论……随着越来越多的新成果、新问题、新机遇、新挑战的出现，人们对人工智能的思考也进入了深度心理学。 AI驾驶的前景如何？时至今日，很多业内企业谈起AI仍感到“不知所措”。另一方面，每家公司都知道人工智能将帮助我们彻底重塑企业流程，积极采用人工智能是唯一选择。然而，采用人工智能并不容易，尤其是对于传统企业而言。于是，一些企业大胆拥抱AI，但投资回报却并不如预期。其他公司在每个部门或项目中都引入了人工智能，但未能在整个公司范围内推广。总体而言，如何将人工智能的技术潜力转化为商业价值仍然是一个难以解决的难题，世人似乎将其视为雾里看花。麦肯锡最新的《2025 年人工智能现状》报告证明了这一点。约三分之二的受访企业表示“人工智能的大规模应用尚未实现”，五分之三的受访企业认为“人工智能的应用尚未对利润产生重大影响”。在此背景下，“原生AI”将成为2025年业界盛行的话题。所谓“原生AI”，是指将AI作为企业重构业务流程、商业模式、产品风格的核心驱动力。到目前为止，“原生AI”主要是与传统的通过添加AI功能来升级现有系统的想法不同，我们正在寻找一种完全基于AI的颠覆性创新，旨在重塑“以AI为基因”的公司的“身体”和“灵魂”。最近全球出现的AI原生手机、AI原生银行就是这一理念的体现。在这些产品和组织架构中，AI不再扮演助手的角色，拥有更大的自主权。例如，AI自编程的强大能力可以帮助开发者完成代码生成、bug修复等任务，大大提高软件开发效率。这被认为是当今大型模型最具颠覆性的应用之一，也催生了许多独角兽公司。从这个意义上来说，很多专家表示，原生AI意味着整个行业正在从实验探索阶段走向商业化阶段。 “这是衡量人工智能成熟度的重要指标。”具身智能会达到临界点吗？ 2025年，具身智能将与生成式人工智能一起成为新的热门话题。全球科技公司对于嵌入式智能的竞争日趋激烈。机器狗、人形机器人、自动化无人机工厂……曾经的科幻小说里的东西现在正在成为现实。与人工智能中传统的“计算思维”方法不同，具身智能旨在将人工智能嵌入到机器人等物理实体中，赋予它们感知、学习以及与环境交互的能力。人形机器人是目前身体智能的代表形式之一，许多初创公司和风险投资公司都在关注这一领域。许多机构预测，到 2026 年，具身智能将出现爆炸式增长，标志着“智能身体”商业化的历史转折点。摩根士丹利分析师在最新研究报告中表示，到 2050 年，全球仿人机器人市场预计将达到 5 万亿美元。机器人数量可能超过10亿，其中90%将用于工业和商业领域。不过，分析人士也指出，“机器人的发展历史是基于技术观点的”。他还警告说，在判断具身智能的发展前景时“仍需谨慎”，因为研究结果“往往表明技术与市场现实之间存在差距”。其他专家表示，人形机器人的发展既有“短期担忧”，也有“长期担忧”。 “迫在眉睫的担忧”主要体现在具身智能对工作结构的影响上。学术界现在一致认为，虽然人工智能肯定会取代一些工作，但它也会创造新的工作。因此，人工智能不会造成大规模的长期失业。然而，“机器更新”和“人力资源更新”的步伐并不相同。短期内，这种不匹配可能不仅会影响劳动力市场，还会影响社会收入分配结构。 “预见性”主要体现在大规模商业化的障碍上。目前，人形机器人无论是技术路径还是应用场景都还处于早期阶段，但大量资本已经“流入市场”，积累了相当多的泡沫风险。公司必须为“长期”做好准备。投资泡沫出现了吗？ 2025年人工智能领域最有争议的话题将是“投资泡沫”。政党之间存在重要差异。乐观者认为，AI市场潜力巨大，今天的大量投资相当于“为数十年的发展预建了基础设施”。悲观主义者怀疑人工智能的概念是否可行一旦泡沫破灭，可能会导致“非同寻常的经济衰退”。而到了2025年第三季度，双方的争论尚未分出胜负。直到2025年底，市场担忧突然爆发。近期，美国AI概念股波动加剧。甲骨文和博通等公司的股价暴跌。随即，多家投行和研究机构发出“过热”警告。他们的主要论点是，不确定的投资回报不足以支撑蓬勃发展的资本市场，而且市场估值与人工智​​能的真实价值相差甚远。例如，世界经济论坛主席布伦德最近宣布，到2025年人工智能投资将达到5000亿美元，但真正的好处“尚未显现”。从高周期长期历史的角度解释技术的好处和风险。一些专家正在试图澄清这一点。这种观点认为，从长远来看，新技术必然会带来新的机会，但消化机会需要周期，短期阵痛难以避免。纵观历史，这项技术常见于电力、通信等领域，在行业发展初期就展现出巨大潜力，吸引了众多企业参与其中。资源的快速集中正在短时间内引起生产结构和就业结构的变化，在某些领域甚至抑制了生产效率。这与当今人工智能的社会影响如出一辙。然而，随着时间的推移，新技术带来的经济潜力将逐渐释放，并最终解决早期出现的大部分问题。这往往反映在一张图表上，就是经济学家常说的“生产率J曲线”。基于这个逻辑，不少业内专家指出，从技术演进的角度来看，早期的“适度泡沫”发展阶段有利于加速行业成熟，无需过于紧张。如何保障边境安全 2025年，众多科技领域顶尖专家预测，一个“超越人类智能水平”的超级智能时代将会到来。与此同时，业界也越来越关注“智能边界”的问题。研究表明，当前的大规模人工智能模型在某些领域表现良好，但在处理更复杂的任务时却表现不佳。根本原因是AI存在“根本性缺陷”。图灵奖得主杨立坤之所以完全不同意“通用智能将通过扩展现有技术来实现”的论点，是因为当前的大规模人工智能语言模型缺乏“重要的东西”，包括情感和道德，但这就是为什么随着深度学习的进步，“未来变得模糊”。尽管人类仍然拥有相当大的控制力就其发展方向而言，光是存在“失控的可能性”就足以让人感到焦虑。 2024年诺贝尔物理学奖获得者、“深度学习之父”杰弗里·辛顿近日表示，人工智能的知识传递效率远远超过人类。 “比人类更聪明”的智能系统总是可用的。人类必须立即采取行动，应对可能出现的潜在风险。到2025年10月，包括辛顿在内的800多名科技专家和名人签署了一项倡议，呼吁暂停超级智能的发展，直到科学界就“发展安全可控的超级智能达成广泛共识”。非营利性的生命未来研究所也有类似的观点。最近发布的《人工智能安全指数2025》报告指出，目前领先人工智能公司的安全治理水平远未达到“可靠的全球标准”。这些公司只是在尝试在技​​术上赶上；他们都没有制定出“全面发展的战略和计划”。 2026年，围绕人工智能的争论预计将加剧。然而，争论不应该围绕人工智能的乐观或消极展开。在喧嚣的技术浪潮中确定未来的方向是一个值得关注的话题。 （作者：孙亚军 来源：经济日报）
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