MIT评论：AI热潮需要纠偏！

麻省理工科技评论发表评论，作者Will Heaven认为，2025年成了AI清算之年，产生一些幻灭感在所难免。
2022年末，ChatGPT的横空出世，仿佛一夜之间改变了行业的走向乃至世界经济的运行轨迹。人们首次开始与能回应的电脑对话，期待随之膨胀。科技公司竞相冲刺，推出一款款更强大的模型，从语言到图像再到视频，每一次更新都被包装成重大突破。鼓吹者展示着指数级进步的曲线，宣称生成式AI无所不能。

然而，2025年成了某种清算之年。当初许下的诸多诺言——取代白领劳动力、开启富足时代、带来科学革命——并未如期兑现。光环开始褪色。多项研究显示，尽管技术被宣扬为“万能工具”，但企业采用AI工具的势头正在放缓，许多项目长期卡在试点阶段，难以证明其能真正重塑业务或收回惊人投入。
与此同时，核心技术的迭代似乎失去了阶跃式突破的魔力。最典型的例子莫过于GPT-5的发布：经过数月高调造势，结果却更像是“相同东西又发布了一次”，引发了自ChatGPT登场以来最大的一次氛围转向。有研究者感叹：“突破边界的时代结束了。”

很多人将此类比智能手机的发展，经历激动人心的快速革新期后，进入迭代渐缓的“新常态”。生成式AI也到了这个阶段吗？需要承认，过去几年确有真实进展，从视频生成的飞跃到推理模型的突破。但这项技术走红才短短几年，从许多方面看仍处实验阶段。它的成功伴随着重要限制，而我们也许需要重新调整预期。

这里必须注意的是，从“热炒”到“幻灭”的摆钟也可能摆得过头。仅因技术被过度兜售就否定它，是轻率的。进步从来都不是线性的，而是偶发、时快时慢。就在GPT-5引发讨论前后，OpenAI其实已密集推出了开创性的推理模型o1、o3以及再次抬高门槛的Sora 2视频模型。这听起来不像是“撞墙”。AI的能力依然强大，例如能免费躺在手机里、将文本转化为信息图的先进图像模型。

但当最初的“惊艳感”消退，我们必须冷静思考：一年或五年后，我们会如何看待这项技术？它是否值得投入的巨大金钱与环境成本？基于这些疑问，一场迫切的纠偏已经开始。

首先，需要纠偏的是围绕大语言模型（LLM）的狂热，而非AI整体。如今越来越明显，LLM并非通往通用人工智能（AGI）的捷径。就连深度参与其创造的科学家也开始强调LLM的局限性：它们擅长学习执行具体任务，但在泛化、理解背后原理方面，仍远逊于人类。LLM卓越的语言模仿能力容易让人产生它拥有“类人心智”的错觉，而营销炒作则不断推高这种不切实际的预期。随着理解加深，是时候让预期回归地面。

其次，AI并非解决一切问题的速效药。研究指出，许多企业尝试部署定制AI系统后未能取得预期价值；智能体独自完成职场任务的成功率有限。但这往往忽略了故事的另外一面：许多员工在官方体系外自发使用AI工具处理工作，形成了“影子经济”；当人与AI协作时，成功率则大幅提升。目前的AI在许多领域可能强于普通人，但尚未超越领域专家，因此其颠覆经济的宣称尚未应验。AI不是人类替代品，它如何有效整合进工作流，仍在探索与试验中。

再者，关于“泡沫”的讨论需要更细致的审视。这究竟是类似于留下债务废墟的次贷泡沫，还是像虽经震荡却留下互联网基础设施和未来巨头的千禧年互联网泡沫？或许它有所不同。LLM尚未出现真正成熟的商业模式，杀手级应用仍是未知数。大量资金涌入算力基础设施，赌的是预期中的需求。尽管有投资者以“客户已被锁定”（如与微软的可靠合约）来安抚市场，但这无疑是一场豪赌。历史教训是，资金或许能帮公司熬过震荡期，但真正的价值最终将归于那些解决了真实需求的应用，即便它们最初看起来像是“边角料”。

最后，必须认识到，ChatGPT既非起点，也非终点。它是深度学习长期发展的一个高潮呈现。AI研究的历史更为悠久，当前热度已达沸点，全球高质量研究投稿激增。瓶颈的出现，正如一位先驱者所言，意味着“我们又回到了研究的时代”，这是新探索的开端而非终结。热潮吸引资金与顶尖人才涌入，这本身具有积极意义。我们现在面临的，是如何从一个“高维度的技能黑箱”中，精准、可靠地调取出对人类真正有价值的行为。

这场无休止的热潮，不仅源于企业的营销，也源于人类对“会思考的机器”长达数十年的梦想。但热潮不可持续，这反倒是好事。它给了我们一个机会来重置预期：看清技术的真实面貌，评估其实际能力与缺陷，并学习如何将其用于有价值且有益之处。
纠偏早就该来。但要知道，AI不会消失。我们甚至尚未完全理解自己迄今为止创造出了什么，更不用说未来将会发生什么。
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