Nature:为什么学术界与工业界必须联手发展AI? |
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近年来,人工智能(Artificial Intelligence, AI)的发展以惊人的速度推进,尤其是在大型语言模型(Large Language Models, LLM)领域,涌现出诸如ChatGPT、Google Gemini和Claude等先进技术。这些模型展现了广泛的能力,从生成计算机代码到总结学术文章,再到解答复杂数学问题,几乎渗透到我们生活的方方面面。然而,这种表面的强大也引发了一个更加深远的问题:人工智能能否最终实现通用人工智能(Artificial General Intelligence, AGI)?所谓通用人工智能,指的是一种能够在人类水平上进行推理、规划、概括并具备自主能力的AI系统。
这一问题不再只是科幻小说的虚构场景,而是当下政策制定者、研究人员和技术开发者共同关注的核心议题。某些技术公司甚至声称,超级智能(Superintelligence)的实现可能仅在数千天内。然而,学术界对此持审慎态度,认为目前的LLM虽然在某些方面接近人类的认知能力,但仍然存在根本性限制,例如缺乏构建一致 世界模型 (World Models)的能力。这种模型是AI在未知环境中推理和规划的关键,而其实现可能需要借助神经科学和认知科学的突破。
在这一背景下,如何平衡工业界的快速进步与学术界的科学验证,成为AGI发展道路上的关键。当前,技术公司对AGI的研究高度封闭,这导致外界对其真正能力缺乏透明认知。同时,企业的高额投资也远超公共资金支持,这进一步凸显了学术界与工业界在资源和目标上的不对等性。然而,唯有两者协作,汇聚人类各领域的知识与智慧,才能确保人工智能技术的稳步发展,并最大限度地减少潜在风险。(Nature More-powerful AI is coming. Academia and industry must oversee it together )
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