AI末日论者迎来高光时刻：恐慌与反思席卷科技界

“AI末日论者”正迎来高光时刻。随着大型语言模型（LLM）发展遭遇瓶颈，越来越多专家开始质疑：当前AI技术可能已接近极限，难以通往真正的人工通用智能（AGI）。 过去几年，全球顶尖科技公司投入数千亿美元研发LLM，推动ChatGPT等产品普及。然而，尽管性能持续提升，这些模型在复杂推理、逻辑判断和常识理解方面仍显乏力。苹果研究人员在2024年6月发布的论文《思维的幻觉》指出，高级模型在面对复杂任务时会轻易放弃，其表现依赖于模式识别而非真正的理解，远未达到人类般的推理能力。 曾被视为“AI教父”的Geoffrey Hinton也提出警示：仅靠增加数据和算力，未必能带来真正的智能。Meta首席科学家Yann LeCun认为，当前模型在处理现实世界任务时存在根本性缺陷，如缺乏物理常识、持续记忆和快速学习能力。他主张转向“世界模型”——一种能模拟真实世界运行机制的AI架构，而非仅依赖文本统计。 斯坦福教授李飞飞也强调，语言并非智能的全部，人类文明远超语言范畴。她认为，真正通向AGI的路径应是让AI理解物理世界、具备规划与推理能力，而不仅是“背诵”海量文本。 目前，谷歌DeepMind已发布Genie 3，一种能模拟火山地貌、昏暗海底等复杂物理环境的世界模型。MIT学者Jay Wright Forrester早在1971年就提出，人类决策基于内在“模型”，AI也应如此。此外，神经科学模型、多智能体协作系统和具身AI（将AI嵌入机器人）等方向也在探索中。 尽管OpenAI估值超5000亿美元，但其尚未盈利，且GPT-5发布后未能兑现预期，引发市场对AI泡沫的担忧。投资者情绪波动，科技股一度暴跌，而市场对Nvidia财报的期待也反映出对算力增长能否持续的疑虑。 面对质疑，AI领域权威人士如Gary Marcus明确表示：纯靠“规模扩张”无法实现AGI，必须转向更本质的认知建模。他呼吁行业从LLM转向世界模型，否则AI将始终无法真正可信。 如今，这场关于AI未来路径的争论已从边缘走向中心。如果说过去是“规模即正义”，那么现在，越来越多声音在说：真正的智能，不在于说得多像人，而在于理解世界。