AI“高能”，并非万能

76秒，是一辆新能源汽车通过智能生产流水线的平均时长；0.235秒，是赛诺威盛的CT机扫描一次的最快速度；AI001，是“硅基程序员”正式入职阿里云的专属工号；…在这些成为现实的科学狂想背后，是人类持续了半个多世纪的智慧远征。

有人说，2025年世界将迎来通用人工智能（AGI），人工智能或许会向人类社会发起挑战；有人认为，连图灵测试都尚未通过的人工智能，距离挑战人类的程度还差得远。但无论如何，人工智能都在以前所未有的速度重塑着人们的生活和生产方式，成为推动社会进步的关键力量。

本期，我们将探寻人工智能从“学步婴儿”到“全能学霸”的蜕变，走进充满智慧与趣味的人工智能世界。

“AI同学” 成长史

大家好，我是本期的主角——你们的聊天“搭子”、学习助手，会学习、善思考的“AI同学”。或许你们对我既熟悉又陌生，下面就请从我的成长史中，重新认识我吧。

我的“基因”可以追溯到约2400年前。古希腊哲学家亚里士多德创建了“形式逻辑”，为我提供了“三段论”的推理模式。17世纪，数学家莱布尼茨试图创造一种“普遍语言”，将人类的思维符号化和数学化，最终实现运算和推理，这为我“思维框架”的形成奠定了基础。1936年，艾伦·麦席森·图灵提出了“图灵机”模型，证明了通用计算的可能性。这一理论仿佛我的“出生证明”，激发着无数科学家为之探索。

1956年，在达特茅斯研讨会上，我有了属于自己的名字一人工智能。不久，弗兰克·罗森布拉特发明的“感知机”让我第一次拥有了视觉，具备了分辨简单图像的能力，一时间引发了众人关注。然而，我的智能水平很快就遭到了质疑，神经网络方面的研究也因此陷入僵局。这段时间的我就像瞒跚学步的“婴儿”，空有潜力却又举步维艰。

在往后很长的一段时间里，科学家并未放弃对我的研究。1997年首次在智力游戏中战胜人类的蛮算“硬汉”一—“深蓝”，在2006年以一敌五的“铁人”一浪潮天梭，2011年出现的会察言观色的全能“学霸”沃森，诞生于2014年、棋风了得的“深度思考者”一“阿尔法狗”，它们参与的4次里程碑式的“人机大战”，是我突破传统的程序逻辑，开始向自我学习和深度学习努力的最好证明。

本期策划

图12016年3月15日，韩国职业围棋九段棋手李世石与“阿尔法狗”在韩国首尔进行第五场对弈（图/新华社姚琪琳摄）

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人机大战，为何常常以棋测“智”

自古以来，具有直接对抗特征的棋类博弈都被视为一种关乎智力的高级挑战。这类游戏随机性和不可控因素小，对局双方的决策能更直接控制整个棋局的走势，既能检验算力，又要求策略创新，是衡量AI进化的“黄金标尺”。

从符号逻辑到神经网络，科学家不断升级我的思维模式。借助神经网络算法，我得以模拟人脑神经元连接，从海量数据中总结规律，真正理解语言背后的逻辑。图形处理器（GPU）以其并行计算能力和高效的内存带宽，让我拥有了“闪电思维”，使我的训练速度提升了百万倍。在大数据的“喂养”下，数百万GB的文本、图像和视频等都被我收入囊中。……这些都是让我拥有超能力的法宝。

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数据“炼”成的人工智能

地球上，每天会产生约5亿条推文、2940亿封电子邮件、400万太字节（TB）的数据、650亿条消息和72万个小时的视频。大约150年后，数字比特（b）的数量或将超过地球上所有的原子数量。正是这些海量的数据，“炼”就了人工智能。（数据来源：TheConversation官方网站）

2024年，诺贝尔物理学奖与化学奖均授予了人工智能领域的杰出学者，充分彰显了我在科学研究中的卓越表现。不仅如此，我还能精准预测分子结构和性质，加速新材料的研发进程；借助对海量数据的深度分析，我能快速筛选出潜在的药物候选分子，缩短新药研发周期；我能模拟复杂的物理和化学实验过程，帮助科学家们更好地探索大自然的奥秘。

我不再是电影《流浪地球》中人们对“MOSS”的幻想，也不仅仅是ChatGPT、DeepSeek这类大语言模型。我可以化身为AI主持人、AI公务员、AI医生、AI驾驶员，参与到人类各行各业的工作中，甚至成为与人类智慧深度融合的AI智能体（AIAgent）。未来，我还将朝着成为创新者和组织者努力。当然，我的每一步成长都离不开人类的智慧与创新。

AI的“果瓜”特质

看完“AI同学”的自我介绍，你是不是被它的才华和智能折服？AI的发展的确令人瞩目，但它也有着不容忽视的“硬伤” 0

事实上，AI大语言模型数秒写出的文章，也可能包含虚假的内容；AI主持人播报时一气呵成，虽没有了读错字的尴尬，但语气僵硬、缺乏个性化表达的问题普遍存在；AI医生能精准定位CT影像的病灶，却读不懂患者眼里对生存的渴望；高能AI，也有呆板的一面。

AI也会“一本正经地胡说八道”

在遇到信息缺失或不确定的情况时，AI会基于自己的“经验”（即训练数据）进行填补和推理。就像在考试时遇到不会的题目，我们会试图用已知的知识去推测答案一样。不仅如此，在文字创作过程中，“机器味”十足的AI文字也会让人抓狂。“灯塔”“冷思考”“时代困局”这类词语被大量使用，再加上形容词的堆砌，让“AI出品”成为“批量式生产”的代名词。特别是套路化的“八股文”，AI绝对是满分写手，乍看“高大上”，细看“假大空”，行文精致却没有神韵，结构规整犹如工业模块，观点更是放之四海而皆准。

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什么是AI“幻觉

AI“幻觉”是指模型生成的内容在逻辑上自洽但与现实不符，表现为虚构事实、人物、事件等，捏造历史事件细节或提供不存在的科学假说或理论。

“智能驾驶”，也要握紧方向盘

‘脱手驾驶”“AI代驾”“高阶智驾”一一段时期以来，“智能驾驶”的技术边界日益模糊。当技术被赋予“完美”的光环，人们往往会忽略技术的本质仍然只是操作工具。目前，全球主流车企的智能驾驶系统仍停留在L2、L3级辅助阶段，尽管“智能驾驶”可以降低事故发生率，但在一些复杂场景下，算法缺陷依旧在所难免。例如，采用纯视觉方案的车型在雨雪天气失效率达 37% .依赖高精地图的车型在偏远路段“迷路”率超 20% 。目前的“智能”依然是建立在特定条件下，安全的底线和最后的防线仍需驾驶者自己来守护。

AI“造谣” 0 “越狱” 使坏时有发生

短短10秒内，AI大模型就能克隆声音、复制照片，甚至生成关于“你”的视频。这些内容往往逻辑严密、看似合理，令人真假难辨，极易引发深度伪造欺诈、制造虚假新闻等社会问题。不仅如此，“越狱”后的大模型还可能诱使AI执行恶意指令，生成包含血腥、暴力、歧视或仇恨内容的图片和视频，如果这些被别有用心之人用以造谣、传播虚假信息，短时间内就可能快速传播，误导公众，进而影响舆论，严重时甚至会扰乱社会秩序。

AI智能体，是趋势也有挑战

AI智能体是一个能自主感知环境、做出决策并执行的智能实体，它可以是一个程序、一个系统或一个机器人。在提供服务的过程中，智能体需要收集大量数据，它的运行逻辑可能使其在实现特定目标过程中出现有害偏差。此外，随着AI智能体自主性的提升，在复杂或不可预见的情境中，它们做出不可预测或不当决策的可能性更大。不仅如此，AI的快速发展还伴随着安全、治理、版权、伦理等方面的新风险。

为应对这些风险和挑战，各国已从政策法规、技术标准、行业自律等多个维度加强AI治理。2024年8月1日，全球首部全面监管人工智能的法规一—欧盟《人工智能法案》正式生效，标志着欧盟在规范人工智能应用方面迈出了重要一步。接着，我国发布《人工智能生成合成内容标识办法》及配套强制性国家标准，防范虚假信息和深度伪造风险。此外，以“AI对抗AI”的方式，也能从技术层面化解大模型应用中的潜在风险。

古希腊哲学家苏格拉底以“我唯一知道的，便是我一无所知”的谦卑，开启了人类对真理的永恒追求；牛顿将自己毕生的成就比作“在海边拾贝的孩子”。这些穿越时空的智者低语，也为身处AI时代的青少年指引了方向。未来，善用AI或许能带你解锁无限可能，但唯有保持对未知的敬畏，才能在这条充满机遇与挑战的征程中行稳致远。

（本文由复旦大学计算机科学技术学院教授张军平审核把关）

（栏目编辑方郁芝）