标题:对话AI教父辛顿关门弟子:为什么现有的AI方向可能是错的
AI教父杰弗里·辛顿可能是这个时代对AI最悲观的人。2024年,他因神经网络领域的开创性成就获得诺贝尔物理学奖,但“AI威胁人类”一直是他的主要观点。他对主流大模型的评价是:“一辆锈迹斑斑到处都是问题的车,只是进行了一次喷漆。”
目前主流大模型采用基于人类反馈的强化学习(RLHF)进行预训练微调,而辛顿曾直言:“ChatGPT的RLHF就是垃圾。”王欣是辛顿的关门弟子,在辛顿劝他辍学时,他选择了回国加入阿里巴巴,并参与了滴滴出行的创业。
辛顿的研究方向长期不被学术界看好,认为是没有未来的一条路。在硅谷,神经网络方向在2000年前后几乎没有应用场景,人工智能研究流行穷举法。多伦多大学计算机科学系官网上的辛顿个人页面极为简陋,他曾声明不再招收学生。
作为辛顿的关门弟子,王欣对于当前AI浪潮持保留态度。他认为大模型只是工具,而非基础设施,估值逻辑应有所不同。Meta的CTO安德鲁·博思沃兹也表示,“千亿数据都无法堆出‘抓杯直觉’”。
王欣指出,大模型本质上仍是统计模型,无法产生真正的智慧或新知识。虽然神经网络的突破依赖生物学启发,但其能力局限于“归纳”而非“创造”。未来的技术发展需要探索更接近生物大脑的“智慧生成”机制。
关于AI Agent,王欣认为其潜力在于人机交互革命,但当前仍处于“工具”阶段,缺乏自主决策能力。AI的“基础设施化”需要长期积累,成功的标志是成为用户生活的“基础设施”。
王欣对中国AI产业充满信心,认为硅谷的保守与资源垄断正在限制创新。中国在资源匮乏的背景下可能激发更强的创新力,平替路线和技术平权可能成为AI竞争的关键。国内互联网大厂的机会在于解决真实需求、降低技术门槛、拥抱边缘创新。
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