作者：艾薩克 ·舒爾茨 ，來源：gizmodo.com

由數百名人工智能研究人員組成的小組表示，目前該領域正在以錯誤的方式追求通用人工智能。

這一見解是在人工智能促進協會 (AAAI) 的 2025 年人工智能研究未來總統小組會議上披露的。這份《AAAI  2025 人工智能研究未來研究報告》由 24 名人工智能研究人員共同編寫，他們的專業知識涵蓋人工智能基礎設施現狀和人工智能的社會方面。

該報告包括每個部分的主要內容，以及社區意見部分，受訪者被問及對該部分的看法。

“AI 感知與現實”部分由麻省理工學院計算機科學家 Rodney Brooks 主持，引用了 Gartner 炒作周期特征，這是技術炒作中常見的五階段周期。報告指出，2024 年 11 月，Gartner“估計生成式 AI 的炒作剛剛過了高峰，正在走下坡路”。社區意見部分 79% 的受訪者表示，目前公眾對 AI 能力的認知與 AI 研發的現實不符，90% 的人表示這種不匹配阻礙了 AI 研究——其中 74% 的人表示“AI 研究的方向是由炒作驅動的”。

布魯克斯在一封電子郵件中告訴 Gizmodo：“我之所以采用 Gartner 技術成熟度曲線，是因為這是他們多年來一直使用的方法，它概括了在很多不同領域出現的所有炒作，隨后都以失望告終。因此，它在許多領域的存在和準確性告訴我們，我們應該謹慎地接受當前對未來事物的炒作，任何時候都要謹慎行事。”

布魯克斯補充道：“我認為，公眾對人工智能的大量討論都過于相信炒作的準確性。”

通用人工智能 (AGI)指的是人類級別的智能：假設機器能夠像人類一樣解釋信息并從中學習。通用人工智能是該領域的圣杯，對無數領域和學科的自動化和效率都有影響。想想那些你不想花太多時間做的瑣碎任務，從計劃旅行到報稅。通用人工智能可以用來減輕死記硬背任務的負擔，也可以催化其他領域的進步，從交通到教育和技術。

令人驚訝的是，大多數人（475 名受訪者中的 76%）表示，僅僅擴大當前的 AI 方法還不足以產生 AGI。

報告寫道：“總體而言，這些回應表明了一種謹慎而又向前邁進的方法：人工智能研究人員優先考慮安全、道德治理、利益共享和逐步創新，主張協作和負責任的發展，而不是競相發展通用人工智能。”

盡管炒作扭曲了研究現狀，而且當前的人工智能方法并沒有讓研究人員走上 AGI 的最佳道路，但這項技術已經取得了突飛猛進的發展。

“五年前，我們幾乎不可能進行這樣的討論——人工智能僅限于可以容忍高比例錯誤的應用，例如產品推薦，或者知識領域受到嚴格限制的應用，例如對科學圖像進行分類，”弗吉尼亞大學計算機科學家、該報告事實性和可信度部分主席亨利·考茨 (Henry Kautz) 在給 Gizmodo 的電子郵件中解釋道。“然后，從歷史角度來看，通用人工智能開始發揮作用，并通過 ChatGPT 等聊天機器人引起公眾關注。”

報告指出，人工智能事實性“遠未解決”，最好的大模型在 2024 年的基準測試中只能正確回答大約一半的問題。但新的訓練方法可以提高這些模型的穩健性，而組織人工智能的新方法可以進一步提高它們的性能。

“我相信，提高可信度的下一階段將是用合作的團隊取代單個人工智能代理，這些團隊不斷核實彼此的事實，并努力保持彼此的誠實，”考茨補充道。“大多數公眾以及科學界（包括人工智能研究人員群體）都低估了當今最佳人工智能系統的質量；人們對人工智能的認知落后于技術一兩年。”

人工智能不會消失；畢竟，Gartner 炒作周期不會以“逐漸消失”而結束，而是以“生產力達到頂峰”而結束。人工智能使用案例的不同領域有不同程度的炒作，但隨著私營部門、政府官員，甚至是我們自己的家庭對人工智能的呼聲越來越高，這份報告令人耳目一新，人工智能研究人員正在非常批判地思考他們所在領域的現狀。從人工智能系統的構建方式到它們在世界上的部署方式，都有創新和改進的空間。既然我們不會回到沒有人工智能的時代，唯一的方向就是向前。

《AAAI  2025 人工智能研究未來研究報告》簡介

在人工智能國際頂級學術會議 AAAI 2025 上，24 位人工智能領域的研究者發布特別報告，對人工智能的未來發展進行了深刻剖析。該報告涵蓋從基礎設施現狀到社會影響等多方面內容，由多位權威專家共同撰寫，旨在全面梳理人工智能發展脈絡，為行業指引方向。

報告指出，當前公眾對人工智能能力的認知與實際研發情況存在較大偏差。引用 Gartner 技術成熟度曲線，2024 年 11 月，生成式人工智能的熱度已過峰值并呈下降趨勢。報告調查顯示，79% 的受訪者認為公眾對人工智能能力的認知與現實不符，90% 的人覺得這種認知偏差阻礙了人工智能研究，74% 的受訪者更是明確表示，人工智能研究方向受到市場炒作的驅動。

在邁向通用人工智能（AGI）的道路上，475 名受訪者中，76% 的人認為僅靠擴大現有技術規模不足以實現這一目標。這表明，當前人工智能技術在實現類人智能方面面臨挑戰，需要探索新的技術路徑。盡管存在這些問題，人工智能近年來仍取得了顯著進展。如五年前，人工智能應用局限于高容錯率或知識領域受限的場景，如今通用人工智能已通過 ChatGPT 等聊天機器人進入公眾視野。但在真實性方面，2024 年的基準測試中，最好的大語言模型也僅能正確回答約一半的問題，仍有很大提升空間。

為應對挑戰，研究者呼吁在人工智能發展中注重安全、道德治理、利益共享和漸進式創新，倡導協作與負責任的發展模式，而非單純追求 AGI。例如，在模型訓練中采用新的訓練方法以提高模型的穩健性，通過新的組織方式提升模型性能；未來，可能通過構建相互協作、相互監督的人工智能主體團隊，提升模型的可信度。

這份報告提醒我們，盡管人工智能技術不斷進步，但在其發展過程中，需冷靜看待公眾認知與實際研發的差距，積極探索更有效的技術路徑，以實現人工智能的可持續發展。

本文轉載自??歐米伽未來研究所2025??，作者：歐米伽未來研究所