“表面热闹实质混乱”?中国到底要怎样的人工智能

撰文: 泉野
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过去一年多时间,人工智能在中国乃至世界范围内都呈现出近乎“疯狂”的态势,从科技界到学术界,从高层到普罗大众,仿若都在谈论人工智能,谈论大语言模型。尤其是DeepSeek在春节前横空出世后,不仅提振了人们对中国经济的预期和信心,也让中国从官方到民间的热情很快被调动起来,参与到一场席卷而来的AI浪潮中。

3月29日,在2025中关村论坛通用人工智能论坛上,北京通用人工智能学院院长、北京大学人工智能研究院、智能学院院长朱松纯则给火热的AI浪潮泼了凉水。朱松纯说,目前行业对AI的讨论几乎被大模型能力所占据,而基础学科、原始创新和智能本质的研究却被边缘化,甚至遭到部分舆论的否定。更有甚者,形成了某种“技术投机”的氛围,仿佛只有少数企业能代表中国 AI 的水平,而长期支撑 AI 发展的基础学术群体、理论工作者、认知科学研究者则被忽视。这种认知偏差,正在让我们离真正的AI创新越来越远。

北京通用人工智能学院院长、北京大学人工智能研究院、智能学院院长朱松纯。(资料图片)

也因为这样,朱松纯将国内AI领域现状总结为“表面热闹,实质混乱”。具体来说,中国这几年成立了大量的“人工智能学院”,但讽刺的是,很多AI学院的院长甚至都不是搞人工智能的。再比如一些大模型公司自诩“六小龙”,但很多根本无法盈利,估值虚高,风险巨大。当下,政府机构、公众、甚至媒体,对人工智能的理解严重不足,跟着西方叙事亦步亦趋,最后只能得出“我们被卡了脖子”的结论,而实际问题是,我们的认知水平不足以指导正确的创新与战略。

什么才是人工智能的创新?朱松纯总结了AI创新的五个层次:最底层是哲学层面,探讨“智能”的本质,智能的本质是“主观的”,每个人的决策都是基于自己对世界的认知与价值体系;第二层是理论层面,建立认知的数学框架,如逻辑学、统计建模、概率计算;第三层是模型层面,根据框架构建具体模型,如判别模型、生成模型、大模型等;第四层是算法层面,在具体模型下,开发优化算法,提高计算、推理、训练的效率;第五层是工程与部署,把模型落地到硬件、平台,优化存储、计算,形成可用的产品和系统。朱松纯说,目前很多所谓的创新,仅仅停留在第四层或第五层,也即算法和部署层面,连理论框架都不具备,却在吹嘘“颠覆”,而我们现在真正缺的是对智能本质、认知建模的原创性突破。

“我们如果想在中美竞争中取得突破,关键要在第四层和更高的哲学与理论上创新。如果只是重复美国的老路——算力、算法、部署,我们永远都是追随者。”而要做到更高层次的创新,朱松纯认为未来AI的前沿在文科,因为未来最难解决的问题,恰恰在于文科所关心的社会复杂系统,比如人口、政策、文明演化、价值体系。这些问题长期无法建模,无法实验,大规模仿真(模拟)实验和智能体(Agent)建模的能力有可能让文科第一次变成一门可实验的科学。AI的真正前沿,是通过模拟与建模,让文明、社会、经济与政策等可以进入可验证的科学范畴,而非止步于图像、语音和对话的优化。

2025年2月19日,中国重庆,图为智慧型手机的白色屏幕上显示OpenAI标志。(Reuters)2025年3约6日,图为内地初创企业Monica.im开发的Manus 人工智能代理标志。(X@ManusAI_HQ)

与朱松纯类似,中国学界越来越多人开始思考一个源头性问题:中国到底要怎样的人工智能?如果AI创新的最底层是哲学,紧随其后是理论,且这两个维度的创新才是最本质的,那显然不是简单的跟随与模仿就可以挂一漏万,同时这也意味着,对“智能”本质的探讨必然会与文化和价值体系密切关联。

北京邮电大学智能科学技术中心教授、中国人工智能学会原理事长钟义信在一次公开活动中就表示,中华文明的范式恰好与人工智能所需的科学方法论高度契合,而西方的研究方式与这个特性有很大的距离,因此必须充分认识并发挥中华民族这种范式的优越性。这并非出于狭隘的民族主义情感,一些比较开明的西方学者也已经注意到科学中心东移的动向。

具体来说,西方科学传统对形式的偏重导致人工智能发展路径的局限,为了“严谨”,几百年来西方的科学研究传统把人类的精神、意识等思维过程排除在外,导致讯息的内涵被抛弃。此外,对复杂的物质系统,西方还有“分而治之”的思维习惯,将研究对象拆分为较小的部分,认为理解完每一部分后再拼合起来就能理解原来的系统。人工智能也被分割成感知智能、认知智能、具身智能等不同的类型,并分化出结构主义、功能主义、行为主义这三大流派。与之相对,东方的思维讲究整体论,也不允许唯形式化。而现在人工智能三大流派不含内容与价值,偏重形式,钟义信认为,只有形式、内容、价值三位一体才算是一个完整的内涵。

DeepSeek总部汇金国际大厦(搜狐图片)

“人工智能的研究不应当遵循结构主义、功能主义、行为主义的路径,虽然这三个路径可以取得局部的成果,但不可能得到全局性的成果。”钟义信说,尽管Deepseek表现优越,其底层逻辑还是建立在原有框架上,缺乏真正的创新,有产生“幻觉”的危险。在这种路径之外还有其他更合理的可能性。

从这个层面来看,对AI的思考不应停留在技术层面,以及人类是否会被替代这种表面,而是需要更深层的理论乃至哲学追问。一直坚持“以人为本的人工智能”的著名AI科学家、斯坦福大学教授李飞飞曾说,“AI绝不只是单纯技术的产物,而是有着更深层、更重要的源头:我们该去询问,在创造事物的时候,是什么激励着我们的思想与心灵。”这个问题的答案将会塑造人类的未来,这也理应成为倡议“人类命运共同体”的中国需要的人工智能。