姚期智院士直言：AI的下一站，不是规模更大，而是更像人

在2025年12月3日的可持续社会价值创新大会上图灵奖得主、中国科学院院士姚期智的一番话为狂热的大模型发展浪潮敲响警钟“现在大模型看样子很可能要到了一个绝境”这一论断并非危言耸听而是对当下人工智能发展路径的深刻反思也为行业指出了从“规模至上”转向“生物智能”的破局方向。当下大模型的发展困局核心在于“工程当家”的路径走到了尽头。过去二十年AI发展始终依赖堆砌算力、数据和模型参数的“暴力美学”看似成果斐然却暗藏诸多致命问题。能源与成本成为难以逾越的鸿沟训练一个GPT-4级别大模型成本高达6300万美元GPT-3的训练耗电量相当于1000户家庭一年的用电全球大模型年碳排放量居高不下中国更是承担了过半碳排放压力。更关键的是投入产出的边际效应持续递减花费十倍的成本换来的可能只是基准测试中零点几个百分点的提升这种“吞金兽”式发展让大模型的商业化举步维艰。与此同时大模型与真正的智能之间仍隔着难以逾越的鸿沟。尽管顶尖大模型在知识存储上远超人类却在认知、推理和复杂场景处理上相形见绌与生物智能南辕北辙。头部模型的性能提升曲线已明显平缓各项评测得分高度趋同单纯扩大规模早已无法带来质的飞跃。这些被称为“超级大脑”的模型甚至会犯人类幼童都能规避的低级常识错误其本质只是高效的信息检索工具而非真正具备思考能力的智能体。姚期智院士指出大模型的绝境正是AI行业回归理性的契机而破局的关键在于让生物智能重新成为人工智能研究的主流。地球生命38亿年的进化早已给出了智能的最优解人类大脑仅以20瓦功率就能完成语言理解、逻辑推理、情感感知等复杂任务能耗仅为大模型完成同类任务的五十分之一。这种进化而来的高效智能依靠的不是海量数据的死记硬背而是先天的先验知识和自适应学习能力这正是当下大模型最缺失的核心特质。从“规模竞赛”转向“生物智能”并非否定大模型的技术价值而是推动AI发展的范式转移。姚期智院士为行业指明了清晰的发展方向一方面要追求“类人认知”的通用人工智能让AI从虚拟的“缸中大脑”走向物理世界通过具身智能实现与环境的交互进化另一方面要发力AI for Science让人工智能成为量子纠错、生物医药等前沿领域的科研助手实现“科学家AI”的协同创新。同时绿色AI与开源协作势在必行通过模型剪枝、量化技术降低能耗依托开源共享减少重复研发让AI发展更具可持续性。姚期智院士的“绝境论”更是对AI发展底层逻辑的重构。过去我们将AI简化为工程问题试图用数据和算力拟合人类智能而真正的智能从来不是“拟合”出来的而是“进化”出来的。从DeepMind借鉴生物进化规律破解蛋白质结构到MIT模仿大脑神经元研发低能耗神经形态芯片向生物智能取经的案例早已证明AI的下一个春天不在于“更大”而在于“更像生命”。人工智能的发展从来不是一场无止境的规模竞赛而是对生命智能的不断探索和致敬。姚期智院士的警示让行业从浮躁的参数比拼中清醒过来。唯有让工程让位于科学让模拟转向进化从生物智能中汲取智慧才能让AI走出绝境真正实现“AI向善”的价值让人工智能成为推动人类社会可持续发展的核心力量。公众号OpenSNN