近日,悟空投资特邀南开大学计算机学院副院长刘晓光教授,围绕AI时代下大家所关心的问题做了深度讨论(大模型的本质与局限、AI的泡沫与价值回归、AI时代的个人发展与就业、国产大模型的机遇与挑战)。
在此次访谈中,刘晓光教授深入浅出地分享了他关于大模型与人工智能的深刻理解,为身处AI浪潮中的我们提供了宝贵的思考框架。
大模型的本质与局限
刘晓光教授指出,当前所有大模型的底层原理都可通俗理解为“文字接龙的概率游戏”。它通过海量数据统计和概率计算生成答案,其核心运作机制并不真正理解语义,这导致了其“内生性幻觉”问题——AI会“一本正经”地胡说八道,尤其在“真理掌握在少数人手中”的创新与科研领域,这种现象尤为突出。因此,他认为基于此原理的大模型,现阶段可能难以实现真正的通用人工智能(AGI)。
AI的泡沫与价值回归
面对当前火热的AI投资,刘晓光教授坦言市场确实存在泡沫。但他借鉴互联网泡沫的历史指出,技术革命往往需要泡沫来吸引资本与人才,推动基础设施的飞速建设。泡沫退潮后,真正创造价值的企业将存活下来并深刻改变社会。他建议,当前更务实的态度是聚焦于如何将AI作为效率工具用好,而非过度争论AGI的实现时间。
AI时代的个人发展与就业
针对普遍的就业焦虑,刘晓光教授提出了颠覆性的“新木桶理论”。在AI大幅降低各行业门槛的未来,个人成功的决定性因素不再是弥补短板,而是将自身最长板发挥到极致。未来的代表性职业将是“创业者”与“科学家”,因为AI擅长的是知识的搬运与融合,而创新探索与干事创业的核心能力仍牢牢掌握在人类手中。他强调,终身学习与适应变化的能力将成为每个人的核心竞争力。
国产大模型的机遇与挑战
对于国产大模型的发展,刘晓光教授持乐观态度。他认为,虽然在顶级算力芯片上暂时受制,但中国在算法模型、应用场景、数据、人才总量和电力基础设施等方面具备显著优势。他特别指出,像DeepSeek这样的开源模型极大地降低了企业应用AI的门槛和数据安全顾虑。对于国产芯片生态,他呼吁业界应携手共建统一的开源软件平台,打破各自为战的局面,利用好外部压力带来的战略机遇期,通过开源协同,实现生态突破。
