美國安全與新興技術中心： 中國學界對大模型的批判性思考與通用人工智能的多元路徑探索

原標題：美國安全與新興技術中心： 中國學界對大模型的批判性思考與通用人工智能的多元路徑探索
文章來源：人工智能學家
內容字數：31661字

歐米伽未來研究所：科技發展趨勢與人類演化

本文基于歐米伽未來研究所對科技未來發展趨勢的研究，探討人類向歐米伽點演化過程中面臨的機遇與挑戰，并結合美國安全與新興技術中心（CSET）發布的報告《論大模型：中國學界對大語言模型的批判性思考與通用人工智能的多元路徑探索》，分析中美在通用人工智能（GAI）發展上的差異。

1. 通用人工智能（GAI）的探索：中美路徑之爭

實現GAI，即人工智能在廣泛任務中復制或超越大多數人類認知技能，是中美兩國共同的戰略目標。然而，通往GAI的路徑存在爭議。美國主要關注大語言模型（LLM），但LLM存在推理能力不足、容易產生幻覺、成本高昂等缺陷。中國則采取多元化策略，探索類腦智能、具身智能等替代路徑。

2. 對大語言模型的批判性思考

中國頂尖科學家對LLM能否實現GAI普遍持懷疑態度。他們指出LLM計算效率低、無法理解物理世界、缺乏泛化、抽象思維和創造能力等問題。 CSET報告中提到的唐杰、張亞勤、朱松純等學者都表達了類似的觀點，強調機器智能需要“具身于世界”，單純依靠規模法則難以實現GAI。

3. 中國的多元化路徑探索

中國積極支持探索替代路徑，北京、海淀等地出臺政策鼓勵發展類腦智能、具身智能等。學術成果方面，中國學者針對LLM的缺陷進行了大量研究，提出了添加模塊、模擬大腦結構、強化測試標準等多種解決方案。

4. 中美AI發展策略的對比

CSET報告指出，西方商業利益對LLM的過度追捧，阻礙了其他GAI研究路徑的探索。而中國多路徑探索、國家戰略支持以及注重價值融入的研究方式，有望在GAI競爭中占據優勢。報告建議美國調整策略，支持多元化的GAI研究，并密切關注中國AI技術發展動態。

5. 中國學術研究的證據

CSET報告分析了大量中國學者的論文，發現這些研究針對LLM在推理、學習新任務、具身性等方面的缺陷，提出了多種解決方案，例如添加模塊、模擬大腦結構、改進算法等。這佐證了中國在探索GAI替代路徑上的努力。

6. 對未來發展的評估與建議

報告指出，LLM的缺陷難以克服，單純依靠規模擴張并不能保證實現GAI。中國在探索類腦智能、具身智能等替代路徑方面，可能具有優勢。 報告建議美國應重視多元化研究，并密切關注中國的技術發展，避免因路徑依賴而落后。

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