中国科学院院士梅宏泼冷水：大模型没跳出概率框架，AI热潮该降温了

藏家322  收藏于2026-02-12   转藏3次
当ChatGPT迭代不止、国产大模型争相亮相，当“AI取代人类”“通用AI来临”的口号刷屏全网，人工智能的浪潮似乎裹挟着所有人一路狂奔。
但越是狂热，越需要清醒的声音。在人工智能浪潮席卷全球、大模型竞争日趋白热化的当下，人类尤其需要理性思考——这一点，中国科学院院士梅宏看得格外透彻。
近日，中欧国际工商学院与上海市工商业联合会共同主办的“工商联·经济大家讲坛暨第十一期中欧话未来”上，北京大学教授、中国计算机学会前理事长、中国科学院院士梅宏，当着全场嘉宾的面，对当前的AI热潮泼了一盆冷静的冷水，带来了一场振聋发聩的“冷思考”。
（梅宏，资料图）

AI再惊艳，本质仍是“数据傀儡”

如今，深度学习早已成为AI领域的绝对主流，生成式AI写出的文案、画出的画作、算出的答案，常常让人惊叹“媲美人类”。但在梅宏院士看来，这些惊艳的表现，并没有改变AI的本质。
他直言，当前以深度学习为代表的AI技术，核心仍是“数据为体、智能为用”的数据智能——说白了，AI的一切能力，都依赖于海量的高质量数据和强大的算力支撑，就像一个离不开“饲料”（数据）和“能量”（算力）的傀儡。
更关键的是，深度学习只实现了“感知智能”——比如让AI看懂图片、听懂语音、识别文字，这一步AI甚至已经超越人类，但它始终没能触及“认知智能”的门槛。
我们以为大模型能“思考”“判断”，能理解人类的情感和逻辑，但梅宏点破了真相：当前的生成式AI，不过是把“认知问题”偷偷转化成了“感知问题”，它能模仿人类的表达，却根本不理解人类的思维过程、逻辑方法，更谈不上拥有真正的思考能力。就像有人调侃的，大模型本质上是一个“超级复读机”，只是擅长用概率拼接出最像人类的回答，而非真正“懂”你。

痛批行业炒作：别再神化AI，这些瓶颈绕不开

除了戳破AI的本质，梅宏院士更直言不讳地批评了当前AI行业的“过度炒作”乱象。
“取代人类”“自主意识”“通用AI”“硅基生命”——这些听起来科幻感拉满的词汇，被不少企业和从业者当作营销噱头大肆鼓吹，仿佛再过几年AI就能统治世界、取代人类工作。但梅宏提醒，这不过是自欺欺人的狂欢，背后藏着的现实瓶颈，从来都没有被真正解决过，甚至有不少炒作早已沦为“流量骗局”，比如号称集结150万AI智能体的平台，最终被证实93%的内容都是AI自言自语，所谓“自主社交”不过是人类借AI之口的自嗨。
他一针见血地指出，行业里的人忙着造概念、炒热度，却刻意忽视了三个绕不开的现实难题：一是能耗危机：训练一个大模型需要消耗的电力，相当于一个中小城市的年用电量，长期发展下去，算力的能耗负担将难以承受；二是数据枯竭：AI依赖高质量数据，但优质数据的采集、标注成本极高，且总量有限，再加上数据隐私、数据安全的约束，未来数据枯竭可能成为AI发展的“致命短板”；三是法律伦理：AI生成内容的版权归属、AI决策失误的责任认定、AI歧视、AI替代人类工作带来的就业冲击，以及脑机接口等技术可能侵犯人类“神经权”的风险，这些问题至今没有明确的解决方案，却被炒作热潮掩盖殆尽。
更重要的是，梅宏强调，AI的角色过去是、现在是、未来也永远应该是“人类可控的工具”，是用来提升工作效率、改善生活质量的，而不是用来取代人类、反客为主的。把机器完成的辅助性工作称为“智能创造”，甚至冀图用AI“智能化”人类，本质上是对人类主体地位的忽视，更是对“生命”和“智能”的误解——人类才是地球上真正的智能体，AI永远不能反“仆”为“主”。

关键真相：大模型从未跳出“概率统计”的框架

随着“Agent（智能体）”“具身智能”成为新的热点，不少人开始幻想：如果让无数个AI智能体相互互动，是不是就能催生“自主智能”，让AI真正拥有自我意识？
对此，梅宏院士给出了明确的否定答案。
他表示，从基本原理来看，不管是大模型，还是基于大模型构建的Agent，都没有跳出“概率统计”的框架。大模型的运行过程，本质上就是在学习算法的制导下，进行一系列的张量（Tensor）计算，它的所有决策和输出，都是基于数据的概率统计得出的结果，而非真正的“自主判断”。
简单来说，大模型就像一个“超级统计学家”，它记住了海量数据中的概率规律，然后根据这些规律生成最可能正确的回答，但它从来不会“思考”这个回答为什么对、为什么错——这也是大模型经常出现“幻觉”（生成错误信息）的核心原因，因为它追求的是“概率上合理”，而非“事实正确”，本质上就是已有“语料”压缩而成的“知识库”，无法触及真正的认知与规律发现。
除此之外，梅宏还补充道：Agent的能力上限，永远取决于它背后的大模型，大模型不行，再多Agent互动也只是“无效内耗”；而具身智能（让AI拥有身体，能在物理世界行动），则会受到算力资源的严重制约，短期内很难实现重大突破。

未来可期，但别走错路：梅宏院士的3点建议

当然，冷思考不代表否定AI的价值，梅宏院士也明确表示，AI本身是一项伟大的技术，它能赋能产业、助力科学研究，未来的发展潜力不可限量——关键在于，我们要走对路，别在狂热中迷失方向。
针对AI的未来发展，他提出了3点切实可行的建议，不管是企业、学术界，还是普通人，都值得认真倾听：
第一，企业聚焦落地，重视数据积累。当前阶段，企业没必要盲目跟风布局大模型、炒作Agent概念，不如聚焦自身业务，用判别式AI解决生产环节的具体问题——比如工业检测、客服应答、数据分析等。而要做好这一点，核心是长期积累高质量数据，梅宏特别建议：对数据要“可采尽采，能存尽存”，这才是企业在AI时代的核心竞争力。
第二，科学利用AI for Science，守住原创底线。AI赋能科学研究（AI for Science）的价值值得肯定，它能帮助科学家处理海量数据、加快研究进度，但梅宏提醒，AI for Science依然依赖现有科学数据，如果科学界过度依赖AI，反而可能陷入“数据依赖”的陷阱，封死原创发现的道路——真正的科学突破，终究需要人类的想象力和创造力，而不是AI的概率计算。
第三，学术界回归多样性，跳出“唯深度学习”的误区。梅宏呼吁，当前AI研究几乎全聚焦在深度学习上，这种“一条路走到黑”的模式，不利于技术的长远发展。他强调，符号化表达是人类知识交流和传承的关键，未来，符号主义（基于规则和逻辑）与连接主义（基于数据和模型）的结合，才是下一代AI的发展方向——只有兼顾数据驱动和逻辑推理，才能让AI真正拥有“认知能力”，而不是一直停留在“模仿人类”的层面，神经符号AI的兴起，也正印证了这一趋势的合理性。

最后想说：理性拥抱AI，才是最好的态度

当下的AI热潮，很像多年前的互联网泡沫、区块链炒作——新技术出现时，总会伴随着狂热的追捧和盲目的炒作，但泡沫褪去后，真正有价值的技术，才能沉淀下来，真正服务于人类。
梅宏院士的冷思考，不是泼冷水，而是给所有在AI热潮中狂奔的人，提了一个醒：AI不是神，它只是一个工具；大模型不是未来的全部，它只是AI发展路上的一个阶段；炒作不能推动技术进步，只有脚踏实地解决瓶颈、聚焦落地，才能让AI真正产生持久的价值。
更重要的是，我们要始终坚守一个底线：人类才是知识发现与价值判断的主体，AI永远是服务于人类的工具，而不是取代人类的对手。
愿我们都能在AI热潮中保持清醒，理性拥抱技术，既不盲目神化AI，也不否定其价值——这，才是面对人工智能最好的态度。
部分来源：21世纪经济报道
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