美国安全与新兴技术中心： 中国学界对大模型的批判性思考与通用人工智能的多元路径探索

原标题：美国安全与新兴技术中心： 中国学界对大模型的批判性思考与通用人工智能的多元路径探索
文章来源：人工智能学家
内容字数：31661字

欧米伽未来研究所：科技发展趋势与人类演化

本文基于欧米伽未来研究所对科技未来发展趋势的研究，探讨人类向欧米伽点演化过程中面临的机遇与挑战，并结合美国安全与新兴技术中心（CSET）发布的报告《论大模型：中国学界对大语言模型的批判性思考与通用人工智能的多元路径探索》，分析中美在通用人工智能（GAI）发展上的差异。

1. 通用人工智能（GAI）的探索：中美路径之争

实现GAI，即人工智能在广泛任务中复制或超越大多数人类认知技能，是中美两国共同的战略目标。然而，通往GAI的路径存在争议。美国主要关注大语言模型（LLM），但LLM存在推理能力不足、容易产生幻觉、成本高昂等缺陷。中国则采取多元化策略，探索类脑智能、具身智能等替代路径。

2. 对大语言模型的批判性思考

中国顶尖科学家对LLM能否实现GAI普遍持怀疑态度。他们指出LLM计算效率低、无法理解物理世界、缺乏泛化、抽象思维和创造能力等问题。 CSET报告中提到的唐杰、张亚勤、朱松纯等学者都表达了类似的观点，强调机器智能需要“具身于世界”，单纯依靠规模法则难以实现GAI。

3. 中国的多元化路径探索

中国积极支持探索替代路径，北京、海淀等地出台政策鼓励发展类脑智能、具身智能等。学术成果方面，中国学者针对LLM的缺陷进行了大量研究，提出了添加模块、模拟大脑结构、强化测试标准等多种解决方案。

4. 中美AI发展策略的对比

CSET报告指出，西方商业利益对LLM的过度追捧，阻碍了其他GAI研究路径的探索。而中国多路径探索、国家战略支持以及注重价值融入的研究方式，有望在GAI竞争中占据优势。报告建议美国调整策略，支持多元化的GAI研究，并密切关注中国AI技术发展动态。

5. 中国学术研究的证据

CSET报告分析了大量中国学者的论文，发现这些研究针对LLM在推理、学习新任务、具身性等方面的缺陷，提出了多种解决方案，例如添加模块、模拟大脑结构、改进算法等。这佐证了中国在探索GAI替代路径上的努力。

6. 对未来发展的评估与建议

报告指出，LLM的缺陷难以克服，单纯依靠规模扩张并不能保证实现GAI。中国在探索类脑智能、具身智能等替代路径方面，可能具有优势。 报告建议美国应重视多元化研究，并密切关注中国的技术发展，避免因路径依赖而落后。

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