2025年下半年，人工智能走到了一個微妙的分叉口——一邊是以O(shè)penAI為代表的大模型持續(xù)押注算力和數(shù)據(jù)擴張的“Scaling Law”范式，一邊是頂尖科學(xué)家以圖靈獎得主楊立昆（Yann LeCun）、李飛飛等開始公開呼吁AI的未來并非建立更大的語言模型，而是賦予其“空間智能”（Spatial Intelligence）。

與此同時，關(guān)于AI是不是存在泡沫的爭議在資本市場和科技界持續(xù)升溫，谷歌CEO桑德爾·皮查伊（Pichai Sundararajan，英文名 Sundar Pichai）日前在接受媒體采訪時也提及，人工智能投資熱潮存在“非理性因素”，泡沫一旦破裂，沒有公司能幸免。

張軍平是復(fù)旦大學(xué)計算與智能創(chuàng)新學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，主要研究方向是人工智能、機器學(xué)習(xí)等。2025年8月，他所撰寫的《人工智能的邊界》正式出版，在書里，張軍平充分肯定大模型等技術(shù)為生產(chǎn)生活帶來的巨大便利，同時也直言其隱患：現(xiàn)有AI依賴高能耗運行，知識表達方式與人類認(rèn)知存在本質(zhì)差異。

日前，張軍平在接受澎湃科技的專訪中提出了一個觀點。他認(rèn)為，人類智能的進化應(yīng)先從“感知”開始，再發(fā)展“認(rèn)知”，只有將底座“感知”能力學(xué)習(xí)好了，認(rèn)知能力才有更堅實的基礎(chǔ)。而人工智能以GPT模型為代表的主流研究，可能找到了一條與自然進化不太一樣的路，先讓人工智能擁有“認(rèn)知”能力。

他直言，這條路線最終很有可能培育不出一個真正像人的智能體，“現(xiàn)在的人工智能大模型極度耗能，可能也是由倒金字塔結(jié)構(gòu)的研究模式導(dǎo)致的。”

對于近期科技圈熱議的“AI泡沫”等爭議，張軍平認(rèn)為發(fā)生的可能性較高 。他認(rèn)為，如果資本對長周期、高投入的技術(shù)研發(fā)（如GPT-6、GPT-7）減少投入，導(dǎo)致模型算力無法優(yōu)化，人工智能行業(yè)很可能因連鎖反應(yīng)而萎縮。

以下是澎湃科技對話張軍平內(nèi)容：

人工智能的研究路徑是“倒金字塔”，可能走反了

澎湃科技：為什么這本書會取名《人工智能的邊界》？

張軍平：最開始是想用“人工智能的極限”，但后期用“邊界”這個詞，我想在人們普遍對人工智能發(fā)展存在焦慮的情況下，給大家一點寬心。人工智能發(fā)展的邊界一直在擴大，最早它只能戰(zhàn)勝跳棋級別的選手；1996年已經(jīng)能夠擊敗國際象棋世界冠軍；到了2016年，又實現(xiàn)了戰(zhàn)勝人類的圍棋世界冠軍。

這意味著我們在探索智能的時候，一直在嘗試把邊界擴大，還有很多事可以做。如果大家對人工智能有恐慌情緒，可以看看我這本書。看完后可能會明白，人工智能的發(fā)展沒那么快，雖然現(xiàn)在能看到很多落地應(yīng)用。

澎湃科技：這本書里你曾提到，人工智能目前的研究模式是倒金字塔結(jié)構(gòu)，“反其道而行”，人工智能的科研工作者更偏好把研究重心放在認(rèn)知層面，而輕視了對感知層的研究。你是如何得出這一結(jié)論？

張軍平：人工智能在模仿人類智能的過程中，通常要模仿感知、認(rèn)知、決策、執(zhí)行。人類進化最開始沒有語言，在感受這個世界或者去做一些行為決策的時候，主要依賴于感知，比如80%的信息來自視覺，各方面信息來自身體皮膚上的傳感器、身體的姿勢等。

人類掌握了語言，才開始有比較高級或抽象的認(rèn)知，我們將人類的學(xué)習(xí)能力看成金字塔的結(jié)構(gòu)，底座是感知，再向上是認(rèn)知。只有感知學(xué)習(xí)好了，認(rèn)知能力才會有更堅實的基礎(chǔ)。

現(xiàn)在的人工智能可能找到了一條與自然進化不太一樣的路。研究模式是反的，先從認(rèn)知能力開始。

2017年，谷歌團隊發(fā)布了“Attention is All You Need”這篇論文，自此以后，人工智能研究的方式轉(zhuǎn)向以GPT為代表的“生成式預(yù)訓(xùn)練Transformer模型”。這類模型的核心基礎(chǔ)，都基于自然語言處理，從智能結(jié)構(gòu)來劃分，自然語言處理更接近“認(rèn)知”層面的能力，而非感知。

直接從認(rèn)知環(huán)節(jié)發(fā)展和人一樣的智能，金字塔結(jié)構(gòu)呈倒三角形，在這種路徑下，現(xiàn)在形成的智能形態(tài)肯定會和自然界進化出來的結(jié)果不太一樣。

就像我書里也寫過，這種路線產(chǎn)生的結(jié)果，很有可能培育不出一個真正像人的智能體，有可能會越來越像機器，說不定現(xiàn)在的人工智能大模型極度耗能，也是由倒金字塔結(jié)構(gòu)的研究模式導(dǎo)致的。

澎湃科技：你如何看待強化學(xué)習(xí)和Scaling law？

張軍平：Scaling law基本是目前的共識。想把人工智能做得比較好，就需要三件事。第一需要巨量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，第二需要足夠大的模型，第三需要顯卡、GPU。這是目前基本范式。

從技術(shù)層面來說，我們剛剛提到的主流是“模型加顯卡”，底層技術(shù)路徑又可以分為兩部分，監(jiān)督微調(diào)和強化學(xué)習(xí)，兩者處理的內(nèi)容并不一樣。

監(jiān)督微調(diào)主要針對已經(jīng)收集完成的數(shù)據(jù)集。在這些已有數(shù)據(jù)上進行預(yù)測，并根據(jù)具體任務(wù)對一些模型參數(shù)進行微調(diào)，確保它的性能在已有數(shù)據(jù)集上有好的表現(xiàn)。但我們不能保證所有收集的數(shù)據(jù)能覆蓋到一些新的、沒有見過的知識，所以在這個層面，面對超出數(shù)據(jù)集范圍的內(nèi)容，就可以依靠強化學(xué)習(xí)來讓模型獲得更好的處理和推廣能力。

監(jiān)督學(xué)習(xí)到強化學(xué)習(xí) 作者張軍平供稿于新智元“人類是硅基生命過渡體？”一文

AI可能會面臨泡沫，但應(yīng)用還有很多事可做

澎湃科技：你在書里也提到過一個假設(shè)性的觀點，現(xiàn)在大語言模型算力、電力耗盡了怎么辦？會有這個可能嗎？包括人工智能是不是泡沫？

張軍平：人工智能到底是不是泡沫，這是有可能存在的。

人工智能領(lǐng)域的一些學(xué)者會喜歡做一些能直接變現(xiàn)的項目。但很多時候，投資人對人工智能的判斷并不特別確定時，會減少對人工智能相關(guān)研究的投入，投入少了，自然就會停滯。

比如GPT6、GPT7的研發(fā)過程肯定需要越來越多的資金支持，如果投資人希望能在兩年內(nèi)看到成果，但這些技術(shù)真正落地可能需要十年甚至二十年，變現(xiàn)周期被拉長，投資就會減少。資本投入減少后，公司也沒有辦法為優(yōu)化模型而購買更強的算力或硬件，屆時就有可能會一連串的連鎖反應(yīng)，導(dǎo)致相關(guān)行業(yè)和相關(guān)科研領(lǐng)域的萎縮。

這種情況從某種意義來看就可以稱為“泡沫”，而且發(fā)生的可能性概率比較高。從老百姓的角度來看，大家希望看到一個機器人跟我們?nèi)艘粯樱热缒軌蛑涝趺纯焖俚匕淹赓u送過去等。但現(xiàn)在我們至少從網(wǎng)上的視頻來看，實際上機器人可能有些動作如空翻跟頭比人強，但大部分的能力是不如人的，尤其是緊急情況的反應(yīng)能力。

從應(yīng)用的角度來看，如果要往通用人工智能的目標(biāo)去做，泡沫可能非常大。但人工智能賦能到各行各業(yè)，還有很多事情可以做。

AI的本質(zhì)是理解智能，如果大家把人工智能的發(fā)展看成必須在兩三年內(nèi)實現(xiàn)通用人工智能，這樣不太現(xiàn)實。回歸人工智能的本質(zhì)，需要比較長的時間周期，慢慢發(fā)展，不能操之過急。

澎湃科技：我們現(xiàn)在是往對的方向發(fā)展人工智能嗎？

張軍平：不一定是對的。人工智能發(fā)展已經(jīng)有100多年歷史了，有時候就像時裝一樣20年一輪回。最開始是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，后面是統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)，現(xiàn)在又是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但未來是什么也不一定。

澎湃科技：你能不能預(yù)估人工智能實現(xiàn)人類對等智能或達到高等動物智能水平還要多久？

張軍平：如果要達到的話，我感覺遙遙無期。在書里我提到過一個“飛機與鳥”的故事：人類最初試圖模仿鳥類飛行，但最終找到的路徑是讓飛機起飛。經(jīng)過一百多年的發(fā)展，人類已經(jīng)把飛機飛得更遠(yuǎn)、載客量也越大，但直到今天，仍未看到一個真正的鳥被人類模仿出來。

這是（技術(shù)發(fā)展）的困境。從圖靈1936年提出自動機概念以來，人工智能差不多在這個時代已經(jīng)很多方面超過人類了，但我們至今也沒看到像人類的智能體出來。

未來做出的人工智能會越來越像飛機，像工具，落到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的話有很大空間。不可能像人一樣擁有真正人類認(rèn)可的智能。

比如AI陪伴，大家可能最希望出現(xiàn)的情況是，這個機器人能不能跟我一起玩，像一個朋友跟我聊天。但也可能會買回來，聊幾天以后會覺得是機器人放一邊。這取決于人類會不會真正把機器或智能體當(dāng)成人或朋友來對待。

科研需要自由而無用，而非預(yù)設(shè)項目可行性

澎湃科技：你曾經(jīng)在科學(xué)網(wǎng)的個人博客中討論過一個問題，即為什么中國出不了馬斯克，在你看來科研項目缺乏原創(chuàng)性有哪些原因？

張軍平：國內(nèi)的科研體系里，有時會更強調(diào)“先設(shè)定題目，再圍繞題目展開研究。”但從諾貝爾獲獎規(guī)律來看，科研原創(chuàng)性突破不是被計劃出來的，就像一本書名《為什么偉大不能被計劃》所說的一樣。

這和復(fù)旦大學(xué)的校訓(xùn)“自由而無用”的風(fēng)格也基本契合。做一個原創(chuàng)性的科研項目，需要給老師、學(xué)生足夠的自由探索空間，不能框在某些框架里，比如我先寫一個指南，然后未來我覺得三到五年一定可以實現(xiàn)。

另外，也沒必要追求是否有用。很多可能當(dāng)時看似無用，可能未來在某個節(jié)點，會產(chǎn)生非常重要的應(yīng)用。

比如中國科學(xué)院數(shù)學(xué)所的楊樂院士，當(dāng)時大家都認(rèn)為數(shù)論沒什么用，但現(xiàn)在來看，對密碼學(xué)的用處非常大。所以我們在強調(diào)原創(chuàng)性研究時，沒必要盯著現(xiàn)在有沒有應(yīng)用。

開玩笑地說，國內(nèi)不少科研項目從申請開始就要做可行性方案分析，很有可能評審對從0到1的原創(chuàng)性項目無法把握其是否成功的話，大概率會將其拒掉。

還有，我們看以前在物理學(xué)等科研領(lǐng)域做出重大突破的人，通常都是“吃飽了撐的”，比如法國物理學(xué)家路易·德布羅意、楊振寧等，他們都屬于家世富足的人，才會把更多的精力放在科研上。如果一個科研人員在科研的時候，還需要想著怎么把家境變得更好，操心房貸壓力、日常收入這些，可能沒有太多心思去做無用的研究和探索，畢竟時間是最公平上的。在這種情況下，要做出真正具備原創(chuàng)性的科研項目會比較困難。

澎湃科技：你作為導(dǎo)師的風(fēng)格是怎樣的？

張軍平：我不會約束學(xué)生的想法，推崇原創(chuàng)性成果，最好的方法是提供一個比較好的科研環(huán)境，讓他們自己去探索，不去干涉。

另外，博士擴招在未來可能會是趨勢，因為現(xiàn)在就業(yè)的機會成本上升。它意味著存在一種新的可能，即未來會有很多家長意識到，在讀書上花費太多的時間成本已經(jīng)沒有很好的性價比，還不如讓小孩選擇職業(yè)學(xué)校。

尤其是考慮到現(xiàn)在的AI時代，擁有技能有可能會更有意義，因為人工智能領(lǐng)域有一個著名的“莫拉維克悖論”。它強調(diào)了人類所獨有的高階學(xué)習(xí)能力比如推理，機器會認(rèn)為簡單，反而人類需要較少時間學(xué)習(xí)獲得的技能和直覺卻讓機器覺得很難學(xué)會。

人工智能領(lǐng)域著名的“莫拉維克悖論”

結(jié)果，就會導(dǎo)致一個有趣的現(xiàn)象，人類花長時間學(xué)習(xí)才能獲得的崗位，AI有可能也能做到，甚至部分能做得更好。但簡單的技能機器卻無法學(xué)好，那為什么不去從事相對簡單，但又能賺到錢的工作呢？當(dāng)然，即使如此，也還是不要忘記學(xué)習(xí)或自學(xué)，畢竟只有堅持學(xué)習(xí)，才能在未來的人生有更多的選擇空間。

AI時代需要最大限度地保留自己原創(chuàng)性

澎湃科技：你是人工智能領(lǐng)域的研究者，也是從業(yè)者，你寫這本書的時候有依賴AI嗎？

張軍平：我不太喜歡在寫書之前看別人的東西，因為希望能最大限度地保留自己的原創(chuàng)性。但我有時會在寫完后，再利用AI大模型去網(wǎng)絡(luò)搜集資料，彌補不足。

事實上，從我個人感受來看。在AI時代，如果想讓別人記住你，最關(guān)鍵的是保留自己的視角。比如《我的阿勒泰》這本書非常暢銷的原因可能不在于文字有多么華麗，而是作者的視角是我們城市里生活的人沒有見過的，所以會有很強烈的好奇心。

另外，寫書要把可讀性做好，否則，很難讓讀者有耐心把一本書讀完。

我是比較享受創(chuàng)作的，可能我的業(yè)余生活也為我的創(chuàng)作提供了好的視角。比方說，我喜歡運動，會跑步游泳也滑雪。科研方面我也會一直在跟進一線的論文和動向。這些東西交叉在一起，加上常寫常練，就能幫助形成與別人不太一樣的視角。它又隱式地增強了書的可讀性，因為能讓人看到不太一樣的內(nèi)容。

澎湃科技：你是人工智能的樂觀主義者還是悲觀？

張軍平：我比較中性、相對理性地看待，不會有狂熱的情緒，大家都在這上面賺錢了，但我不會考慮做企業(yè)來變現(xiàn)，因為這塊不是我熟悉的領(lǐng)域。

澎湃科技：下一本書的主題是關(guān)于什么？

張軍平：下一本可能會跟音樂人工智能相關(guān)，我已經(jīng)寫了近10萬字了，還有一本書是科幻小說，講人工智能如果戰(zhàn)勝了人類會怎么樣？

澎湃科技：你的科學(xué)觀用一句話如何總結(jié)？

張軍平：我做科研的風(fēng)格有點像武俠小說作家古龍筆下的一個角度，小李飛刀。大部分的時間是花在思考問題上，但一旦覺得這個問題值得研究，我會像小李飛刀一樣，立即執(zhí)行，該下手就下手，盡量做到例不虛發(fā)。