人工智能四问

原标题：人工智能四问

刚刚过去的2025年，对于人工智能（AI）乃至受其影响的社会方方面面而言，都是不平凡的一年。在这一年里，DeepSeek（深度求索）横空出世撼动了AI竞争全球格局，中国成为全球AI领域重要领跑者；以人形机器人等为代表的具身智能应用批量落地，机器人商业化应用打开了新的想象空间；伴随AI大模型快速迭代，技术狂飙的欣喜与投资泡沫的焦虑相伴而至；深度学习的发展以及随之而来的“超级智能”也引发了更多讨论……

当越来越多的新成果、新问题、新机遇、新挑战同时涌现，人们对于AI的思考也走入了深水区。

AI驱动前景如何

时至今日，不少行业企业谈起AI时依旧感到“头大”。一方面，所有企业都知道，AI将彻底重塑企业流程，积极拥抱AI是不二选择。另一方面，想要拥抱AI也不是一件容易的事，尤其是对于传统企业而言。于是我们看到，一些企业大刀阔斧地引入AI，但投资回报不及预期；另外一些企业虽然在个别部门、个别项目中引入AI，但却无法在全公司内推广。总体来看，如何将AI的技术潜力转化为商业价值依旧是个待解难题，世人观之有如雾里看花。

麦肯锡最新发布的2025年AI现状调查报告也证明了这一点：约三分之二的受访企业表示“尚未实现AI的规模化应用”，五分之三的受访企业认为“AI应用尚未对利润产生显著影响”。这表明，目前大多数企业还处于实现AI价值的早期阶段。

正是在这样的背景下，“AI原生”成为2025年业界讨论的高频词。所谓“AI原生”是指以AI作为企业的核心驱动力，重构企业的业务流程、商业模式以及产品样态等。不同于之前流行的“在现有系统上附加AI功能”的升级思路，“AI原生”追求的是“完全立足于AI”的颠覆式创新，力争“以AI为基因”重塑企业的“肉身”与“灵魂”。

最近在全球范围内兴起的AI原生手机、AI原生银行均是这一理念的体现。在这些产品或组织架构中，AI不再扮演助手角色，而具备更强的自主性。

比如，AI强大的自编程能力能自主帮助开发者完成代码生成、错误修复等任务，从而极大提高软件开发效率。这被认为是当前大模型最具颠覆性的应用领域之一，也催生了一批独角兽企业。

就此，多位专家表示，AI原生意味着整个产业正在从实验探索阶段迈向实际应用阶段，“这是AI成熟度的重要标尺”。

具身智能会否迎拐点

2025年，具身智能成为继生成式AI后的又一大热门，各国科技企业围绕具身智能的竞争日趋白热化。

机器狗、人形机器人、自动化的无人工厂……曾经的科幻场景如今正在走向现实。与传统AI“在计算机中思考”的存在方式不同，具身智能旨在将AI集成到机器人等物理实体上，赋予实体感知、学习、与周围环境互动等能力。人形机器人是目前具身智能最具代表性的形态之一，众多初创公司及风险投资均集中在这一领域。不少机构预测，2026年将迎来具身智能大爆发，“智能体”将迎来商业化的重要拐点。

摩根士丹利的分析师在最新发布的研究报告中称，预计到2050年，全球人形机器人市场规模将达5万亿美元；机器人数量可能会超过10亿，其中90%将用于工业和商业领域。不过，分析师们也提醒，“机器人的发展史表明，技术愿景与市场现实之间往往存在落差”，因此对于具身智能发展前景的判断“仍需谨慎”。

另有专家表示，人形机器人的发展有“近忧”，也有“远虑”。

“近忧”主要表现在具身智能对就业结构的冲击上。目前，学界已经大体形成共识，AI确实会替代一部分就业岗位，但同时也会催生新岗位，因而从长远来看，AI并不会导致大规模失业。但“机器替代”与“人力升级”的节奏并不相同，短期看，这种错配不仅会导致就业市场震荡，还可能冲击社会收入分配结构。

“远虑”主要表现在大规模商业化的瓶颈上。当前，人形机器人在技术路线、应用场景等方面仍处于起步阶段，但大量资本“跑步入场”，已经积累了相当程度的泡沫风险，企业需要做好“长跑”的准备。

投资泡沫出现了吗

2025年AI领域最具争议性的话题当数“投资泡沫”。对于此，各方存在严重分歧。

乐观者认为，AI市场潜力不可估量，当前投入巨资“相当于在为未来几十年的发展提前建设基础设施”。悲观者则质疑，AI概念已经过热，一旦泡沫破裂，会导致“非比寻常的经济衰退”。

截至2025年第三季度，双方的争论尚未呈现出胜负之象；直至2025年年底，市场的担忧情绪突然集中爆发。近期，美股AI概念股波动加剧，甲骨文和博通等企业的股价一度暴跌，随即多家投资银行和研究机构均发出“过热警告”。他们的主要观点是，不确定的投资回报不足以支撑高歌猛进的资本市场，市场估值已经明显偏离了AI的真实价值。比如，世界经济论坛总裁布伦德不久前就公开表示，2025年AI领域投资额高达5000亿美元，但实际回报“至今尚未显现”。

另有一些专家试图从历史长周期出发阐释技术的红利与风险。此派观点认为，从长期来看，新技术必然带来新机遇，但消化机遇需要周期，短期阵痛很难避免。纵观历史，电力、通信等通用技术均在行业发展早期展现出巨大潜力，也吸引了许多企业投身其中。资源的急速集聚，在短时间内改变了生产和就业结构，甚至还抑制了部分领域的生产效率，这与当前AI带来的社会冲击如出一辙。但随着时间的推移，新技术带来的经济潜力会逐步释放，最终覆盖前期出现的绝大多数问题——这种走势体现在图表上就是经济学家们常说的“生产率J曲线”。基于这一逻辑，多位业内专家指出，从技术演进的角度来看，发展初期的“适度泡沫”有利于产业加快成熟，因而不必过于紧张。

安全边界怎么守住

2025年，先后有多位科技界知名专家预测“超越人类智能水平”的超级智能时代即将到来。与此同步发生的是，业界对于“智能边界”问题的担忧日甚。

研究表明，当前的AI大模型只在特定领域展现出卓越能力，但在处理更复杂任务时会失效，其根本原因在于AI存在“根本性缺陷”。这也是为什么图灵奖得主杨立昆完全不认同“通过扩大现有技术规模来实现通用智能”的说法，因为当前的AI大语言模型缺少包括情感、道德等“重要的东西”。但随着深度学习的发展，“未来正变得模糊不清”，虽然人类依旧可以在很大程度上引导其发展方向，但仅仅是“失控可能性”的存在就足以让人感到不安。

2024年诺贝尔物理学奖得主、“深度学习之父”杰弗里·辛顿近日表示，AI的知识传递效率远超人类，“比人类更聪明”的智能系统随时可能诞生，人类必须立即行动以应对可能出现的风险。2025年10月，包括辛顿在内的超过800名科技专家及公众人物联名签署了一份倡议，呼吁在科学界达成“安全可控开发超级智能的广泛共识”前，暂停开发超级智能。非营利机构生命未来研究所也持类似观点。其在不久前发布的《AI安全指数2025》报告中指出，目前主要人工智能公司的安全治理水平远未达到“值得信赖的全球标准”，这些企业只是在技术层面你追我赶，但没有一家企业制定出“足够完善的策略和方案”。

可以预见的是，2026年，围绕AI的争论将更为激烈。不过，看好或看衰AI不该是争论的重点，在喧嚣的技术浪潮中辨清前行的方向才是真正值得关心的话题。

来源：经济日报