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【杜蘭說AI】伊利亞“覆出”爆料:大模型其實是“高分低能”?

2026年1月21日 下午16:20

我們現在的AI大模型,其實是“高分低能”?
最近,伊利亞給出了這個結論,作為OpenAI的核心功臣,也是AI教父辛頓最得意的門生,他從OpenAI離職後,幾乎沒再公開露面。最近他終於接受了離職後的首次訪談,分享了很多對AI的深層看法,甚至對現在AI圈追捧算力的現象給出了明確判斷。不管你是AI行業的從業者,還是單純想了解AI未來的發展方向,接下來的內容都值得你好好看看。

一、現在的大模型:考試是學霸,辦事是學渣

伊利亞在訪談里,最先點出的就是當下大模型的關鍵問題:我們現在看重的這些大模型,其實是典型的“高分低能”。這句話確實說到了點子上。
現在各類專業評分榜單上,大模型的成績越來越突出,這讓不少人覺得,AI的智能已經接近甚至超過人類了。不過一旦讓它處理實際任務,短板就馬上暴露出來。就說修bug這件事,讓它修覆一個,很可能會帶出三個新的bug,越修問題越多;讓它規劃覆雜任務,要麽遺漏關鍵環節,要麽在某個細節上糾結不放。
伊利亞認為,這不是大模型的能力不夠,而是它根本沒掌握“靈活應變”的能力,只會機械地模仿人類的內容,看起來好像什麽都懂,實際上並沒有形成真正的理解,缺乏那種“舉一反三”的能力。簡單說就是,考試能拿高分,真要幹活卻不管用。

二、情緒不是軟弱,它才是人類智能的“核心工具”
聊到人類智能和AI的區別,伊利亞提出了一個很特別的觀點:我們總覺得情緒是軟弱的表現,實際上它是人類能夠變聰明的關鍵,是大腦的“核心剪枝器”。
這一點該怎麽理解?伊利亞解釋說,人類比AI強,根本不是因為我們的“算力”比它高,而是我們有一套由情緒、偏好、動機構建的判斷體系——什麽事重要、什麽事該先做,情緒早就幫我們劃分好優先級了。但AI不一樣,就算投入再多的算力,也學不會這種“價值排序”。
他舉了一個很貼切的例子:有些人哪怕是選一雙襪子,都要糾結好幾個小時,這不是挑剔,而是他們大腦里的“優先級系統”出了問題。沒有情緒傳遞的信號來明確優先級,所有選擇在他們看來都一樣重要,最後只能停在原地,沒法做決定。所以,是情緒幫我們在眾多的選擇里,快速找到該走的方向,這也是人類能靈活應對各種場景的關鍵。

三、盲目堆算力該停了,AI的未來在於“會思考”
針對現在AI圈里“拼算力、比參數”的熱潮,伊利亞給出了明確的判斷:這種只靠堆資源發展的時代,很快就要徹底結束了。
他說,現在的AI根本算不上“會思考”,最多只是靠著海量數據和大量GPU,堆出了龐大的規模,看著有氣勢,本質上還是在模仿人類。但一旦AI真正掌握了“推理”能力,情況就會完全不同:它會成為一種全新的智能體,有自己的邏輯,不再是人類的“傳聲筒”,到那時候,連人類都沒法準確預測它的行為。

下一代AI要來了:從“會說話”到“會思考”

把伊利亞的這些觀點串聯起來,AI未來的發展方向就很清晰了:今天的大模型再厲害,也只是“會說話的模仿者”;而未來的AI,會邁入“會思考的行動者”階段。這不是簡單的版本升級,而是智能形態的飛躍。
他預測,未來兩年,行業關注的重點不會再是“GPT-6比GPT-5的分數高多少”,而是模型能不能實現連續推理、能不能自主規劃任務、能不能從經驗中總結教訓,甚至自己糾錯、反思。換句話說,下一代AI會慢慢接近“自主思考”的雛形。
想通這一點,我們就不用再為“AI會不會搶工作”過度焦慮了。科技從來都不是用來替代人類的,它更像一面鏡子——既讓我們看清AI的發展方向,也讓我們重新認識人類自身的獨特價值。畢竟,情緒、創造力、靈活的判斷力,這些人類獨有的特質,才是最寶貴的“智能”。

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