配资吧
阿里巴巴集团CEO吴泳铭最近在乌镇的世界互联网大会上说了一句话，迅速刷屏：“实现超级人工智能，还需要非常长的时间。”
这句话听起来平平无奇，但背后藏着对整个AI行业冷静而清醒的判断。
过去一两年，AI话题热得发烫。
大模型、智能体、机器人、自动驾驶……各种概念满天飞，好像明天醒来世界就彻底变了样。
不少人开始幻想：是不是很快就能有个无所不能的AI管家，替我们上班、做饭、带娃、炒股？
甚至有人担心，AI会不会哪天突然觉醒，把人类“优化”掉？
吴泳铭没有跟着起哄，反而踩了刹车。
他说，我们现在连“通用人工智能”（AGI）都还没真正站稳脚跟，更别说“超级人工智能”（ASI）了。
他把AI的发展分成三个阶段：第一个是“学习人”，第二个是“辅助人”，第三个才是“超越人”。
目前，我们刚刚跨进第二阶段的门槛。
这话不是泼冷水，而是提醒大家：别被短期的热闹蒙住了眼睛。
真正的技术进步，从来都不是靠喊口号堆出来的。
先说说什么是“超级人工智能”。
简单理解，就是一种在几乎所有领域，包括科学、艺术、工程、情感理解等都全面超过最聪明人类的智能系统。
它不仅能回答问题、写代码、画图，还能自己设定目标、主动探索未知、不断自我升级，甚至能发明人类从未想过的理论或技术。
听起来很科幻，对吧？
但现实是，今天的AI离这个目标还差得远。
以目前最强的大模型为例，它们确实能在某些任务上表现惊人。
比如解数学题、生成新闻稿、写Python代码，甚至通过律师资格考试。
但这些能力都是建立在人类已经整理好的数据基础上的。
AI并没有真正“理解”世界，它只是在模仿人类的语言模式，找出概率最高的答案。
举个例子：你问AI“为什么天是蓝的”，它能给你一段标准的瑞利散射解释。
但如果你接着问“那如果地球大气成分变了，天空会是什么颜色？”，它可能就开始胡说八道了。
因为它没有物理世界的因果模型，只有文本统计规律。
这就是吴泳铭强调的：
AI要真正“超越人”，必须连接真实世界的全量原始数据，而不是只靠互联网上的二手信息。
这意味着，AI需要和传感器、机器人、实验设备深度结合，从物理世界中直接获取经验，像婴儿学走路一样，通过试错来积累认知。
而这件事，我们现在几乎还没开始做。
那么，我们现在处在什么阶段？
吴泳铭说得很清楚：
正在从“学习人”走向“辅助人”。
“学习人”阶段，AI像个勤奋的学生，把人类几千年的知识库背了个遍。
它能聊天、能写作、能编程，但基本是被动响应。
你问一句，它答一句；你不问，它就安静待着。
而“辅助人”阶段，AI开始主动干活了。
它不再只是回答问题，而是能帮你完成一整套任务。
比如你告诉它：
“帮我策划一场杭州亲子露营活动，预算3000元，三天两晚，要避开人流高峰。”
它就能自动查天气、比酒店、订营地、列装备清单，甚至生成行程表和应急预案。
这种能力的核心，是“智能体”（Agent）。
你可以把它理解成一个会自己动脑筋、会调用工具的小助手。
它知道什么时候该查地图，什么时候该算账，什么时候该提醒你带驱蚊液。
阿里云最近发布的通义灵码、百炼平台，还有魔搭社区里几十万个开发者做的应用，都是在往这个方向走。
数据显示，已经有超过20万开发者在阿里云上搭建自己的Agent，覆盖金融、制造、医疗、教育等多个行业。
但这仍然只是“辅助”。
AI的行动边界，完全由人类划定。它不会自己决定“我要去研究可控核聚变”，也不会突发奇想“不如开一家奶茶店试试”。
它的创造力，本质上还是人类意图的延伸。
为什么超级人工智能这么难？
关键在于“自主性”。
今天的AI，无论多聪明，都是在执行预设目标。
它的“智能”是封闭的、静态的。
而超级人工智能需要的是开放的、动态的智能，能自己发现问题、定义问题、解决问题，还能从结果中反思，不断进化。
这就像对比一个只会按菜谱炒菜的厨师，和一个能根据食材、季节、客人情绪即兴创作米其林菜品的大师。
前者再熟练，也只是工具；
后者才有真正的创造力。
要实现这种跃迁，光靠堆参数、扩数据已经不够了。
我们需要全新的架构：让AI能与物理世界持续交互，形成“感知-行动-反馈-学习”的闭环。
这不仅涉及算法，还涉及芯片、机器人、能源、网络基础设施等一系列底层支撑。
吴泳铭提到，阿里云计划到2032年，把全球数据中心的能耗规模提升10倍。
这不是为了炫富，而是因为真正的智能需要海量算力。
未来每个人可能都要上百个Agent同时工作，24小时不停歇。
这些Agent要处理图像、语音、传感器数据，还要协调彼此行动，没有强大的“超级AI云”作为底座，根本撑不住。
但即便如此，技术只是基础。
更大的挑战在于：我们是否准备好迎接一个真正聪明的AI？
很多人担心AI会抢饭碗，其实更值得思考的是：AI会不会让我们变得懒惰？
当所有琐事都能交给Agent处理，人类会不会失去动手能力、判断力，甚至责任感？
就像现在很多人连导航都不信，非要AI替自己选餐厅、挑电影、回微信。
久而久之，决策能力就退化了。
吴泳铭对此持乐观态度。
他认为，AI不是替代人类，而是放大人类的智力杠杆。
就像电的出现，让人能驱动机器干重活；
AI的出现，让人能把精力集中在真正有创造性的事情上。
但他也强调一点：技术普惠很重要。
不能只让大公司、精英阶层享受AI红利，老人、孩子、残障人士、偏远地区的人，也应该能轻松使用AI。
所以阿里坚持开源通义千问，打造魔搭社区，让更多小团队、独立开发者参与进来。
数据显示，魔搭社区里近95%的应用是由个人开发者完成的。
这说明，AI正在从“巨头游戏”变成“全民工具”。
这种开放生态，恰恰是通往高级智能的关键。
因为真正的智能，从来不是单一模型的胜利，而是无数个体互动、碰撞、协作的结果。
回到开头那句话：“实现超级人工智能，还需要非常长的时间。”
这句话的价值，不在于预测时间，而在于提醒我们保持耐心。
技术发展有它的节奏。
互联网用了30年才普及，智能手机花了10年才改变生活。AI不可能三年就搞定一切。
与其幻想“一夜超人”，不如脚踏实地解决眼前的问题：
怎么让AI更可靠？
怎么让它少犯低级错误？
怎么保护用户隐私？
怎么避免偏见放大？
吴泳铭说，大模型会成为“下一代操作系统”，超级AI云会成为“下一代计算机”。
这话听着宏大，但落点很实：
先把基础设施建好，把开发者生态养起来，把应用场景跑通。
剩下的，交给时间。
历史上每一次重大技术突破，都不是靠某个天才灵光一闪，而是无数人日拱一卒的结果。
AI也不例外。
所以，别急着问“AI什么时候超越人类”，先问问自己：今天，我能用AI做什么有用的事？
也许答案很简单：帮妈妈订一张去医院的车票，给孩子生成一份趣味英语练习，给小店主设计一个促销海报。
这些小事，累积起来，才是智能时代真正的地基。
超级人工智能或许遥远，但“更好的AI助手”，就在我们身边。
而通往未来的路，正是由这些日常的、微小的、真实的使用场景铺就的。
最后说一句：技术终归是为人服务的。
只要我们始终记得这一点，就不怕走得慢配资吧，只怕走偏了。
道正网提示：文章来自网络，不代表本站观点。
- 上一篇：配资吧 只值40亿美元，星巴克中国“贱卖了”？
- 下一篇：没有了
热点资讯
