2025年關於人工智慧的3個常見誤解

(SeaPRwire) –   2025年，隨著人們努力理解人工智慧（AI）技術的快速發展與應用，關於AI的誤解層出不窮。以下是三個值得在新年拋棄的常見迷思。

AI模型發展已觸及瓶頸

當GPT-5於5月發布時，人們再次（並非首次）懷疑AI是否已觸及發展瓶頸。儘管命名有大幅升級，但其進步幅度看似僅是漸進式的。《紐約客》（The New Yorker）曾刊登一篇標題為「如果AI從此不再大幅進步怎麼辦？」的文章，聲稱GPT-5「是最新的跡象，顯示大型語言模型的發展已停滯」。

事實很快證明，儘管命名具有里程碑意義，GPT-5的核心其實是在降低成本的前提下提升效能。五個月後，OpenAI、Google與Anthropic皆推出了模型，在具經濟價值的任務上表現出顯著進展。「與『擴展時代已結束』的普遍看法相反，」Google DeepMind深度學習團隊負責人奧里奧爾·比尼亞爾斯（Oriol Vinyals）在Gemini 3發布後表示，「Google最新模型的效能躍升幅度『前所未見』。目前看不到任何瓶頸。」

的確有理由探討AI模型將如何具體進步。在取得訓練數據成本高昂的領域（例如將AI代理部署為個人購物顧問），進展可能較為緩慢。「也許AI會持續進步，同時也可能在某些重要方面依舊表現不佳，」安全與新興技術中心（Center for Security and Emerging Technology）臨時執行董事海倫·托納（Helen Toner）表示。但「發展停滯」的說法實難成立。

自駕車比人類駕駛更危險

當聊天機器人的AI發生故障時，通常只是使用者犯了個小錯，或是數錯「草莓」（strawberry）一詞中有幾個「r」。但當自駕車的AI故障時，可能會導致人們受傷。難怪許多人對這項新技術猶豫不前。

英國一項針對2000名成年人的調查顯示，僅22%的受訪者對乘坐無人駕駛汽車感到放心；美國的這一比例則為13%。10月，Waymo的自駕車在舊金山撞傷一隻貓，引發公憤。

然而，根據Waymo對1億英里無人駕駛里程數據的分析，自駕車在許多情況下已證明比人類駕駛更安全。Waymo的車輛造成人員受傷的事故率比人類駕駛低近五倍，造成「嚴重受傷或更糟」的事故率則低11倍。

AI無法創造新知識

2013年，數學家塞巴斯蒂安·布貝克（Sébastien Bubeck）在一本權威期刊上發表了一篇關於圖論的論文。「我們留下了幾個開放性問題，隨後我與普林斯頓大學（Princeton）的研究生一起攻關，」現任OpenAI研究員的布貝克表示，「我們解決了大部分問題，只剩一個懸而未決。」十多年後，布貝克將這個問題交給基於GPT-5構建的系統。

「我們讓它思考了兩天，」他說，「模型在其中發現了一個奇蹟般的恆等式，並實際解決了這個問題。」

批評者認為，像GPT-5這樣的大型語言模型（LLMs）無法產生任何原創內容，僅能複製訓練數據中的資訊——因此LLMs獲得了「」這一充滿諷刺的稱號。6月，蘋果（Apple）發表一份報告，聲稱LLMs的任何推理能力都是「幻覺」。

確實，LLMs生成回應的方式與人類推理不同。它們難以解讀簡單圖表，儘管能在頂級數學與程式競賽中奪得金牌，並「自主」提出「新穎的數學建構」。但在簡單任務上表現不佳，似乎並不妨礙它們提出有用且複雜的想法。

「LLMs確實能執行一系列邏輯步驟，解決需要演繹與歸納的問題，」AI安全中心（Center for AI Safety）執行董事丹·亨德里克斯（Dan Hendrycks）向《時代》（TIME）表示，「至於是否將此過程稱為『推理』，則取決於個人與詞典的定義。」