打开科技新闻，几乎每天都能被各种天文数字轰炸，某公司推出拥有万亿参数的新模型、某数据中心采购数万块顶尖GPU、超级计算机的浮点运算速度又刷新了纪录……这些令人眩晕的数字背后，似乎潜藏着一个默认的逻辑公式：更大的算力加上更多的数据，就等于更强的智能。

　　在信息时代初期，更快的处理器确实带来更流畅的体验和更复杂的软件。于是，我们理所当然地认为，只要不断地堆叠显卡，那个全知全能的“通用人工智能”就会在某个时刻突然涌现。

　　现实情况可能比这个美好的愿景要复杂得多。算力的指数级增长无疑是推动近年来AI浪潮的基石，但如果把算力等同于智能，就像是认为只要拥有了世界上最强大的引擎，就自动成为一名顶尖的赛车手一样天真。当一个大语言模型流畅地回答你的问题时，它并不是像人类一样理解了你的意图，然后进行了逻辑推理。它只是根据它“读”过的互联网上数以亿计的文本，计算出在当前上下文中，下一个最可能出现的字词是什么。这种基于统计相关性的“智能”，与人类真正理解世界的智慧有着本质区别。人类的智能核心在于因果推理、常识判断及举一反三的泛化能力。 市科协供稿