人工智能专家说，我们正在错误地实现类似人AI的道路

根据数百名人工智能研究人员的小组的说法，该领域目前以错误的方式追求人工通用情报。

这种见解在人工智能促进协会（AAAI）的2025年AI研究未来的总统小组中得到了揭示。这冗长的报告由24个AI研究人员组合在一起，他们的专业知识从AI基础设施的状态到人工智能的社会方面。

该报告包括针对每个部分的主要收获，以及一个社区意见部分，在该部分中，受访者被询问了自己对该部分的想法。

由麻省理工学院计算机科学家罗德尼·布鲁克斯（Rodney Brooks）主持的AI感知与现实的部分提到了Gartner Hype Cyce Crace Carecrization，这是技术炒作常见的五阶段周期。该报告指出，2024年11月，Gartner估计，生成AI的炒作刚刚通过了其高峰，并且正在下降。”社区意见部分中有79％的受访者表示，当前公众对AI能力的看法与AI研究和发展的现实不符，其中90％的人表示，不匹配正在阻碍AI研究的74％，其中该数字的74％表示，AI研究的指示是由大麻驱动的。

布鲁克斯在一封电子邮件中告诉了吉兹莫多（Gizmodo），这包括他们多年来使用的Gartner炒作周期，这是对所有炒作的普遍性，随之而来的是令人失望。

布鲁克斯补充说，我认为关于AI的大量公众讨论太过接受了炒作水平。”

人工通用情报（AGI）指的是人类水平的智能：一台机器的假设智能，该智能可以解释信息并像人类一样从中学习。Agi是该领域的圣杯，对无数领域和学科的自动化和效率产生了影响。考虑您不想花很多时间去做的任何琐碎任务，从计划旅行到提交税款。可以部署AGI来减轻死记硬背的负担，但也可以促进其他领域的进步，从运输到教育和技术。

令人惊讶的多数票数在475名受访者中有76％说，简单地扩大当前AI的方法将不足以产生AGI。

总体而言，回答表明一种谨慎而前瞻性的方法：AI研究人员优先考虑安全，道德治理，福利分享和逐步的创新，主张协作和负责任的发展，而不是对AGI的竞争。”

尽管炒作扭曲了研究的状态，而当前的AI方法并未使研究人员走上最佳的AGIé€，这项技术已经飞跃了。

•五年前，我们几乎不可能进行对话 - AI仅限于可以容忍的误差比例很高的应用，例如产品建议，或严格限制了知识领域的范围，例如对科学图像进行分类，例如对弗吉尼亚大学的计算机科学家进行了分类，并在弗吉尼亚大学的委员会中进行了委托，并在弗吉尼亚大学的董事会中进行了委托。Gizmodo。然后，从历史性的角度来看，AI将军开始工作，并通过聊天机器人（例如Chatgpt）引起公众关注。

该报告阅读了AI事实远未解决，而最好的LLM仅在2024年的基准测试中正确回答了一组问题的一半。但是，新的培训方法可以改善这些模型的鲁棒性，而新的组织AI的方法可以进一步改善其性能。

Kautz补充说：`我相信，下一阶段提高可信赖性的是将替换单个AI代理商的代理人，而合作的代理团队不断地对其他人进行事实检查，并试图保持诚实诚实。”包括AI研究人员的社区，包括当今最好的AI系统的质量；对AI的看法落后于技术大约一两年。

AI不会去任何地方；毕竟，加特纳的炒作周期并不以淡入的衰落结束，而是生产力的高原。他们领域的状态。从AI系统的构建方式到它们在世界上部署的方式，都有创新和改进的空间。由于我们回到没有AI的时间，因此唯一的方向是前进的。