“在我看來，通用人工智能還任重道遠，堆算力、堆數(shù)據(jù)的蠻力AI發(fā)展模式不可持續(xù)。”10日，在2025中國移動云智算大會上，中國科學(xué)院院士、南京大學(xué)黨委書記譚鐵牛表示。

在4月初，OpenAI首席執(zhí)行官Sam Altman在社交平臺公開表示，GPT-5發(fā)布暫緩，可能在幾個月之后才發(fā)布。

譚鐵牛分析，首先堆算力、堆數(shù)據(jù)的模式對AI性能的提升不可持續(xù)。GPT-5遲遲出不來，也就是說明，投入同樣的數(shù)據(jù)，同樣的算力，性能的提升沒有以前那么大了，所以性能提升不可持續(xù)。

此外，譚鐵牛認為，能耗也不可持續(xù)。“智能”要多少“智”，就得消耗多少“能”，這顯然與可持續(xù)發(fā)展道路背道而馳。

“第三是數(shù)據(jù)支撐不可持續(xù)。數(shù)據(jù)用完了怎么辦？用生成式數(shù)據(jù)？大家都知道生成式數(shù)據(jù)有幻覺，有錯誤的信息，帶來的不是額外的知識，而是噪聲。大家可以想象，用這樣的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練大模型會是一個什么結(jié)果。”

所以譚鐵牛認為，AI發(fā)展路徑要從“蠻力”向“靈巧”轉(zhuǎn)移，發(fā)展高效、輕量級的人工智能至關(guān)重要，通過算法創(chuàng)新、理論創(chuàng)新、工程創(chuàng)新等實現(xiàn)這一路徑。

“當(dāng)然，推進人工智能的發(fā)展也不能一葉障目，大模型等生成式人工智能不是AI的全部，AI賦能不限于大模型，所以我覺得人工智能研究，應(yīng)該回歸本源，在熱潮的背后，冷靜下來，看一看到底應(yīng)該怎么發(fā)展。”譚鐵牛表示。

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