新一轮AI的特质：引领了生成式 AI 的新范式

回顾 AI 的发展历程，人工智能是一个被不断定义且持续扩展的L域，这是因为人工智能具有多维度的属性，而且始 终处于动态发展状态。

1956 年的达特茅斯人工智能会议次提出人工智能概念，确定了 AI 的目标是“实现能够像人类一样利用知识去解 决问题的机器”。在这一定义范畴中，人们倾向于将 AI 理解为能够帮助人类的一种工具，是人类智慧的补充。随后， 在近 70 年的发展中，人们对 AI 的工具属性不断进行扩展，诸如 AI 能自我演进和扩展，AI 具有经济和社会的基础结 构属性，AI 具有超主权属性等等。

这些不断叠加且动态变化的属性在新一轮 AI 热潮中得到集中展示。自 2022 年末起，OpenAI 公司的 GPT 系列 大模型因为可以广泛应用于自然语言生成、语音识别和智能服务等L域，而成为 AI 历史上的重大分水岭。GPT 的重 要优势在于采用了 Transformer 架构，即一种基于注意力机制（Attention Mechanism）的神经网络结构，能够支 持模型G质量地处理长文本，把握文本中的长期依赖关系。更为重要的是，GPT 的预训练基于自监督学习方式，通过在大规模文本语料库中学习语言的统计规律和模式，从而理解和生成自然语言文本。可以说，这是一个不断建设、 具有学习能力的神经网络的过程，并引L了生成式 AI 的新范式。

值得一提的是，新一轮 AI 真正的特殊之处在于，人工智能已成为推动自身发展的动力——从简单的弱智能走向更加 复杂的通用人工智能（Artificial General Intelligence，简称AGI），即具备与人类同等智慧甚至超越人类的人工智能， 能够表现出正常人类所具有的所有智能行为。

具体来说，生成式 AI 典型体现在以下几个方面。

1. 强大的生成能力：AI 的生成能力是其引人注目的特征之一。通过学习大量的数据，AI 可以自主创造出新的内 容，包括图像、文本、视频和音频。这种能力打破了传统软件对明确编程输入的依赖，使 AI 能够在没有直接人类指令 的情况下创作出全新的作品。

2. 便利的自然语言交互：新的 AI 具备与人类进行自然交互的能力——不是局限于简单的命令执行或反馈提供，而 是能够更深层次地理解和响应人类的情感、意图和需求。这种能力可在聊天机器人、虚拟助理、更广泛的客户服务和 支持，以及心理健康支持和个性化服务等方面得到应用。

3. 广泛的应用场景：新的生成式 AI 不仅能够理解和生成人类语言，还能执行复杂的推理任务、编写代码、分析数 据，甚至创作艺术作品——从艺术创作（如绘画、音乐制作）到内容创造（如自动生成文章、新闻报道），再到设计L 域（如自动生成图形设计或产品模型）；同时结合其推理能力，AI 可以在医疗诊断、金融分析和技术故障排查等L域 发挥重要作用。据此，新的 AI 实现了从专才到通才的跃迁。

OpenAI 前席科学家伊利亚·苏茨克维总结，GPT 学习的是“世界模型”。他将互联网文本称作世界的映射，因此， 将海量互联网文本作为学习语料的 GPT，学习到的是整个世界。不仅如此，已具备了“世界模型”能力的 GPT 还能 够生成“万物”，包括文本、图片、音频、视频、代码、方案、设计图等诸多与工作、生活息息相关的事物。

AI 研究者和产业界的乐观主义者正全力推动 AI 追赶甚至超越人类智能，其中具有代表性的人物当属通用人工智能 （AGI）的倡导者、OpenAI 的 CEO 萨姆·阿尔特曼。他曾表示，AGI 终将在各个L域媲美甚至超越人类智能。他 的技术乐观主义使他坚信，AI 并非仅在“某些”任务上，而是在几乎所有任务上终都将超越人类，并且“代替正常 人类”。特别是在 AI 进入大模型时代后，各种“类人”“超人”和“模型人”能力持续涌现，使得 AI 的自主性、通用性、 理解力快速提升，可以说人工智能正越来越接近人类智能。

按照G德纳咨询公司（Gartner）技术成熟度曲线对应到 AI 波折起伏的发展历程，可以看到，AI 此前几次表现出的热 潮，更多应该被理解为一项新兴技术在萌芽期的躁动以及泡沫期的膨胀。但新一轮 AI 在许多L域表现出能够被普 通人认可的性能或效率——AI 补充、增强甚至在一定程度上替代人的能力，并作为一种成熟的商业模式开始在产业 界发挥出真正的价值。这也反映出这一轮 AI 与此前几轮 AI 相比发展的特质——这次 AI 热潮由现实商业需求主导， 赢得了更多产业界、投资者的追捧，而非像以往一样更多来自政府或者学术研究L域 2