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发布于 2026-05-08 / 0 阅读
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独家观点|硅谷精神布道师Piero Scaruffi:用了30年的词是错的,我们该忘掉“人工智能”这个词



世界人工智能大会(WAIC)于2024年12月正式推出首份刊物《WAIC UP!》,这是一部「AI时代进化指南」。我们邀请全球AI及跨领域的先锋力量,借由他们的独特视角,针对AI争议问题,带来一些反直觉、非共识的思辨观点。


本期嘉宾皮埃罗·斯加鲁菲,一位在硅谷生活了几十年却始终与主流保持距离的观察者。这篇文章,他试图拆解行业的“造神运动”,冷峻复盘:为什么把计算机称为“智能”是最大的语言骗局,机器为何永远无法拥有“记忆”,以及为什么在他眼里OpenAI的万亿估值像“马戏团表演”。



皮埃罗·斯加鲁菲

Piero Scaruffi

  • 硅谷AI研究院(Silicon Valley Artificial Intelligence Research Institute,简称“SVAIRI”)创始人、院长

  • 曾任哈佛大学、斯坦福大学、加州伯克利大学客座教授

  • 著有科技史巨著《硅谷百年史》《智能的本质——AI与机器人领域的64个大问题》《人类2.0》《AI通识课》(美国加州大学和旧金山大学AI教材)


他毕业于意大利都灵大学数学系,职业生涯横跨硅谷产、学、研三界。在硅谷一手创办最有影响力的跨界L.A.S.T节(融汇生活、艺术、科学、技术),吸引整个硅谷最优秀的生活家、跨界艺术家、科学家和技术达人的参与


以下为皮埃罗独家观点的部分摘录:



把计算机类比人脑是最大的认知陷阱

计算机是由硅构成的,本质上是在进行0和1的运算,是一种非常简单的逻辑结构,这与我们大脑内部发生的过程是完全不同的

/ 01


在皮埃罗看来,我们正面临严重的“语义污染”。计算机本质上是基于布尔代数、进行0和1运算的逻辑结构,这与人类大脑中复杂的反馈回路完全不同。


AI目前的所谓“智能”,只是在模仿人类幼儿走路、说话这类基础能力,而非真正意义上的心智。


人们用“记忆”、“智能”、“神经元”等描述人类心智的词汇去套用在计算机上,只会让人类陷入关于“机器智能”的无意义争论中,从而彻底忽略了神经科学与AI之间巨大的认知鸿沟,导致根本性的认知偏差。




所谓“AI”,不过是媒体为了方便传播而造出的营销词

我希望大家把目光放在机器和自动化本身,忘掉‘AI’这个词

/ 02


皮埃罗给出了一个极度“反AI热潮”的观点:现在的AI,拆解开来就是计算机科学、回归分析和统计学。所谓的“落地应用”,很多时候不过是古老的统计学方法在当下的重演。人们沉迷于“AI”这个宏大的概念,却忘记了它本质上只是人类机器进化过程中的一个阶段。


他指出,AI目前的表现远没有人们想象中那么“神”。真正能做人类做不到的事的,反而是传统的计算机算法,如果抛开“AI”这个被神话的滤镜,回归“机器自动化”的本质,一切会清醒得多。




相比AI统治世界,虚假信息的爆炸式增长更紧迫

虚假信息的问题本就已经很严重了,而生成式AI的出现,让人们能造出无穷无尽的虚假信息

/ 03


皮埃罗最担心的不是超级智能,而是AI让我们分不清真假。


“我成长在百科全书的时代。父母会不惜花大价钱给孩子买一套百科全书,那里面的内容都是真实的。现在在社交媒体上看到的,大部分都是虚假信息。”


当普通人接触到的虚假信息远远多于真实信息时,社会共识的基础就会瓦解。


“关键在于我们如何运用新技术,不能把人类的所作所为,都归咎于技术本身。”如果人类被技术带来的虚假繁荣所蒙蔽,文明将不可避免地走向一种更“去人本化”的格局。




别让工具“废”掉你:人类最缺的就是创造力

每一项技术的出现,都存在这样的风险:人们会对技术产生依赖,进而失去一些原本的技能

/ 04


皮埃罗对“技术依赖”有着高度警惕。他以地图导航为例:当你习惯让机器替你思考路径,你丧失的不只是方向感,而是基本的空间认知与判断力。技术的本意是把人类从琐碎中解放,但这并不意味着我们应该把一切“低效”的基础技能交给机器。


“爱因斯坦所做的事,很多人其实都有能力做——他并没有发现新的数据,那些数据一直都存在,只是只有他拥有足够的创造力。”但如果因为有计算器就放弃算术,缺失“低效”且基础的大脑,或许根本无法支撑起那座属于人类的、名为“创造力”的最后护城河。




别被硅谷那套万亿估值的马戏团表演给骗了

现在各种估值满天飞……这就像马戏团的表演,只是娱乐而已,和现实毫无关系

/ 05


作为资深的硅谷观察者,皮埃罗对当下的资本狂热持极度审慎的态度,眼下疯狂的市场表现——比如OpenAI的估值达到了1万亿美元,更像是一场“马戏团表演”,因为它与技术的实际应用场景割裂。


皮埃罗坦言,他从来不会从金融或投资的角度去思考技术。对他来说,“那些都是巨大的干扰。我并不喜欢投资世界,因为它往往会扭曲事情真正发生的样子。我更喜欢的是思想本身。”


2017年,当谷歌推出Transformer模型时,他第一次看到架构图,心想:“哇,太有意思了。”最初它只是用于机器翻译,没有人预料到它最终会被用来生成整本书的内容。


现在让他着迷的是扩散模型——这个概念本身来自物理学,其中的公式非常迷人。“这些爱好,让我能欣赏到真正的技术创新,而这些创新和金钱毫无关系。”


估值和热度是干扰信号。真正值得关注的是范式转变——那些迫使你重新思考问题的技术突破。在硅谷的喧嚣中保持这种距离感,本身就是一种稀缺能力。



在AI的快速变革中,每一个犀利观点,都是帮助我们保持清醒的工具。

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