從機器人大賽的啼笑皆非到商業(yè)世界的過度炒作，人工智能（AI）正在經(jīng)歷一場前所未有的信譽危機。

7月，2025世界人工智能大會舉行。比起各種高深的AI程序，最出圈的是兩項笑料：

在機器人賽跑比賽中，一名機器人選手跑著跑著就開始“襲擊”另一名機器人選手的控制員；

在機器人拳擊賽中，一名機器人選手突然給了裁判一拳。

網(wǎng)友們看似在調(diào)侃，實際上心里充滿了嘲諷：看呀，人工不智能。但在今年年初收看春節(jié)聯(lián)歡晚會時，大家還覺得邊跳舞邊轉(zhuǎn)手絹的機器人是無所不能的。

是什么時候開始，人們開始對AI祛魅了？炒股用AI，寫論文用AI，作圖用AI，寫程序用AI，看病用AI，給孩子起名用AI，結(jié)果如何呢？AI在人們的工作和生活中無處不在，其角色就像一副包治百病的靈丹妙藥，叫它“AI萬金油”不過分吧！

AI從“春天”到“冬天”的循環(huán)

AI領(lǐng)域有著在高峰和低谷之間反復(fù)循環(huán)的歷史。高峰被稱為“春天”，是增長、資金涌入和炒作高度集中的時期；而低谷被稱為“冬天”，是資金枯竭、研究停滯和預(yù)期低迷的階段。

1958年，弗蘭克·羅森布拉特展示了一種名為感知器的機器學(xué)習(xí)算法，該算法能夠?qū)D像進行分類。針對這一成果，當(dāng)時的《紐約時報》報道稱：“美國海軍今天展示了一臺電子計算機的雛形，預(yù)計它將能夠行走、談話、觀察、寫作、自我復(fù)制并意識到自己的存在。”

1972年，數(shù)學(xué)家詹姆斯·萊特希爾撰寫的一份重要報告進一步揭示，許多關(guān)于構(gòu)建AGI系統(tǒng)的進展實際上是虛幻的。這些發(fā)現(xiàn)對AI研究造成了沉重打擊，導(dǎo)致資金枯竭，并引發(fā)了第一次AI寒冬的到來。20世紀80年代，AI研究再次迎來熱潮，這次的焦點是所謂的專家系統(tǒng)。但是很快，到80年代尾聲，圍繞專家系統(tǒng)的炒作和資金幾乎消失殆盡。

交替出現(xiàn)的 “冬天” 和 “春天” 揭示了一個事實，AI的發(fā)展歷史始終伴隨著對其能力和實用性的過度樂觀。 在短期內(nèi)，炒作能夠吸引大量投資并帶來快速增長，但這也為AI在現(xiàn)實中的表現(xiàn)設(shè)下了極高的期待。當(dāng)AI應(yīng)用無法滿足這些炒作帶來的期望時，便會進入“AI寒冬”。

當(dāng)下，幾乎所有的AI模型都是由科技巨頭牽頭研發(fā)。隨著資金的走向，越來越多的科研資源選擇與企業(yè)合作，而并非獨立研發(fā)。因此學(xué)術(shù)研究在監(jiān)督行業(yè)權(quán)力方面的作用就很有限了。

與此同時，在AI的推廣和應(yīng)用端，缺乏對科學(xué)理解的關(guān)注。

企業(yè)更看重能夠整合到盈利產(chǎn)品中的工程突破，而非科學(xué)理解。許多公司甚至在完全理解產(chǎn)品工作原理之前就推出新技術(shù)，使得這些技術(shù)看起來像“魔法”?；谶@種現(xiàn)象，AI研究員阿里·拉希米批評當(dāng)前的AI領(lǐng)域更像“煉金術(shù)”，并指出：“我希望生活在一個社會，其系統(tǒng)是建立在可驗證、嚴謹且徹底的知識基礎(chǔ)之上的，而不是建立在煉金術(shù)上的?！?/p>

AI炒作：利益驅(qū)動下的過度宣傳

如今，AI炒作已經(jīng)滲透到研究領(lǐng)域、企業(yè)界和媒體等多個層面。正如本文開篇提到的，不論是炒股還是科研，是治病還是算命，只要是個行業(yè)，AI雖遲但到。

我注意到AI領(lǐng)域炒作是在不斷接收到兩支AI廣告的時候。

一支廣告是在我媽用某影視App看電視劇時穿插的。這是一款炒股軟件的廣告，廣告中盡訴著AI炒股的神奇，仿佛只要用了這款A(yù)I產(chǎn)品，從此就會走上康莊大道。

另一支廣告是學(xué)術(shù)論文輔助AI：選用了這款A(yù)I，你只需要花很少的錢（也沒有明說很少是多少）就能解決所有科研中遇到的問題——什么代碼，什么模型，什么目錄，什么文獻，通通不在話下！

AI相關(guān)產(chǎn)品的落地情況并不樂觀。許多預(yù)測式AI產(chǎn)品的供應(yīng)商只顧著在爭取客戶時拼個你死我活，卻很少公布產(chǎn)品的實際效果。據(jù)調(diào)查，沒有一家招聘自動化公司發(fā)表過經(jīng)過同行評審的論文來驗證其預(yù)測式AI的能力，更不用說允許外部研究人員進行獨立評估了。

媒體則成了炒作的放大器。每天，我們都會被各種所謂AI突破的報道轟炸，其中有多少偽裝成新聞，或是假裝中立的軟文就不得而知了。媒體對點擊量的高度依賴以及新聞編輯室的資金短缺，使這種現(xiàn)象變得不足為奇。

2024年的一項研究分析了50篇新聞文章，發(fā)現(xiàn)媒體報道往往未經(jīng)批判地重復(fù)研究機構(gòu)的宣傳，頻繁使用機器人的圖片，對AI進行擬人化描述，并淡化其局限性。這導(dǎo)致大眾普遍認為AI應(yīng)該具有人型，像人類一樣有手有腳有思想。

炒作的背后：利益與認知偏見的結(jié)合

AI炒作現(xiàn)象的背后是多方利益的驅(qū)動和認知偏見的結(jié)合。

AI研究高度依賴企業(yè)資助。無論是硬件投入還是研究人員的時間成本，現(xiàn)代AI技術(shù)（如聊天機器人）的開發(fā)成本都極為高昂，這超出了大多數(shù)學(xué)術(shù)機構(gòu)的承受范圍。越來越多的AI研發(fā)由企業(yè)牽頭或主導(dǎo)，依靠企業(yè)帶來充足的資源支持。如今，近3/4的AI博士選擇進入企業(yè)，而不是投身學(xué)術(shù)界，這一比例與20年前的僅1/4相比有了顯著增長。

認知偏見也使炒作更容易被接受。解釋深度錯覺使人們誤以為自己對復(fù)雜概念的理解比實際更深刻。光環(huán)效應(yīng)讓我們傾向于基于少數(shù)幾個令人印象深刻的例子來評判一項技術(shù)。啟動效應(yīng)意味著我們過去接觸過的某個概念會影響未來的決策。

當(dāng)信息不斷被重復(fù)時，即便是誤導(dǎo)性的內(nèi)容，也更容易被我們認為是真理，這種現(xiàn)象就是虛假真理效應(yīng)。

不能加強監(jiān)管嗎

每當(dāng)有新技術(shù)形成潮流，都會有監(jiān)管隨后跟上，在保護公眾利益方面發(fā)揮重要作用，對出現(xiàn)偏頗的方面進行亡羊補牢。在不同司法管轄區(qū)，監(jiān)管AI的方式各不相同。在美國，AI監(jiān)管采取垂直管理模式，由多個聯(lián)邦機構(gòu)在特定領(lǐng)域進行監(jiān)管。歐盟則提出了適用于多個行業(yè)的AI扁平化監(jiān)管規(guī)則。中國采用了兩種方法相結(jié)合的第三種監(jiān)管模式。

監(jiān)管機構(gòu)已經(jīng)認識到許多預(yù)測式AI產(chǎn)品并沒有真正達到其宣傳的效果。2023年，美國聯(lián)邦貿(mào)易委員會警告企業(yè)：“我們尚未進入科幻小說的境地，計算機尚不能普遍對人類行為進行可靠預(yù)測。如果你的模型性能缺乏科學(xué)依據(jù)，或者僅適用于某些用戶類型或特定條件，那么這些說法可能是具有欺騙性的。”

然而，監(jiān)管也面臨挑戰(zhàn)。在《AI萬金油：商業(yè)幻想與科技狂潮》一書中，作者講到監(jiān)管部門的日子也有點“難過”。一方面，企業(yè)可能會試圖影響監(jiān)管政策，使其更符合自身利益，這種現(xiàn)象被稱為“監(jiān)管俘獲”。另一方面，有人認為過度監(jiān)管可能會抑制AI創(chuàng)新并減少競爭。