在浦江之畔，一场关于人工智能（AI）的学术盛会拉开了帷幕，吸引了众多顶尖科学家与青年学者的目光。会上，图灵奖得主姚期智分享了一个振奋人心的观察：中国本土培养的AI人才，从本科生到博士生，其水平已跻身世界一流行列，与海归博士难分伯仲。这一观察与国际主流调研将中美列为AI领域第一梯队的结果不谋而合，预示着中国AI人才将迎来一个爆发期。
姚期智强调，期智研究院自四年前在上海成立以来，便致力于汇聚顶尖人才，推动突破性基础研究。他认为，引进人才只是第一步，更重要的是为他们提供扎根、成长的土壤，以及长期发展的机会。浦江AI学术年会正是这样一个平台，它以问题为导向，汇聚了AI领域的精英，共同探讨AI的未来。
然而，当前AI行业却面临着一个不小的痛点：市场对AI的期待感正在逐渐消失。以OpenAI为代表的AI厂商，试图通过不断升级模型，从ChatGPT到GPT-4再到o1，逐步实现通用人工智能（AGI）的愿景。但近日有消息称，OpenAI下一代旗舰模型“猎户座”的进步速度大幅放缓，甚至出现了性能倒退的情况。谷歌的Gemini 2.0、Anthropic的Claude 3.5 Opus等领先AI模型也遭遇了类似的瓶颈。
香港大学计算与数据科学学院院长马毅指出，当前的大模型更像是通过数据升级和工程优化来提升性能，缺乏学术上的创新。当数据达到一定规模时，大模型的推理能力甚至会出现倒退。他认为，新的、未开发的高质量人类生成训练数据正在成为稀缺资源，这是导致AI期待值下降的主要原因之一。
面对这一挑战，OpenAI计划于2025年1月推出名为“Operator”的AI智能体，试图切换赛道寻找新的突破点。而上海人工智能实验室领军科学家欧阳万里则提出，应该拓展尺度定律除数据和计算以外的维度，如增加测试时间、寻找更经济的数据获取方式以及更好的通专模型融合促进之路。
尽管尺度定律遭遇“数据墙”，但AI for science领域却如火如荼地发展着。AI正逐渐渗透到科学研究的各个领域，从飞机翼型设计到化学反应读谱工作，AI都展现出了强大的潜力。上海人工智能实验室主任、首席科学家周伯文预测，未来能够使用AI去做科学研究的人获得诺贝尔奖的可能性将大大增加。
然而，想要获得计算机领域最负盛名的图灵奖，可能就需要绕开大语言模型这一热门领域了。图灵奖得主杨立昆提出了“语言是否真的是思考的必要条件”的质疑，引发了学术界对AI思考能力和语言本质的深入思考。马毅则提醒科研人员，应更多关注那些不同于当前主流的领域，如他团队研究的白盒大模型。
在浦江AI学术年会上，“知识爆炸”成为了与会者口中的关键词。无论是做数据前沿、科学智能还是因果推理的年轻学者，都在探讨如何用AI帮助人们发现未知的知识，甚至找到新的科学定律。上海人工智能实验室青年科学家白磊和陆超超分别提出了为AI for science提供核心方法论和将大模型与因果推理方法相结合的研究方向，期待开启新的“知识爆炸”时代。
