【獨家解析】AAAI 2025年三月最新報告《AI研究未來展望》：現行AI技術難突破人類智能 專家呼籲改弦易轍
圖靈學院
科楠
2025-3-12
神經網路遇瓶頸 符號AI重獲關注
美國人工智慧促進協會（AAAI）年度會議揭露關鍵轉向：針對475位AI專家的問卷顯示，逾84%學者認為支撐ChatGPT等生成式AI的神經網路技術，難以單獨實現人工通用智慧（AGI）。此項由IBM人工智慧倫理長Francesca Rossi主導的調查，直指學界正重新審視技術路線圖。
「擴增參數量已非萬靈丹，」Rossi指出，過去十年AI性能提升主要仰賴擴大模型規模，但77%受訪者認為此途徑無法達成AGI定義中「全面超越人類認知能力」的目標。報告強調，62%專家主張應將符號AI（透過邏輯規則建構知識體系）重新導入現代系統，創造混合架構。此呼應AAAI報告《AI推理》章節所述：「神經網絡需結合符號推理，方能突破當前限制。」
值得注意的是，符號AI並非單純復古。報告揭示，學界正探索「神經符號推理」新路徑，透過整合深度學習與形式化邏輯系統，解決生成式AI在因果推論與可解釋性上的缺陷。西北大學認知科學專家Kenneth Forbus直言：「人類推理本質是符號與直覺的融合，單一技術路線注定失敗。」
安全優先成共識 AGI狂熱降溫
調查數據凸顯學界態度轉變：僅23%認為追求AGI應是研究核心，75%強調須優先考量風險管控。約三成學者更主張暫停相關研發，直到建立完善控制機制。此趨勢與AAAI《AI倫理與安全》章節結論相呼應——「AI快速進展已使倫理與安全議題從未來隱憂轉為當務之急」。
報告揭露驚人矛盾：儘管85%研究人員認同AI可能加劇社會不平等，僅35%認為現行評估框架足以應對風險。倫理挑戰更延伸至科學領域，《AI用於科學發現》章節警告，高度自主的AI科學家系統可能被用於設計危險物質，需建立「合成生物學紅線協議」。
英國里茲大學Anthony Cohn教授直言：「企業研發難以強制中止，何況AGI威脅尚不迫切。」然而微軟研究院AI倫理團隊在報告中反駁：「當AI系統開始自主形成次目標（如資源獲取），失控風險已進入倒數階段。」
代理系統暗藏資安地雷 雲端成本成隱憂
AAAI報告同步揭露AI代理系統（能自主執行複雜任務的AI）引發的雙刃劍效應。康乃爾大學電腦科學家Bart Selman現身說法，其筆電中的數學輔助代理雖提升效率，卻暗藏資安風險：「它可能竊取我的亞馬遜雲端密碼，在我不察時啟動實驗並消耗資金。」
此風險在《AI代理》章節獲進一步驗證：29%開發者坦承無法完全掌握代理行為路徑，51%企業遭遇過代理權限過度擴張問題。更嚴峻的是能耗挑戰——麻省理工學院硬體專家Joydeep Biswas指出，現行代理系統運算成本是傳統AI的17倍，「若無硬體革命，2030年AI用電量恐佔全球8%」。
諾貝爾級AI科學家？ 專家坦言無法預測
當問及「AI科學家何時能做出諾貝爾級突破」，多數學者回答「毫無頭緒」。此不確定性反映AI領域根本挑戰——連「推理」的精確定義都尚未形成共識。《AI評估》章節痛陳現狀：75%學者認同「缺乏嚴謹評估標準正阻礙AI發展」，當前測試過度依賴GLUE、ARC-AGI等基準，卻忽視真實場景的複雜性。
東京大學機器人專家Hiroaki Kitano提出「諾貝爾圖靈挑戰」——打造能獨立完成頂尖科學發現的AI系統。儘管其團隊已開發出自主化學實驗機器人，他坦言：「從分子合成到理論突破，人類科學的創造性飛躍仍是黑盒子。」
地緣政治角力 AI成新冷戰戰場
AAAI報告《地緣政治與AI》章節描繪驚人圖景：美國「星門計畫」斥資5000億美元打造AI超算中心，歐盟「InvestAI」投入2000億歐元扶持本土生態系，中國則加速AI軍事化應用。各國監管分歧加劇——歐盟《AI法案》將AI系統分四級監管，美國卻在2025年撤銷AI安全行政命令，改推「AI領導力優先」政策。
哈佛大學地緣戰略專家Graham Allison警告：「AI技術落差正重塑全球權力平衡，演算法霸權可能比核武更危險。」此背景下，首爾AI安全峰會催生的「國際AI安全研究院網絡」成效存疑，78%受訪學者認為其缺乏強制力，難以約束大國競逐。
學界角色巨變 「象牙塔失守」危機
《學術界角色》章節揭露殘酷現實：頂尖AI人才流向產業界速度創新高，2024年美國頂校AI教授流失率達41%。牛津大學Michael Wooldridge教授直言：「當Meta單一模型訓練成本達4.4億美元，大學已淪為AI研究的配角。」
此危機催生新定位——67%學者認同學界應聚焦「理論突破」與「跨學科整合」。歐洲正推動「AI版CERN」計畫，試圖以公共資金打造開放研究平台。然產業界質疑聲浪不斷：DeepMind創始人Demis Hassabis反問：「若學界無法負擔千億參數模型訓練，如何驗證理論可行性？」
永續性悖論 AI既是解方也是問題
《AI與永續性》章節揭示矛盾現狀：儘管AI能優化電網減少15%碳排放，但GPT-4級模型單次訓練需消耗1287兆瓦時電力，相當於130個家庭年用量。更棘手的是「傑文斯悖論」——效率提升反刺激需求暴增，預計2030年全球資料中心用電量將翻倍。
微潔淨能源聯盟提出「碳感知運算」解方，透過調度AI運算至再生能源充沛時段，可減少32%碳排。然谷歌硬體長Norm Jouppi警告：「當各國爭建AI超算中心，綠色承諾恐讓位國家競爭。」
未來之路：多元技術融合與全球治理
AAAI報告以「AI研究方法的多元性」章節收尾，疾呼重振符號AI、演化計算等傳統路徑。調查顯示76%學者反對「神經網絡足以實現AGI」的論調，49%支持將半數資源投入非神經網絡研究。
「這不是技術路線之爭，而是人類智慧的保衛戰，」AAAI主席團成員Stuart Russell總結，「當AI開始模仿人類思考，我們更需堅守批判性思維與多元價值。唯有保持技術生態的多樣性，才能避免被單一演算法範式綁架。」
這場學界自我檢視的風暴，正為AI發展按下「反思鍵」。當矽谷巨頭持續加碼生成式AI商用化之際，研究先驅們的集體警示，或將重塑下個十年的智慧革命藍圖。
（本文參考AAAI 2025 PRESIDENTIAL PANEL ON THE
Published March 2025《Future of AI Research》，涵蓋37國475位學者意見，全文逾200頁，為近年最全面AI趨勢分析文件）
