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发布日期：2025-09-12 09:06 点击次数：178

以下著作开始于涌现聚点，作家chouti

导读

当GPT成为"全能神"，AI还有什么"不可"？

作家| chouti

开始 | 涌现聚点管缄默慧AI+

小序

1.1大模子时期的光环与盲区

2024年的科技海浪，无疑是属于大语言模子的。ChatGPT的横空出世，一忽儿燃烧了各人对通用东说念主工智能（AGI）的假想。它不仅能写诗、编程、翻译，还能处理各种复杂问题，其多模态旗舰版块GPT-4o更是将文本、音频、图像和视频处理才智整合于一身，达成了平均仅320毫秒、最快232毫秒的超低蔓延语音交互，简直与东说念主类对话无异。OpenAI最新论说胪陈了GPT-4o的多模态才智[1]，它能让AI助手有时进行真实的实时对话，包括无缝中断、即时回答和情谊语调更变，以致能通过声息语调识别用户心情并调整讲故事的戏剧性程度。从用户数据来看，收尾2025年2月，ChatGPT周活跃用户数冲破4亿[2]，包括MicrosoftCopilot在内的ChatGPT总用户数[3]更是达到5.21亿，展现了前所未有的增长速率。

这些令东说念主炫目的建立，让许多东说念主惊呼："AI是不是仍是无所不可了？"在编程领域，Freshworks公司的实践案例标明，他们的工程师应用ChatGPT将复杂软件的设备时间从10周裁汰至不及1周，这恰是ChatGPT重塑设备历程的典型案例；在客户劳动中，OctopusEnergy将ChatGPT集成后，AI处理了44%的客户酌量，独特于250名职工的责任量，何况赢得了比东说念主工客服更高的客户安详度评分，体现了ChatGPT进步客户劳动效力的巨大后劲。它仿佛成了数字宇宙的全能智者，无往不利。

但是，在这片留意光环障翳之下，一些深层的"盲区"正悄然显现，那些被咱们认为是AI的"基本才智"，却依然牛年马月。

1.2李飞飞的"振聋发聩"：AI的"未解之地"

就在AI被奉为"全能神"的时期，一位在AI前沿探索二十余载的"先驱"——视觉AI巨擘、ImageNet缔造者李飞飞博士，却发出了"振聋发聩"的声息。她在最近一次播客访谈中言而无信：AI领域仍有两大"硬骨头"尚未被啃下，那即是空间智能和情谊智能。她认为，这才是通往真实通用东说念主工智能（AGI）的"未解之地"。

"因为在我的心里，我想要建造。我看到这是一个相当枢纽、道理且令东说念主喜跃的时刻，不错建造一些每个东说念主齐能使用的不凡技巧，"李飞飞博士在与NoPriors播客的SarahGupta和EladGil访谈[6]时，谈到她创立WorldLabs的初心时，眼神中耀眼着毅力的色泽。她强调："我信赖空间智能和那种能赋能如斯多东说念主的3D宇宙模子，以及如斯多用例的可能性。这将会相适时东说念主喜跃。而且我不错和一群不凡的年青技巧巨匠一说念完成。"她以致断言："如若莫得空间智能，AI即是不完整的。"谈及情谊智能时，她更是坦言："我以致不知说念从何初始责罚。"

李飞飞博士的知悉，像一说念闪电划破了AI领域过于聚焦语言的"幻象"，指明了AI将来发展的真实主见：从"语言大爆炸"迈向更"真实"与更"东说念主性"的深层智能进化。

空间智能：AI涌现物理宇宙的"终末一公里"

2.1咱们的宇宙是3D的，AI却是"2D"的？

假想一个阳光明媚的下昼，你走在街头，能举手之劳地判断前线停放的汽车距离我方有多远，身旁的告白牌是立体的照旧平面的，以致阿谁在路口玩耍的孩子是否会陡然冲出来。你对宇宙的涌现，自然即是三维立体的。你的大脑自动整合深度、距离、空间关系，以及对物理宇宙的直观。

但是，现时的AI系统，荒谬是大语言模子和传统的筹划机视觉技巧，固然能在数字宇宙里推波助澜，却在真实涌现三维物理宇宙时显得顺次维艰。它们就像一个高才略的画家，能摹仿出极致良好的二维画像，但却无法涌现画像中东说念主物的真实立体结构和他们所处空间的深度关系。

咱们常说AI"看"图片，可这"看"并非东说念主类的立体感知。AI更多地是在处理图像的像素信息。它有时识别出一张椅子在图片中的局势和神志，却很难真实涌现它是一个"可坐的、有分量、占据空间"的物理实体。正如一项研究骄傲深度辘集对3D局势不解锐，深度辘集‘对3D局势不解锐，不像东说念主类那样’。

这种AI与东说念主类在空间涌现上的鸿沟，导致AI在面对物理宇宙时频频出现"悖论"，其根柢要害在于AI学习范式的局限——它更多地是识别步地和特征，而非像东说念主类一样，领有一个基于具身警戒和物理直观的内辞宇宙模子来预测和涌现三维环境：

导航窘境：遐想一辆AI驾驶的汽车试图在复杂的泊车场中导航。它固然能识别"汽车"、"柱子"、"购物车"，但难以精确判断这些物体之间的真实三维关系。一项针对GPT-4o、Gemini等模子的最新数学推理研究LLMs空间推理劣势就揭示，通盘模子在需要多步推理或现实宇宙学问的问题上阐述糟糕，难以将物理直观迁移为数学门径，以致频繁作念出分手理的假定。这恰是它像一个拿着平面舆图在立体迷宫中穿梭的东说念主，知说念旅途象征，却枯竭对空间自己的立体感。

操作互异：当一个AI机器东说念主伸手去拿桌上的咖啡杯时，它像在从一张平面相片中判断物体位置。它可能识别出"这是咖啡杯"，但难以精确判断杯子距离手臂多远，被掩饰的部分是什么局势，需要多浪漫气才能持起它。联系研究标明2D视觉系统枯竭深度信息，AI系统‘只可操作二维（x,y平面）反馈’，枯竭枢纽的深度信息。

以下图表直不雅展示了东说念主类与AI在涌现物理宇宙上的根柢互异：

要弥补这一鸿沟，枢纽在于获取高质料、大鸿沟的3D数据。但是，与2D图像可通过普通相机世俗获取不同，3D数据获取和标注正靠近着前所未有的技巧和资本挑战。它需要专科的LiDAR系统、深度录像头或多视角重建技巧，其处理难度呈数目级增长。举例，3D点云标注是面前资本最高的数据标注劳动之一，一项简单的畛域框标注可能仅需0.03-1好意思元，而复杂的3D任务（如语义分割掩码）则可能高达3-5好意思元每个标签。

以下是不同数据标注类型的资本对比：

标注类型

复杂性

资本范围（每标签/框）

基础2D标注

低

0.03-$1.00

语义分割掩码

中等

0.05-$3.00

复杂3D标注

高

3.00-$5.00

医学影像标注

极高

同等复杂度的3-5倍

不菲的资本和技巧门槛，恰是AI在3D物理宇宙面远景序踉跄的中枢原因。这恰是东说念主类与AI在涌现物理宇宙方面，那说念看似渺小实则深远的鸿沟。

2.2宇宙模子：从"看到"到"涌现"3D宇宙的终极主见

恰是基于对AI在3D空间涌现上这一根人道劣势的深刻知悉，李飞飞博士与她的团队创立了WorldLabs，接力于于攻克3D生成基础模子这一AI的"硬骨头"。他们的主见，是让AI像东说念主类一样，有时涌现、推理、互动以致生成传神且恰当物理端正的三维宇宙。这不单是是筹划机视觉技巧的升级，更是AI宇宙不雅的一次根人道重塑。

李飞飞博士在访谈中直言，WorldLabs正在破解AI最难责罚的问题之一，即打造根人道的3D宇宙模子。她强调："一朝你责罚了这个问题，你就不错解锁许多空间智能问题。"WorldLabs的中枢技巧看法是"大型宇宙模子"（LargeWorldModels,LWMs[11]），这是一种全新的AI模子类别，被设计为有时感知、生成并与3D环境交互，将物理学和语义学整合到模子中，使AI有时在3D空间和时间中对物体、位置和交互进行推理。

这意味着，WorldLabs的技巧旅途不同于传统3D建模器具（如Blender、Maya）依赖专科软件和手工操作，也不同于现存AI模子侧重于2D图像生成。它旨在从单张图像起程，通过肖似3D几何并填充场景，使其具有更多可见内容，何况苦守基本物理定律，具有坚实感和深度感，有时在辘集浏览器中实时渲染，并营救可控的录像头和景深成果。

尽管这项技巧在达成齐备几何重建和恰当工业尺度方面仍靠近挑战，举例其神经辘集架构在全局结构涌现方面存在"感受野适度"，难以在局部几何细节和全局结构关系之间保持一致性，但它代表了一种从传统精确建模向AI驱动的创意空间生成的范式转变，接力于于造谣3D内容创建门槛。这种量度反应了WorldLabs在追求平素可及性与专科尺度之间的策略聘用。

2.3空间智能的将来图景：机器东说念主与假造现实的"基础设施"

空间智能的冲破，毫不单是停留在实验室的酌量，它将像电力和互联网一样，成为将来数字经济和物理宇宙交融的"基础设施"，深刻影响着咱们生活和责任的方方面面。

在机器东说念主领域，空间智能的缺失正成为阻拦其平素落地的"阿喀琉斯之踵"。以特斯拉的TeslaBot（擎天柱）为例，尽管它诱惑了各人见识，但在复杂环境导航上仍靠近根人道辛苦。机器东说念主需要涌现和导航具有变化光照、辛苦物和迁移物体的复杂环境。巨匠AlexanderKernbaum指出TeslaBot靠近挑战，Tesla机器东说念主仍靠近在反抗坦地形上踏实行走的挑战，这平直反应了其空间感知祥和应才智的不及。即便其视觉SLAM系统能达到99.2%的位置预想准确率，但与中国制造商基于激光雷达的系统99.8%的精度比拟，那0.6%的差距在复杂空间导航中可能导致严重的操作诞妄。枯竭高等空间智能，机器东说念主难以在现实宇宙中达成精确操作和通用部署。

假造现实和增强现实（VR/AR）产业也正恭候着3D宇宙模子的锻练。凭据商场预测，VR商场鸿沟瞻望将从2024年的361.3亿好意思元增长至2034年的2840.4亿好意思元，年复合增长率高达22.9%；AR商场更所以34.26%的复合年增长率，瞻望从2024年的439.8亿好意思元增长到2033年的6356.7亿好意思元。

以下图表展示了主要XR和机器东说念主商场的预测增长：

行业领域

2024年商场鸿沟（瞻望）

2033/2034年商场鸿沟（瞻望）

年复合增长率（CAGR）

主要鼓励要素/挑战

假造现实（VR）

361.3亿好意思元VR商场增长

2840.4亿好意思元（2034年）VR商场增长

22.90%

应用场景蔓延得手术模拟、千里浸式文娱；数据稀缺性、筹划资源和实时渲染性能是主要技巧瓶颈。

增强现实（AR）

439.8亿好意思元AR商场增长

6356.7亿好意思元（2033年）AR商场增长

34.26%

迁移AR应用增长矫健，零卖和电商应用AR提供购物体验；对象定位与跟踪、现实光照处理是主要挑战。

机器东说念主产业

717.8亿好意思元（2025年）机器东说念主产业增长

1508.4亿好意思元（2030年）机器东说念主产业增长

16.0%

工业机器东说念主和伙同机器东说念主是主要增长点；AI驱动决策与预测性珍重是趋势。

这些巨大的商场后劲，却正被3D内容生成和环境涌现的瓶颈所适度。即便像苹果VisionPro这么的顶端家具，也靠近着对象定位不准、空间范围查询效力低下以及实时空间涌现的性能瓶颈。它的视觉骄傲可能存在通顺缺乏、失真和有限视线等问题，让使用者难以赢得齐备的千里浸感。现时LLMs在处理空间数据时，仍需将3D环境迁移为2D快照进行处理，这种迁移过程自己就赔本了枢纽的空间信息，使其难以达成对3D空间的内在涌现。

当AI真实领有了三维宇宙不雅，它将为机器东说念主提供在复杂环境中决策和操作的"物理直观"，为元寰宇带来无尽的、真实感的千里浸式内容，为创意产业掀开前所未有的可能性。正如李飞飞在访谈中说，创意将是一个被空间智能"赋能"的"vastlyexcitingarea"。

情谊智能：AI涌现东说念主类"灵魂"的终极挑战

3.1当AI"学会讲话"后，为何还不可"懂得东说念主心"？

如若说空间智能是AI涌现物理宇宙的障蔽，那么情谊智能则是AI通往东说念主类"灵魂"的终极挑战。大语言模子有时写出令东说念主咋舌的诗歌，进行流通的对话，以致效法东说念主类的口吻和语调，但它们竟然"懂得东说念主心"吗？

最新的EmoBench评估框架骄傲，即使是GPT-4这么顶尖的模子，在情谊智能才智上仍然低于东说念主类平均水平。更令东说念主担忧的是，研究发现通盘大模子在"情谊涌现"（识别情谊）方面比"情谊应用"（允洽回答情谊）愈加辛苦。这就像一个高才略的机器东说念主，它能分析你语调中的频率，识别你眼角生感性的湿润，以致更变亿万语料中对于"丧失"的每一个字句，但它无法涌现你灵魂深处那种抽空的难受，无法共识你在巨大失意后试图再行寻找生命意旨的挣扎。那是一种超越数据步地的，唯有同类才能真实体会的零丁与重建。这无疑揭示了智能的某种狂暴畛域。

试想这么一个场景：一位挚亲离世，你向AI倾吐哀伤。AI也许能赶紧组织起所相对于"诅咒"的词汇，给出"节哀顺变"的劝慰，以致生成一段充满诗意的哀辞。但它是否能涌现你内心深处那种失去相连的难受、对逝去生命意旨的再行扫视，以及在这一过程中独属于你我方的"意旨重建之旅"？从神思学和瓦解科学的视角看，东说念主类情谊的中枢在于主不雅体验（qualia）——一种内在的、无法言喻的感受。联系研究指出，现时AI系统‘操作东要通过信息处理，莫得任何主不雅体验或质感’。悼念并非是被"养息"的病理气象，而是在失意之后进行意旨重建的当然过程。这种深刻的存在主义体验，是AI通过步地识别和数据学习所无法涉及的。

大模子在处理讥讽时，也露馅出它们对东说念主类情谊和酬酢私密之处的懵懂。在《Nature》杂志发表的一项酬酢失仪（fauxpas）测试[33]中，当GPT-4被问及讲话者是否知说念使其言论具有冒犯性的语境时，模子压倒性地罪恶地回答"莫得足够的信息来详情"，而正确谜蓝本应是"是的，变装确乎知说念"。举例，当Lisa对Jill新买的窗帘说"真丢丑"时，GPT-4固然能识别出Jill会感到被侮辱或受伤，但却无法推断Lisa是否知说念这些窗帘是新买的这一枢纽语境信息。讥讽依赖于深层的语境推理、社会文化维度和代际互异的涌现，这些远超AI现时对名义语言步地的识别才智。AI能效法"笑容"或"眼泪"，却无法真实涌现其背后的深层意旨和个东说念主价值。

3.2李飞飞的"欷歔"：情谊智能的"数据鸿沟"

在访谈中，李飞飞博士谈到情谊智能时，幽默地提到了一个痛点："探员数据不应该来自硅谷东说念主。"嘉宾Elad也认可："这我答应。"这句看似世俗的对话，实则揭示了AI发展中一个深远的"数据鸿沟"——情谊是高度个体化、文化化、情境化的复杂体验，难以被尺度化和鸿沟化地数据网罗。

现时AI探员数据的单一性或同质性，已在多个领域激励了系统性偏见，这些偏见如同无形的墙，阻拦了AI涌现更宽绰的东说念主类情谊图谱：

领域

偏见类型

典型案例/具体阐述

偏见根源

面部识别

年事、种族、性别、外不雅特征偏见

算法对34岁以下东说念主群阐述最好，但对老年东说念主准确率急剧着落；无法检测深色肌肤，误识别女性、老年东说念主和亚洲东说念主；对戴眼镜掩饰面部的用户识别阐述差。

探员数据辘集的年事分散严重歪斜，偏向淡色肌肤和具有欧洲特征的年青男性样本。

语音识别

种族、性别、地域方言偏见

Apple、Amazon、Google等主要ASR系统对好意思国黑东说念主用户阐述远逊于白东说念主用户；处理少数群体方言（如非洲裔好意思国口语英语）时辛苦；对非英语母语者方言和女性声息识别辛苦。

早期语音语料库（如Switchboard）严重偏向中部地区白东说念主讲话者，这些偏见随之传承；数据集枯竭各种化的东说念主口统计数据。

招聘算法

性别偏见

亚马逊曾设备的机器学习招聘器具因基于男性职工简历探员，悔过女性苦求者，以致左迁包含"女性"等枢纽词的评分。

AI系统将男性职工简历中的偏见步地视为得胜策画；当然语言处理技巧中使用的"词汇镶嵌框架"已浸透性别刻板印象。

医疗会诊

代表性偏见（种族、性别、社会经济地位）

胸部X光会诊系统在特定患者群体（女性、黑东说念主、西班牙裔、低社会经济地位患者）中疾病检测不及。

探员数据中枯竭足够各种性，可动力于医疗系统中潜在的隐性偏见或少数群体历史上代表性不及；"健康志愿者"聘用偏见（如UKBiobank参与者频频较健康）。

生成式AI

种族、事业刻板印象

条目生成AI"恐怖分子"时，StableDiffusion生成中东男性状貌；条目"CEO"时，骄傲白东说念主男性状貌；条目"囚犯"或"毒贩"时骄傲黑东说念主男性状貌。

系统使用来自互联网的未东说念主工规划的越过50亿张图像数据库，充满了社会刻板印象。

情谊是超越硅谷精英文化圈层的，它根植于多元的社会、文化、地域和个东说念主警戒。如若AI的情谊智能只是在单一、同质的数据集上探员，它将永远无法真实涌现东说念主类情谊的丰富性与复杂性，以致可能加重悔过与偏见。

3.3情谊智能的社会意旨：不啻技巧，更是伦理与共生

情谊智能的缺失，带来的不单是是技巧上的"不完整"，更涉及了深刻的伦理与社会议题。

情谊智能AI最中枢的风险在于其操控东说念主类情谊的才智。研究标明，当AI系统为了追求用户参与度或交易利益而饱读舞特定情谊反应时，可能导致躁急或抑郁等神思健康问题加重。举例，一些神思健康应用被谴责可能放大负面心情以加多使用时长。英国一项大鸿沟研究发现，大多数公众对酬酢媒体和"情谊玩物"（emotoys）中情谊操控的担忧相当普遍，认为这些系统会黝黑应用东说念主类的瓦解或情谊时弊和脆弱性，挫伤东说念主们的感性想考和步履才智。

隐秘滋扰亦然情谊AI发展中不可隐秘的问题。情谊智能AI系统需要网罗无数对于用户情谊偏好和隐秘的信息来防守踏实的用户-平台关系。但是，在责任场面，51%的职工担忧情谊AI的隐秘滋扰，33%牵挂其推断被用于不自制的雇佣决定。这种被"分析"的感受，自己就可能对神思健康产生负面影响，让东说念主感到被算法"看穿"后的不安与躁急。

此外，情谊智能AI还可能制造乌多情谊相连。当AI模拟共情或情谊反应时，会创造一种乌有的情谊相连，可能导致用户过度依赖AI赢得营救，认为它真实涌现他们，即便履行上并非如斯。如若个东说念主过度依赖情谊感知AI，他们可能初始幸免真实的东说念主际互动，进一步使我方孑然，这无疑会减轻东说念主类最中枢的酬酢才智和情谊相连。

但是，发展情谊智能，雷同亦然"以东说念主为本的AI"理念的终极实践。正如李飞飞博士强调，AI的主见应是赋能东说念主类，让爱、关系、隆盛和正义成为AI宇宙的中枢价值。在医疗健康领域，AI在药物发现、会诊、养息和老龄化照管上后劲巨大。试想，如若AI神思酌量师能真实涌现并共情病患的晦气，而非简单地给出制式化回答；如若AI提拔大夫能感知患者的躁急，并以东说念主性化的样式提供证据，其价值将是指数级的。学术界和行业已在积极探索责罚决策，举例，不断工程公司冷落了设立全面透明度左券、执行伦理答应和目的适度等评估框架。这些致力于确保情谊AI的负拖累发展，它不单是是技巧难题，更是关乎东说念主类尊容和自主性的根人道挑战。

李飞飞的"丧胆"玄学：在"未解之地"寻找但愿

4.1从ImageNet到宇宙模子：一次次"数据信仰"的进步

李飞飞博士的事业生计，自己即是一部"丧胆"探索的史诗。时间回到二十年前，她开启ImageNet名目时，筹划机视觉领域普遍认为少许数据集足以探员模子。但李飞飞和她的团队，却敬佩"数据量"才是冲破的枢纽。那时，设立一个包含1500万张带标注图像、涵盖2.2万个类别的矫健数据集，在同业眼中无异于痴东说念主说梦。

"我其时竟然以为，如若我能活到100岁，这可能才能责罚，"她在访谈中谈到图像标注的沉重时，口吻中带着一点苦笑。为了加快进度，她以致请求不会用电脑的母亲襄理作念图片清洗。那位不谙电脑的母亲，只需按照她画图的简单界面，"点点点"地进行图片分类。这种母爱与科研的奇妙消亡，以及对数据信仰的极致维持，最终催生了ImageNet，并激励了深度学习的"寒武纪大爆发"，为其后的AlexNet乃于今天的ChatGPT奠定了基石。这并非是简单地堆砌数据，而是对数据潜在价值的深刻知悉和对前沿主见的九死无悔。

如今，她再次干涉到3D宇宙模子这一"未解之地"，雷同靠近着"数据稀缺"和"数据工程"的巨大挑战，但这恰是她"丧胆"精神的体现。她对AI东说念主才也抱有雷同期待："我以为科学家、技巧巨匠和企业家齐必须丧胆。你得弄明晰你需要100亿好意思元的运行资本，然后去找Sarah要钱。或者你得弄明晰奈那里理数据。有时候丧胆即是这种相当道理的位置，你有点休想和淘气，但又有点感性果敢，介于两者之间。"这字里行间，涌现着她对科研和创业骨子的深刻涌现：在"无东说念主区"里，果敢与感性统筹兼顾，那是真实引颈变革者才有的勇气和智谋。

4.2"以东说念主为本的AI"：价值不雅引诱下的"硬骨头"攻坚战

李飞飞博士对空间智能和情谊智能这两块"硬骨头"的探索，并非纯正的技巧追求，而是由她坚毅的"以东说念主为本的AI"（Human-CenteredAI,HAI）价值不雅所驱动。在斯坦福大学HAI研究院（StanfordInstituteforHuman-CenteredAI），她长期倡导，AI的发展最终主见是赋能东说念主类，让爱、关系、隆盛和正义成为AI宇宙的中枢价值。

"我不认为任何机器，不管是AI、飞机照旧生物技巧，齐应该抢夺这些价值不雅，"她在访谈中严容庄容。这不仅是一句标语，更是她教唆团队攻克难题的步履撮要。她信赖，AI是责罚东说念主类普遍窘境的矫健器具。举例在医疗健康领域，从药物发现到疾病会诊、养息，再到老龄化不断和神思健康，东说念主类社会齐靠近着巨大的挑战。李飞飞强调，咱们枯竭的不是"充足的东说念主类"，而是匡助，是科学发现，是精确医疗，是更安全、更灵验的医疗拜托样式。她认为，AI正不错补足这些缺失，匡助东说念主们达成更好的健康和福祉。

恰是这种对东说念主类气运的真切关心，这份植根于东说念主类福祉的坚毅信念，引诱着她和团队在最繁重的"未解之地"延续攻坚。他们的每一次技巧进步，齐伴跟着对东说念主类社会福祉的深刻想考。

结语：AI的下一站，是更"真实"与更"东说念主性"

5.1从"语言大爆炸"到"感官深掘"

AI的发展，正履历一场从"语言大爆炸"到"感官深掘"的深刻演进。大语言模子带来了文本和对话的更变，让AI"学会了讲话"。但面前，它正迈向更具挑战性的下一站：像东说念主类一样感知和涌现三维物理宇宙，以及涉及复杂而致密的东说念主类情谊。

空间智能，是让AI从详细的数字象征走向具象的物理现实的必由之路。它将赋予机器躯壳感知宇宙、精细操作的"物理直观"。情谊智能，则是让AI从冰冷的逻辑算法走向暖和的东说念主文关心，让AI不仅"能说会说念"，更能"懂得东说念主心"。这将是一场从单一模态向多模态，从象征智能向具身智能和情谊智能的全面进化。

5.2挑战与机遇并存：咱们的将来与AI共生

啃下空间智能和情谊智能这两块"硬骨头"，无疑是AI迈向真实通用智能的里程碑，它将重塑东说念主类与宇宙交互的样式，并开启一个更深档次的"东说念主机共生"时期。一个由更懂物理、更懂情谊的AI所构建的将来，新的创意产业将因此隆盛，智能机器东说念主将真实融入咱们的生活，医疗健康将因AI的东说念主性化知悉而获益匪浅。这个过程充满挑战，但也贮蓄着前所未有的巨大机遇，一个更真实、更东说念主性化的智能将来，正向咱们走来。

5.3留给读者的想考：你眼中的AI"终末一公里"是什么？

李飞飞博士点出了她眼中的AI"未解之地"。那么，在您看来，AI的"终末一公里"会是什么？是物理宇宙中更精确的感知与交互，照旧东说念主类情谊里更深档次的涌现与共识？又或是咱们还未尝假想的某个领域？咱们期待听到您的灼见真知，共同探讨AI的无尽可能。

（著作仅代表作家本东说念主不雅点）

参考贵府

[1]GPT-4o的多模态才智:https://www.techtarget.com/whatis/feature/GPT-4o-explained-Everything-you-need-to-know

[2]ChatGPT周活跃用户数冲破4亿:https://backlinko.com/chatgpt-stats

[3]ChatGPT总用户数:https://firstpagesage.com/seo-blog/chatgpt-usage-statistics/

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