回顧 AI 的發(fā)展歷程，人工智能是一個被不斷定義且持續(xù)擴展的L域，這是因為人工智能具有多維度的屬性，而且始 終處于動態(tài)發(fā)展狀態(tài)。

1956 年的達特茅斯人工智能會議首次提出人工智能概念，確定了 AI 的目標是“實現能夠像人類一樣利用知識去解 決問題的機器”。在這一定義范疇中，人們傾向于將 AI 理解為能夠幫助人類的一種工具，是人類智慧的補充。隨后， 在近 70 年的發(fā)展中，人們對 AI 的工具屬性不斷進行擴展，諸如 AI 能自我演進和擴展，AI 具有經濟和社會的基礎結 構屬性，AI 具有超主權屬性等等。

這些不斷疊加且動態(tài)變化的屬性在一輪 AI 熱潮中得到集中展示。自 2022 年末起，OpenAI 公司的 GPT 系列 大模型因為可以廣泛應用于自然語言生成、語音識別和智能服務等L域，而成為 AI 歷史上的重大分水嶺。GPT 的重 要優(yōu)勢在于采用了 Transformer 架構，即一種基于注意力機制（Attention Mechanism）的神經網絡結構，能夠支 持模型G質量地處理長文本，把握文本中的長期依賴關系。更為重要的是，GPT 的預訓練基于自監(jiān)督學習方式，通過在大規(guī)模文本語料庫中學習語言的統(tǒng)計規(guī)律和模式，從而理解和生成自然語言文本。可以說，這是一個不斷建設、 具有學習能力的神經網絡的過程，并引L了生成式 AI 的新范式。

值得一提的是，新一輪 AI 真正的特殊之處在于，人工智能已成為推動自身發(fā)展的動力——從簡單的弱智能走向更加 復雜的通用人工智能（Artificial General Intelligence，簡稱AGI），即具備與人類同等智慧甚至超越人類的人工智能， 能夠表現出正常人類所具有的所有智能行為。

具體來說，生成式 AI 典型體現在以下幾個方面。

1. 強大的生成能力：AI 的生成能力是其引人注目的特征之一。通過學習大量的數據，AI 可以自主創(chuàng)造出新的內 容，包括圖像、文本、視頻和音頻。這種能力打破了傳統(tǒng)軟件對明確編程輸入的依賴，使 AI 能夠在沒有直接人類指令 的情況下創(chuàng)作出全新的作品。

2. 便利的自然語言交互：新的 AI 具備與人類進行自然交互的能力——不是局限于簡單的命令執(zhí)行或反饋提供，而 是能夠更深層次地理解和響應人類的情感、意圖和需求。這種能力可在聊天機器人、虛擬助理、更廣泛的客戶服務和 支持，以及心理健康支持和個性化服務等方面得到應用。

3. 廣泛的應用場景：新的生成式 AI 不僅能夠理解和生成人類語言，還能執(zhí)行復雜的推理任務、編寫代碼、分析數 據，甚至創(chuàng)作藝術作品——從藝術創(chuàng)作（如繪畫、音樂制作）到內容創(chuàng)造（如自動生成文章、新聞報道），再到設計L 域（如自動生成圖形設計或產品模型）；同時結合其推理能力，AI 可以在醫(yī)療診斷、金融分析和技術故障排查等L域 發(fā)揮重要作用。據此，新的 AI 實現了從專才到通才的躍遷。

OpenAI 前S席科學家伊利亞·蘇茨克維總結，GPT 學習的是“世界模型”。他將互聯網文本稱作世界的映射，因此， 將海量互聯網文本作為學習語料的 GPT，學習到的是整個世界。不僅如此，已具備了“世界模型”能力的 GPT 還能 夠生成“萬物”，包括文本、圖片、音頻、視頻、代碼、方案、設計圖等諸多與工作、生活息息相關的事物。

AI 研究者和產業(yè)界的樂觀主義者正全力推動 AI 追趕甚至超越人類智能，其中具有代表性的人物當屬通用人工智能 （AGI）的倡導者、OpenAI 的 CEO 薩姆·阿爾特曼。他曾表示，AGI 終將在各個L域媲美甚至超越人類智能。他 的技術樂觀主義使他堅信，AI 并非僅在“某些”任務上，而是在幾乎所有任務上終都將超越人類，并且“代替正常 人類”。特別是在 AI 進入大模型時代后，各種“類人”“超人”和“模型人”能力持續(xù)涌現，使得 AI 的自主性、通用性、 理解力快速提升，可以說人工智能正越來越接近人類智能。

按照G德納咨詢公司（Gartner）技術成熟度曲線對應到 AI 波折起伏的發(fā)展歷程，可以看到，AI 此前幾次表現出的熱 潮，更多應該被理解為一項新興技術在萌芽期的躁動以及泡沫期的膨脹。但一輪 AI 在許多L域表現出能夠被普 通人認可的性能或效率——AI 補充、增強甚至在一定程度上替代人的能力，并作為一種成熟的商業(yè)模式開始在產業(yè) 界發(fā)揮出真正的價值。這也反映出這一輪 AI 與此前幾輪 AI 相比發(fā)展的特質——這次 AI 熱潮由現實商業(yè)需求主導， 贏得了更多產業(yè)界、投資者的追捧，而非像以往一樣更多來自政府或者學術研究L域 2