超级智能的定义与时间表 - 施密特将超级智能定义为比地球上所有人类智能总和还要聪明的存在，即“总和级别的智慧”[6] - 施密特预测超级智能可能在3至4年内实现，其判断依据是旧金山一群研究者的信念[7] - 李飞飞质疑当前AI是否具备如牛顿般的根本性创造力，认为真正的超级智能可能远未开始[3][8] AI当前的能力与局限 - 当前AI擅长处理海量数据并掌握多种语言，但在连续逻辑推理和跨领域直觉联想方面存在盲点[12][15] - AI缺乏“顿悟”能力，无法像人类科学家那样从混沌中提出全新的问题，例如无法仅凭行星运行数据自行推导出万有引力[13][17] - 现阶段AI的角色更接近于超级助理，能够高效整理信息但难以跳出信息框架进行原创性突破[16][18] AI对效率与财富分配的影响 - AI技术可显著提升各行业效率，例如优化石油网络调配10%可为国家节省数十亿美元，或加速新药审批以降低研发成本[21] - 效率提升带来的财富增长可能不会平均分配，而是通过网络效应集中在少数国家、公司及资本持有者手中[20][22] - 缺乏稳定政府、高等教育体系及关键工业结构的地区（如非洲）以及能源成本高昂的地区（如欧洲）可能在AI革命中被进一步边缘化[24][25][26] 人机协作的未来模式 - 未来强大之处在于人类与AI组成的“搭档组合”，人类的好奇心、审美及创造冲动具有不可替代的价值[31][32] - 必须确保人类在技术发展中的中心地位，强调人的尊严与能动性，最终决定权需掌握在人类手中[34][35][36][38] - 可能出现人类之间、AI之间及人机协作三种模式的并存，但公众关注点将聚焦于人机共同完成的挑战[33] AI技术形态的演进与应用 - AI正从语言模型向构建可交互的持久性三维空间演进，例如李飞飞团队开发的Real-Time Frame Model能实时生成并记忆3D场景[40][41][42] - “世界模型”技术可应用于医疗手术训练、沉浸式教育体验及城市规划预演等具体场景，实现工作、学习与娱乐方式的变革[43] - AI角色经历从信息回答者到世界构建者的转变，未来可能进一步成为物理世界的重组者，例如自行设计能源解决方案[44][45]