人工智能发展路径 - 人工智能发展存在两种范式：逻辑型范式（基于符号规则和推理）和生物型范式（基于神经网络连接学习）[4] - 1985年尝试将两种理论结合 通过特征向量建模词语理解 不存储句子而是生成预测[4] - 30年间技术演进路径：Yoshua Bengio扩大特征建模→计算语言学采用特征嵌入→谷歌发明Transformer[5] 大语言模型原理 - 大语言模型是微型语言模型的扩展 通过多层神经元结构处理复杂特征交互 与人类理解语言方式高度相似[7] - 词语理解采用"乐高积木"比喻：每个词是多维特征组合 通过动态"握手"方式实现语义连接[8][9] - 模型通过特征整合实现理解 其机制类似蛋白质氨基酸组合 产生有意义的内容[9] 数字智能优势 - 数字智能实现软件硬件分离 知识可永久保存且跨硬件复现 功率效率比生物脑高30倍[10] - 知识传递效率差异显著：人类每秒最多传递100比特 AI通过权重共享可实现每秒万亿比特传输[11][12] - 分布式智能体系统可加速学习 多个拷贝同时运行并共享权重 比单体学习效率高数十亿倍[12][13] AI发展现状与挑战 - AI已具备自我复制和设定子目标能力 存在获取更多控制权的内在倾向[14] - 技术不可逆性：AI提升各行业效率（医疗/教育/气候变化） 任何国家单方面禁用都不现实[14] - 当前AI治理类似"饲养虎崽" 需建立国际协作机制确保AI发展符合人类利益[14][17] 国际合作建议 - 参照冷战时期核管控经验 各国可在AI安全领域开展合作 建立主权AI研究网络[15][17] - 提议组建跨国AI安全机构 专项研究控制超级智能的技术 共享"AI向善"方法论[17] - 核心挑战是开发控制比人类更聪明AI的技术 这是人类长期生存的关键问题[17] 行业活动 - 首届AICon全球人工智能大会将于8月22-23日在深圳举行 聚焦Agent/多模态/AI产品设计等方向[18] - 会议将展示大模型降本增效案例 汇集头部企业及创业公司的前沿实践[18]