文章核心观点 - 当前人工智能（AI）领域存在严重的“命名谬误”和概念滥用现象，大量传统技术或产品被简单冠以“AI”之名进行包装，这导致了概念滑坡、资源错配和公众信任风险，可能阻碍行业真正的技术进步与健康发展 [1][2][3][4][6][7] AI概念泛化与滥用现状 - AI概念被过度泛化，成为项目方案中的“万能标签”，例如将自动感应信号灯系统更名为“AI智慧交通系统”，或将城市监控摄像头阵列命名为“城市AI大脑” [2] - 存在普遍的朴素认知误区，将App、编程、机器人、电路设计甚至“能插电的”都等同于AI [2] - 全球范围存在“术语通胀”，例如美国证券交易委员会（SEC）曾对滥用AI概念进行虚假包装（即“AI washing”）的投资顾问公司开出罚单 [3] - 欧盟在推进《人工智能法案》时，也面临界定“AI系统”的挑战，因为大量传统软件试图挤进“AI”范围以获取资本和政策倾斜 [3] “命名谬误”的根源与危害 - “命名谬误”指以为给事物贴上“智能”标签就等同于理解了其本质，认为它真的拥有了智能 [4] - AI的技术基石是数学、逻辑学与计算机科学，学习门槛高，公众的“智能期许”与技术现实之间存在巨大断层，为“命名谬误”提供了空间 [4] - 将复杂的机器学习等技术概念简化为大众语境下的“智能”，导致了“宣称通胀”和“概念滑坡” [4] - 命名并非中性行为，而是对现实的塑造，十年前“大数据”概念的滥用就是“名实分离”的前车之鉴，导致行业错失真正提升的窗口 [5][6] - 相较于“大数据”，AI的技术颠覆性和受关注度更高，因此“名不副实”造成的资源浪费、路径锁死与信任挑战危害将更为深远 [7] 概念滥用引发的行业风险 - 催熟繁荣与资源错配：命名泡沫可能加速产业繁荣，但也可能导致期望落空和公众信任危机，历史上有“专家系统”热导致的“第二次AI寒冬”和2000年互联网泡沫破灭的先例 [8] - 当所有公司都宣称是“AI”时，伪AI产品会拖累真正AI公司的竞争，且一旦伪产品失败，会连带引发对真技术的怀疑 [8] - 表面繁荣导致创新资源错配，例如在“具身智能”领域，资源过度涌向“人形机器人”，使其他形态（如轮式、足式、软体机器人）被边缘化，尽管后者可能更贴合技术定义 [9] - 国家发改委已提出要防范人形机器人领域重复度高的产品“扎堆”上市、研发空间被压缩等风险，释放出鼓励多路径探索的信号 [9] - 科幻想象与想象力禁锢：公众容易对“强人工智能”产生不切实际的“终极幻想”，不利于集中精力解决AI当前面临的复杂具体问题 [10] - 单一维度的宣传使某些技术路线（如对话式大模型、人形机器人）获得过量关注，筑起认知壁垒，限制了对AI未来多样可能性的探索 [11] - 在数字化基础薄弱的领域（如“AI+教育”），“想象力禁锢”尤为突出，AI被简化为“接入大模型接口” [11] 对行业健康发展的建议 - 专业领域的研究者和管理者需要恪守清醒的判断力，更精确地使用名词和定义，更客观地展现技术能力和边界 [12] - 需要共同维护AI领域的“语义卫生”，让技术名副其实，而非“以名行事” [12] - 真正的AI时代不在于如何描绘AI，而在于如何用它真正地改变现实 [12][13]