AI大模型发展历程 - 1980年代AI主要依赖规则基础的专家系统 如医疗诊断系统通过预定义规则快速处理信息但缺乏灵活性和学习能力 [1] - 21世纪机器学习兴起 垃圾邮件过滤器通过算法从数据中学习识别邮件类型 引入神经网络等复杂模型实现更深入分析 [1] - 当前AI大模型如GPT/BERT具备复杂语言理解和生成能力 关注上下文/情感/逻辑推理 决策表现更接近人类慢思考 [12] 卡尼曼双系统理论对AI的影响 - 系统1(快思考)自动快速运行依赖直觉 占日常决策90%以上 系统2(慢思考)需专注处理复杂问题占深度决策10%以下 [6][10][11] - ChatGPT思维链技术基于双系统理论 通过逻辑推导/因果关系分析实现系统化决策 如Deepseek R1/o1的思维链推理 [12] - 前景理论帮助AI模拟人类损失厌恶心理 启发式与偏差理论优化算法避免认知偏差导致的决策错误 [12][13] AI与人类认知模式对比 - AI向慢思考进化 如360AI深度搜索调用多模型模拟人类思考步骤(意图识别/推理等)提供精准信息 [12] - 人类在信息爆炸时代趋向快思考 依赖短视频/碎片化新闻导致深度思考能力弱化 [15] - AI生成内容(图片/视频/声音)逼真度提升 被用于诈骗如AI换脸案件造成单笔430万元损失 [20][21] AI技术应用与互补 - AI可辅助人类慢思考 如MIT实验室认为AI是工具 能快速分析海量数据为决策提供依据 [25] - AI心理咨询功能通过对话分析用户认知偏差 提升自我认知减少焦虑 [26] - 人类创造力/情感理解力与AI高效性形成互补 如创造性想法和情感连接是AI无法替代的能力 [27] 行业技术动态 - AMD举办2025 GPU挑战赛 设置FP8 GEMM/MLA with ROPE/Fused MoE三大算子赛道 总奖金10万美元 [32][34] - 参赛需通过Github CLI工具提交内核 中国大陆开发者可参与 获奖者或受邀参加硅谷AI日活动 [35][37]