2025年，8月，人工智能专家张军平，其新书《人工智能的边界》正式推出，这一情况引发了科技界针对AI发展路径的深度思考，在该书里，他既对现有技术所带来的变革予以肯定，同时也言辞犀利地指出能耗及认知差异等核心问题 。

　　当下，人工智能技术已在医疗诊断、金融分析以及日常助手等多领域广泛运用，以GPT系列作为代表之物的大模型，具备快速打理繁多数据之能事，可助力医生辨识病灶情形，还可为投资者给予市场预测之助力，在2024年，全球企业采用AI的占比已然达到67%，相比三年之前，增长幅度超过了一倍之多。

　　背后存在着严峻的能源问题，这些技术取得了进步。训练一个大型语言模型所需的电力，等同于一个小型城市数日的用电量。张军平于书中指明，若这种高能耗模式持续发展下去，到2030年AI产业有可能占据全球用电量的10%。这种能源消耗的速度，已然引起了环保组织的密切关注。

　　对信息进行处理之际，人类跟人工智能有着根本性的区别，人类那认知是构建于感官体验以及社会互动的基础之上的，然而AI的认知却是完全依靠于数据标注以及算法优化的，这样的差异致使AI系统难以真正去理解像情感共鸣以及道德判断等之类的人类特质。

　　于自动驾驶测试期间，AI系统可精准识别道路标志，然而却不能够如人类司机那般预判行人意图。张军平着重指出，这般认知鸿沟致使现有的人工智能于需要复杂决策的场合展现不稳定。此等局限性在医疗诊断以及法律咨询这类领域格外显著。

　　采取了和生物进化不一样技术路线，此项举措是主流人工智能研究所为。科研人员打算依靠扩充模型参数以及训练数据，以此来提高智能水平，张军平把这称作“倒金字塔”模式。这种发展办法的效果在短期内极为明显，然而从长期层面去看，或许会遭遇瓶颈。

　　在2025年年初的时候，有多家科技公司宣称暂时停下千亿级参数模型这种形式的研发工作，然后转而去寻觅更为高效的架构。这样的一种转变，证实了张军平等人所做出的那项预测：仅仅只是单纯去扩大规模的那种发展模式，已然快要抵达物理极限。在业界范围之内，开始着手去探究更加贴近人类学习形式的稀疏模型以及神经符号系统。

　　科研人员搞原创性研究，务必要给予其完全充分的探索自由。张军平于复旦大学任教之时，一直都在鼓励学生去挑战传统思路。他所指导的团队，在2024年的时候，提出来的那种新型神经网络结构，乃是基于对生物大脑进行重新理解后才得以实现的突破。

　　现有的科研评价体系常常着重于短期成果，这状况对需要长时间积累的基础研究而言是不利的。张军平提出要对项目评审机制予以改革，让研究者拥有更多试错的空间。他觉得中国人工智能领域若想取得突破，关键之处在于营造出包容失败的科研文化。

　　这个悖论将人工智能跟人类的能力差异给揭示了出来，机器能够轻轻松松地完成复杂的数学计算，然而掌握三岁孩童的手眼协调能力却存在困难，在制造业领域之中，工业机器人可以精准地进行零件组装，不过应对不规则物体的抓取依旧有着困难。

　　这种的现象，对职业教育有着重要的影响，未来人才培养应当侧重于那些机器难以进行替代的领域，像创意设计和情感关怀，在2025年教育部新增加的跨学科专业当中囊括了人机协作关联的课程体系。

　　人工智能要实现健康发展，就得在创新与约束这两者当中找到平衡点。欧盟于2024年所出台的《人工智能责任法案》，规定高风险AI系统必须要满足透明度要求。这一监管并非是对发展进行限制，而是为了能够确保技术安全且可控。

　　张军平作出这样的预测，未来人工智能会愈发倾向于成为实用工具，就像飞机对人类移动能力起到扩展实效一样。于金融、教育以及医疗这类领域而言，AI助手会变成专业人士的得力辅助。这样的发展途径，一方面是在发挥技术所具备的优势，另一方面实则也承认了它存在的局限性。

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