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图灵奖得主理查德 · 萨顿 WAIC 2026 发言:AI 还“比较弱小且不可靠”

2026/7/17 18:18:27 来源: 作者:Dale 董雨晴 责编:问舟

7 月 17 日上午,WAIC 2026 主论坛现场。两位发言人的观点,形成了某种微妙的对峙。

一位是 2024 年图灵奖得主、强化学习领域主要奠基人理查德 · 萨顿。他的发言不长,但每一句都在拆今天 AI 行业的台。

他上来就说了一句话:" 有的人会害怕 AI,他们也有原因和理由夸大重要性,特别是它的进步到底有多快。"

他说行业普遍混淆了两个概念 —— 智能和计算。" 这里大多数是计算的能力,我们必须要把这两者的定义区分开。" 他直言,当前 AI 系统 " 主要是在使用人类知识的力量,并且把它再交付给我们,他们并没有能力发现自己的知识 "。" 从很多方面他们是比较弱的,他们在整个思考过程中还是存在一些问题的,并不是如此强大。"

他特意纠正了一个被行业反复使用的概念 —— 图灵测试。" 图灵从来没有用过 ' 图灵测试 ' 的提法,他讲的是模仿游戏。" 他说,大家普遍有一种误解,图灵认为 " 像人一样行为 " 并不是人工智能的测试。

萨顿最核心的判断是:我们现在还处于 " 人类数据的时代 "。大部分的机器学习是进行知识的转移 —— 从人转到机器身上。但 " 这种方法现在已经达到极限了,很多高质量的数据源被用完了,生成新的知识是这个范式没有办法做到的 "。

他主张迈入 " 经验时代 "——AI 需要新的数据来源,来自智能体自己的经验,它和世界的互动。" 它是第一视角的。" 他举了 AlphaGo 和 AlphaProof 的例子,还放了一段婴儿玩玩具的视频来说明什么是 " 通过行为决定输入 "—— 婴儿没有静态数据集,他的行为决定了他收集什么数据。

他的结论很直白:现在的大语言模型 " 没有奖励信号,它没有办法知道这个行为是好的还是不好的 "," 基本上没有办法把真的和假的区分开 "。他最后总结:" 现在的 AI 智能还不够强大,我个人认为它是比较弱小而且是不可靠的,因为会产生很多的错觉。"

但他说完这些之后补了一句 ——" 但是同时它是非常有用的 "。

紧接着发言的是阶跃星辰董事长、千里科技董事长印奇。

印奇回顾了自己 15 年的 AI 创业经历,说 AI 创业已从小众赛道成为全球重要共识。他判断 2026 年模型能力正在跨越关键临界点,"AI 已从只能连续执行数秒任务,进阶到能够独立工作数十小时,行业正站在 AGI 高峰的山脚下 "。

他提出了 " 三大结构性变革 "—— 新系统、新载体、新网络。

新系统层面,他提出 "Agentic OS" 的概念,认为智能体能力由模型能力与智能体操作系统能力共同决定," 决定智能体能够走多远 "。新载体层面,终端设计理念将从 " 以人为本 " 进一步走向 " 人机共生 ",电脑、爱游戏电子开户【中国】有限公司官网、汽车和机器人将成为同一智能体在不同场景下的不同 " 身体 "。新网络层面,他提出 "A2A 网络 " 将连接人与智能体,智能体将拥有自身的身份、能力与信用," 自主寻找伙伴、组织协作和完成交易 "。

印奇说,智能体将从聊天工具进化为 " 生产力的最小单元 "。未来工程师、设计师、研究员都能拥有专属智能体," 使一个人具备一支团队的能力 "。

他也谈到了风险。他说智能体进入现实世界带来的 " 不只是能力跃迁,更是秩序重构 "。行业需要回答智能体代表谁行动、行动后果由谁负责,如何确保身份可信、权限可控、行为可追溯。他说:" 未来不是机器替代人的世界,而是人与智能共同进化的世界。当智能体进入物理世界,每个人的可能,都将被十倍放大。"

两个人的发言放在一起看,有意思的地方在于 —— 他们说的其实是同一个方向,但态度不完全相同。

萨顿在否定当下。他否定的不是 " 智能体 " 这个方向,而是今天整个行业用静态人类数据堆算力的路径。他说这条路走到头了,AI 需要从自己的经验中学习,而现在的模型 " 比较弱小且不可靠 "。

印奇在押注未来。他押的恰恰就是萨顿说的那个方向 —— 智能体走出数字屏幕,进入物理世界。但他比萨顿乐观得多。他认为临界点已经到来,变革就在眼前,而且 " 每个人的可能都将被十倍放大 "。

两个人在终点上没有分歧,都认为经验驱动的智能体是未来。但在节奏上,一个觉得还没到时候,一个觉得就是现在。

萨顿的批评如果成立,今天所有靠堆参数、喂数据做大模型的公司,都面临范式层面的挑战。印奇的判断如果成立,未来 3 到 5 年整个硬件产业和操作系统生态都要重写。

WAIC 2026 的主论坛,就这样把两种声音同时摆在了台上。一个来自学术界最顶尖的理论奠基人,一个来自产业界最激进的创业者。

谁说得对,可能需要三到五年才能验证。但至少在今天,这场对话本身就是一个行业现状的注脚 ——AI 走到 2026 年,共识越来越少,分歧越来越多。

2026 世界人工智能大会专题

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