周鸿祎谈到，Open AI设定的目标太宏大了，是通用人工智能AGI想在各个方面超越人类、碾压人类，这个目标短期来看是很难实现了。他提到，观察谷歌和Open AI最新的技术产品，可以分析出人工智能隐含的技术发展方向。
第二，大模型从快思考向慢思考转移，用思维链技术做复杂推理成为大模型发展的新方向，说明规模定律已经演化出了一个新的方向。原来的规模定律是训练的时候堆算力，到了慢思考是要在推理阶段，也就是结合业务工作使用的阶段堆算力。“大模型已经进入发展的深水区，我相信国内模型厂商也会在3个月的时间里，推出自己的思维链复杂推理的模型。”他说。
第三，复杂推理模型都是通过强化学习实现的，在数学、编程等特定的领域展现了超强能力，这些能力背后都是强化学习过程中的奖励函数在发挥作用。但是在工程、生产、科学研究等领域，很多情况下没有对错之分，也就是说，奖励函数的机制无法覆盖人类知识的所有分布。这种情况下，复杂推理能力也就很难泛化到其他领域，无法实现真正的通用，不可能解决所有问题。
因此周鸿祎认为，AGI的标准必须要重新划分了，要以专业角度划分，不能再去盲目的追求做一个无所不知、无所不能的通用大模型。
第四，大模型的多模态能力变得越来越重要。他指出，大语言能力已经让机器可以和人正常交流了，如果让机器更像人，还需要加上眼睛、嘴巴、耳朵能看懂和理解这个世界。
第五，随着推理模型的发展，AI芯片产业也将变天。各家巨头都会自研AI芯片，一方面降低成本，一方面能够加快推理速度，我国的AI芯片产业也将迎来新的机遇与挑战。
周鸿祎强调，“今天，人工智能已经走到了历史的拐点上，到底是一场泡沫能力在难以获得质的提升，还是从快思考转到慢思考，实现复杂推理能力在各个领域的泛化，最终把人类科技发展带到一个新的高度？让我们拭目以待吧。”
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责任编辑：李昂
