不是把模型做更大就是 AGI，楊立昆直指大型語言模型的根本極限
在 2026 年 1 月 27 日的會議上，著名人工智慧專家楊立昆（Yann LeCun）對於人工通用智慧（AGI）的未來發表了深刻見解。他強調，當前的人工智慧研究，尤其是大型語言模型（LLM），並不足以達到人類水準的智慧，這些模型在推理、長期記憶與世界建模方面存在重大缺陷。楊立昆認為，實現 AGI 需要全新的架構，而不僅僅是擴大現有模型的規模。
楊立昆在會議中提到，雖然我們正在接近人類水準的智慧，但這個目標在短期內仍不太可能實現。他指出，當前的 LLM 雖然在某些任務上表現出色，但缺乏對物理世界的理解和預測能力。他強調，真正的智慧行為需要系統能夠預測自己行動的後果，並規劃一系列步驟以達成特定目標。
他舉了自動駕駛汽車為例指出，即使擁有數百萬小時的訓練數據，人類仍未能實現完全自動駕駛，這顯示出當前架構的不足。楊立昆預測，未來將出現一場「物理 AI 革命」，讓 AI 系統能夠理解高維度、連續且嘈雜的數據，例如影片與感測器資料。
此外，楊立昆最近成立了自己的公司「先進機器智慧」（AMI Labs），旨在開發能夠基於世界模型進行智慧運作的系統。他表示，這類系統將能預測物理後果、規劃行動並建立長期記憶，這與他對智慧多面向本質的理解相符。
楊立昆強調，開放的數位共同體對推動 AI 發展至關重要。他提到，開源哲學與合作研究將是未來 AI 發展的關鍵，並警告如果 AI 系統由少數幾家專有公司壟斷，將對民主與文化多樣性造成威脅。他呼籲建立多樣化的 AI 助手，以促進更公平的技術發展。
在會議中，楊立昆的觀點引發了與其他 AI 領袖之間的激烈討論，特別是關於 AGI 的時間表及未來可能性。儘管部分專家預測 AGI 可能在 2026 年至 2035 年間實現，楊立昆對此則持懷疑態度，認為僅僅擴大 LLM 的規模並不足以達成這個目標。
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