你能想象这样的工作场景吗？语文老师不再为批改作文而熬到深夜——她将学生的作文放入扫描仪，三分钟后，电脑屏幕上已经显示出每篇作文的详细批注：电脑不仅标注了错别字和语法错误，还分析了文章结构、情感表达，甚至给出了个性化的修改建议。动画设计师也不需要辛苦地伏案手绘——他只要对着电脑描述脑海中的画面，就可以生成一段30秒的动画短片：片中的人物表情细腻，动作流畅，完全看不出是人工智能的创作。

这可不是什么白日梦，而是活生生的现实。实现这一梦想的关键，就是正在悄悄改变我们生活的人工智能（AI）和AI大模型。

从“单项冠军”到“全能学霸”：AI大脑的进化之路

要理解大模型的意义，我们需要先回顾一下人工智能的发展历程。自1956年在达特茅斯会议上正式提出“人工智能”这个概念以来，这个领域经历了三次主要的发展浪潮。前两次浪潮中的人工智能系统多属于“专用人工智能”——它们就像是训练有素的专业工匠，在特定的领域中表现出色，例如：1997年击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的“深蓝”系统，就是这类人工智能的杰出代表。

然而，这类系统存在着明显的局限性：它们只为单一任务设计，缺乏泛化的能力。一个被训练用来下围棋的AI，完全不会处理图像识别；一个精通语言翻译的系统，对视频分析则一窍不通。这种“一根筋”的模式，严重限制了人工智能的应用范围。

大模型的出现，标志着人工智能进入了“通用人工智能”的探索阶段。所谓的“大模型”，是指拥有数千亿甚至数万亿参数的深度学习模型。这些参数如同人脑中的神经树突，通过在海量数据中的学习，形成了对世界的综合理解能力。2020年，OpenAI发布的GPT-3拥有1750亿参数，能够处理从写作、编程到问答、推理的各种任务，初步展现了“通用人工智能”的雏形。

如今，中国的各大科技企业和研究机构也纷纷推出自己的大模型系统。这些系统不再是为特定任务训练的“专用工具”，而是具备了基础的世界知识和逻辑推理能力的“通用大脑”。它们能够理解人类语言的微妙之处，把握上下文语境，甚至还能展现出一定程度的常识判断能力。

这种能力跃迁将在教育领域产生深远的影响。长期以来，传统教育面临着一个“不可能三角”：大规模教学、高质量教育、个性化指导这三者难以同时实现。优质教师资源有限，无法同时兼顾每个学生的独特需求。如今，大模型的出现正在打破这个“不可能”。通过分析每个学生的学习数据——作业完成情况、测试表现、课堂互动等，AI能够为每位学生构建动态更新的“个人知识图谱”，精准识别其知识薄弱点，为其提供定制化的学习路径和练习材料。

听起来是不是天方夜谭？事实上，北京朝阳区的一些学生已经体验了这种个性化学习模式。他们的暑假作业不再是一本厚厚的、千人一面的练习册，而是根据各自知识掌握情况生成的十几页针对性的练习集。无数教育工作者们梦想中的“因材施教”，正在大模型的加持下成为现实。

解锁新技能：从“读字”到“通感”的AI进化

有生以来，我们感知世界就从来不是只依赖单一的感官，而是同时接收视觉、听觉、触觉等多种信息。我们的大脑将这些信息融合，形成对世界的综合理解。同样，人工智能要想真正理解这个世界，也就必须突破单一文本处理的限制，具备处理多模态信息的能力。

从2022年开始，大模型的发展重点从纯文本处理转向了文本、图像、音频、视频的混合理解与生成。这项突破的技术基础是“跨模态表示学习”——让AI学会在不同类型数据之间建立联系。举例来说，AI不仅要认识“猫”这个词，还要理解它与猫的图片、猫的叫声之间的对应关系。

当AI具备了这种“通感”的能力，更多应用场景就会变得触手可及。在影视创作领域，原本需要专业团队数周完成的概念设计工作，现在可以通过简单的文字描述在几分钟内生成。AI强大的视频生成系统甚至能够创作出具有连贯剧情和细腻表演的短片。用户只需输入一段文字描述，系统就能生成相应的视频内容，甚至可以根据参考图像保持角色形象的一致性。

在商业领域，这种多模态大模型正在重塑客户服务体验。例如电商平台的数字人主播系统，能够7×24小时不间断直播，同时为数以万计的观众提供个性化服务。与传统的文字客服不同，这些数字人能够理解用户的语音和情绪，通过自然的语音和表情回应，甚至根据用户的购买历史推荐合适商品。这种“千人千面”的服务能力，是任何人类团队都难以企及的。

智能体崛起：当AI从“工具”变为“伙伴”

随着大模型能力的成熟，一个新的概念正在兴起：“智能体”。如果说大模型是一个博学的“大脑”，那么智能体就是能够主动利用这个大脑完成任务的“超级助手”。

通常，人工智能系统是被动的——用户问什么，系统答什么。但智能体则是主动的——用户提出目标，智能体会自主规划实现路径，调用各种工具，最终交付成果。例如，当用户说“我想去三亚度假”时，智能体不是只简单地推荐几个景点，而是会主动查询机票价格、酒店空房、天气情况，制定详细的行程计划，甚至提前预订机票酒店。这种全流程服务，简直是完美的“旅行搭子”。

这种能力的实现，依赖于“强化学习”等先进技术。通过观察人类专家解决问题的方式，智能体通过学习其中的策略思维，逐渐掌握复杂任务的规划与执行能力。基于这些技术，一些领先的科技企业已经开发出面向企业的智能体平台，将这种能力封装成可直接调用的“超级员工”。

肉眼可见的是，这些“超级员工”正在改变企业的运营方式。例如：在金融领域，智能体可以同时监控数千家企业财务数据，自动识别风险信号；在研发领域，智能体能够阅读最新科研论文，提出实验方案建议；在客户服务领域，智能体可以处理复杂投诉，协调多个部门解决问题。这种在大规模、高并发、持久化处理方面的综合能力，远非人类员工所能企及。

除了AI智能体，拥有物理身体的“具身智能”也呈现出井喷式的发展。顾名思义，具身智能是具有身体的、能够在现实世界中行动的机器人系统。这就要求大模型，不仅需要理解抽象知识的能力，还要能理解物理世界的运行规律、物体的运动规律、力学原理，以及空间关系等物理知识，为机器人提供更加智能的“大脑”。

目前，基于这种技术的具身机器人已经能够完成一些精细的操作，例如：用机械手抓取不同形状的物体、在复杂环境中自主感知和导航等。虽然离全面应用还有很大的距离，但它代表了人工智能技术的发展方向：创造能够与人类并肩工作，共同解决现实世界问题的智能伙伴。

能力越大，责任越大：AI飞速发展，我们如何“护航”？

任何强大的技术都需要相应的引导和约束，人工智能尤其如此。随着大模型能力的提升，一系列新的问题和挑战也随之浮现。

隐私保护首当其冲。AI系统需要大量数据训练，但这些数据中可能包含个人隐私信息。这些信息一旦进入大模型的数据库，后果将不堪设想。“联邦学习”就是目前广泛使用的一种保护隐私的解决方案——让AI在不直接获取原始数据的情况下学习，就像学生们可以互相交流学习方法，而不必透露彼此的姓名和个人喜好等信息。

另一个挑战是“AI造假”的问题。由于大模型本质上是通过统计规律生成文本，有时会创造出看似合理但完全错误的信息。这也是目前被用户经常诟病的一大问题。研究人员们正在开发各种技术手段解决或避免这类问题，比如要求AI提供信息源、对关键事实进行多重验证等。

能源消耗也是一个现实问题。训练人工智能大模型需要巨大的计算资源和消耗大量的电力。如何提高AI能效、发展绿色计算，是亟待解决的技术难题。比如，怎样通过算法优化减少训练所需的数据量？能否采用混合精度计算降低能耗等等。

还有安全与伦理问题。大模型可能被滥用而生成虚假信息，也可能在学习过程中吸收并放大训练数据中的偏见。建立完善的内容审核机制、开发识别AI生成内容的技术、制定行业伦理规范等，都是亟待完善的配套工作和机制。所幸的是，我国在这方面已经出台了多项管理规定，例如：要求对AI生成的内容必须进行标识，必须提供投诉举报机制等。

回顾人工智能的发展，我们看到的不是机器取代人类的恐怖故事，而是工具不断进化、人类能力不断扩展的历程。从只能处理文字到理解多模态信息，从虚拟世界走到物理空间，AI正在成为人类感知和改造世界的延伸“器官”。

或许，未来的历史学家会把今天看作一个转折点：在此之前，人类是唯一能理解世界的智能体；在此之后，我们开始创造能够理解这个世界的伙伴。这些伙伴不会思考“如何取代人类”，而是会问：“我如何帮助你更好地思考、创造和生活？”

在这场人与AI共同进化的旅程中，最好的合作态度是都保持好奇、保持审慎、保持开放。最美好的场景是人类与AI技术的和谐共生。

本文为科普中国·创作培育计划扶持作品

作者：环球时报

审核：陈虔 北京航空航天大学软件学院 教授

出品：中国科协科普部

监制：中国科学技术出版社有限公司、北京中科星河文化传媒有限公司

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来源: 科普中国创作培育计划

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