在近期的一次播客訪談中，谷歌首席執(zhí)行官桑達爾·皮查伊揭示了他對當前人工智能（AI）發(fā)展階段的獨到見解。他引用了一個新穎的概念——“AJI”（Artificial Jagged Intelligence，鋸齒人工智能），來形容AI技術的非線性進步路徑。
皮查伊在與播客主持人雷克斯·弗萊德曼的對話中提及，這一概念或許源自前OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人安德烈·卡帕西。卡帕西曾在2024年通過推特發(fā)表了一篇名為《鋸齒狀智能》的文章，詳細闡述了AI在展現(xiàn)驚人能力的同時，也會犯下一些基礎性的錯誤。例如，先進的大語言模型能夠解決復雜的數(shù)學問題，卻可能在簡單的數(shù)字比較上出錯，如判斷9.9大于9.11這樣的低級失誤。
皮查伊對卡帕西的觀點表示贊同，并進一步解釋，AJI這一術語形象地描繪了AI技術發(fā)展的曲折軌跡。他指出，AI的“鋸齒邊緣”既難以捉摸也難以預測，這與人類從幼年到成年知識和問題解決能力的線性增長形成了鮮明對比。AI在取得突飛猛進進展的同時，也會暴露出明顯的缺陷，比如在計數(shù)或基礎邏輯校驗上的失誤。
在訪談中，皮查伊還分享了對未來AI發(fā)展的預測。他提到，早在2010年谷歌DeepMind成立時，團隊曾預測實現(xiàn)通用人工智能（AGI）需要20年的時間。然而，皮查伊認為實際耗時可能會更長。他預計，到2030年，世界將需要建立AI內容標識系統(tǒng)來區(qū)分現(xiàn)實與虛構，屆時AI將在多個維度上取得突破性進展。
盡管“進步”是一個寬泛且模糊的概念，但皮查伊在之前的聯(lián)合國“未來峰會”上已經詳細闡述了AI將如何推動人類社會的發(fā)展。他列舉了AI在改善母語知識獲取、加速科學發(fā)現(xiàn)、緩解氣候災難以及促進經濟進步等方面的積極作用。然而，要實現(xiàn)這些潛力，AI首先需要克服在基礎能力上的不足。
皮查伊強調，解決高難度問題是AI大模型的能力上限，而不犯低級錯誤則是其安全底線。一個在專業(yè)領域表現(xiàn)出色卻頻繁犯常識性錯誤的AI模型，不僅會誤導用戶決策，還會嚴重損害用戶信任。因此，AI技術的發(fā)展不能僅聚焦于攻克難題，還需要注重提升基礎邏輯校驗和常識性判斷等底層能力。
對于廣大普通用戶而言，他們更關心的是AI模型能否準確回答一些基礎問題，如“1.11與1.8哪個數(shù)值更大”或“strawberry這個詞中有幾個字母R”。這些問題雖然簡單，但卻直接關系到用戶對AI模型的信任度和滿意度。因此，AI技術的發(fā)展需要在攻克難題與提升基礎能力之間找到平衡，以確保AI模型能夠在更廣泛的場景中發(fā)揮積極作用。
