AI批判者预警成真：强烈反对印证多年忧虑

百科大全 2025年08月25日 13:05 1 admin

《财富》杂志24日报道：“这几乎是悲剧性的”：无论是否泡沫，对AI的强烈反对印证了一位研究者兼批评者多年来的观点。

先是，萨姆·奥特曼称OpenAI"彻底搞砸了"GPT-5的发布。随后这位CEO在记者晚宴上更是抛出了"泡沫论"。《The Verge》报道称，这位OpenAI掌门人表示："当泡沫出现时，聪明人总会对某些真实存在的技术内核过度狂热。"紧接着麻省理工学院的大规模调查用数据印证了大众的普遍感受——高达95%的企业生成式AI试点项目均以失败告终。

随之而来的是科技股抛售潮，受惊的投资者令标普500指数市值蒸发1万亿美元。鉴于该指数中已大规模转型为AI股的科技公司占比日益增大，此次暴跌无疑昭示着市场对AI热潮正在重蹈互联网泡沫覆辙的深切忧虑。当然，对AI概念的担忧并非影响市场的唯一因素——标普500在上周五止住五连跌走势便是明证：尽管美联储主席在怀俄明州杰克逊霍尔会议上仅略微释放鸽派信号，对九月降息展现开放态度，市场便应声暴涨。

自2019年起，加里·马库斯便持续预警大语言模型（LLM）的技术局限性，2023年以来更屡次指出AI领域存在泡沫风险与商业模式隐患。这位从认知科学家转型的资深AI研究者，其警示言论带着非同寻常的分量。他自2015年创立 Geometric Intelligence 公司起便活跃于机器学习领域（该公司2016年被优步收购，马库斯不久后离职）。此后他既参与多家AI初创公司工作，也始终直言不讳地批评AI领域某些他认定是死胡同的发展方向。

然而马库斯在接受《财富》杂志专访时强调，他并不自视为"卡珊德拉"式预言者，也无意扮演这种角色。在希腊悲剧中，卡珊德拉能作出准确预言却无人信服，直至灾难降临。"我把自己看作现实主义者，一个早预见到问题并被事实证明正确的人。"

马库斯将市场震荡首要归因于GPT-5。他表示这并非失败之作，但确实"令人失望""低于预期"，并"真正惊醒了许多人"。他指出："GPT-5本质上是被包装成通用人工智能（AGI）推出的，但它显然不是。"他补充说明AGI是指具备类人推理能力的理想化人工智能模型，"这个模型并非糟糕，只是远未达到人们被引导期待的那种量子飞跃。"

马库斯称这对关注领域发展的人而言不应是新闻——他在2022年就论证过"深度学习正遭遇瓶颈"。事实上，他一直在其Substack专栏公开探讨生成式AI泡沫何时破裂。他向《财富》表示"群体心理效应"确实正在发生，并时常引用凯恩斯名言"市场保持非理性的时间总能长过你保持偿付能力的时间"，或是联想到《乐一通》里追着跑崖鸟冲下悬崖、悬在半空才坠落的歪心狼。

"这就是我现在的感受，"马库斯说道，"我们已冲下悬崖，这一切都不合理。而最近几天的种种迹象表明，人们终于开始意识到了。"

预警信号正在显现

关于泡沫的讨论在七月份逐渐升温。当时阿波罗全球管理公司首席经济学家托斯滕·斯洛克（其在华尔街拥有广泛读者群和影响力）公布了一项惊人测算结果，虽未直接宣称泡沫存在，但他指出："当前标普500前十强企业的估值泡沫已超过1990年代互联网泡沫时期。"他警告称，英伟达、微软、苹果和Meta等公司的远期市盈率与惊人市值已"严重偏离其盈利基础"。

随后的数周内，GPT-5令人失望的表现成为重要导火索，但并非唯一预警信号。另一个危险征兆是：为支撑AI应用理论上的未来需求，各地正在投入巨额资金建设数据中心。斯洛克同样就此发出警示，他发现2025年上半年数据中心投资对GDP增长的贡献率已与消费支出持平——这一现象尤其值得关注，毕竟消费支出通常占GDP总量的70%。（《华尔街日报》记者克里斯托弗·米姆斯数周前已提出相同测算。）最终在8月19日，前谷歌CEO埃里克·施密特联合署名的《纽约时报》评论文章引发广泛讨论，文章明确指出："实现通用人工智能的时间表仍存在巨大不确定性。"

政治学家亨利·法雷尔指出，此举堪称重大立场转变。他曾在今年1月的《金融时报》撰文称，施密特是塑造"新华盛顿共识"的关键人物，该共识部分建立在"通用人工智能即将实现"的判断基础上。法雷尔在其Substack专栏中表示，施密特的评论文章表明其原有假设体系"正在明显崩塌"，同时坦言这些判断原本基于他与华盛顿特区外交政策圈和技术政策圈人士的非正式交流。法雷尔为该文拟就的标题——《科技单边主义的黄昏》——已然昭示一切。他在文末断言："若通用人工智能的赌注落空，这项共识的理论根基将土崩瓦解。而这正是埃里克·施密特似乎逐渐得出的结论。"

时至2025年盛夏，舆论风向已彻底转向对人工智能的强烈抵制。五月，布鲁金斯学会的达雷尔·韦斯特预警称，公众与科学界即将对AI领域的"宇宙主宰们"展开反扑；随后《快公司》预测今夏将充斥"AI废料输出"；至八月初，Axios媒体发现"clunker"（拙劣品）已成为广泛形容AI事故——尤其是客服领域灾难性故障——的流行术语。

历史启示：短期阵痛，长期收益

《金融时报》约翰·桑希尔就泡沫问题提供了历史视角，建议读者既要为崩盘做好准备，也应迎接未来AI的"黄金时代"。他重点提及数据中心建设浪潮——科技巨头在2024至2025年间将投入惊人的7500亿美元，这只是全球布局的一部分，预计到2029年总投资将达3万亿美元。桑希尔从金融历史学家处寻找慰藉与洞察：历史反复证明，这类狂热投资通常会引发泡沫、剧烈崩盘和创造性破坏，但最终会实现持久价值。

他指出卡洛塔·佩雷斯在《技术革命与金融资本：泡沫与黄金时代的动力学》中记载了这种模式。她将AI认定为继18世纪末开始的第五次技术革命，现代经济由此获得铁路基础设施和个人计算机等突破性成果。每次革命都伴随泡沫与崩盘。虽未在本文引用，但爱德华·钱塞勒在其经典著作《金融投机史》中记载了类似规律——这本书不仅以讨论泡沫著称，更因提前预测互联网泡沫而闻名。

阿卡迪亚资产管理公司的欧文·拉蒙特在2024年11月援引钱塞勒观点时指出，关键泡沫节点已现：异常多的市场参与者一边承认价格过高，一边坚持认为价格将继续上涨。

华尔街持审慎态度但未断言泡沫

华尔街投行大多未直接宣称泡沫形成。摩根士丹利最新报告认为AI将为标普500企业带来每年9200亿美元的巨额效率提升。瑞银集团则认同MIT研究提出的警示，一方面提醒投资者应对数据中心建设伴随的"资本开支消化不良期"，另一方面强调AI应用正以超预期速度扩张——OpenAI的ChatGPT、Alphabet的Gemini和AI驱动的CRM系统正在加速实现商业化盈利。

美银美林研究部在八月初（GPT-5发布前）发布报告，将AI视为工人生产率"革命性转变"的组成部分，将为标普500企业持续带来"创新溢价"。该行美国股票策略主管萨维塔·萨勃拉曼尼亚核心观点是：2020年代的通货膨胀浪潮教会企业以少做多，将人力转化为流程，而AI将加速这一趋势。"我不认为标普500必然存在泡沫，"她在接受《财富》杂志采访时表示，随即补充道："但在其他领域确实开始显现泡沫迹象。"

萨勃拉曼尼亚指出，小型企业和潜在私人信贷领域"可能存在过度激进的估值重估"。她同样担忧企业过度投入数据中心建设的风险，强调这标志着行业正回归重资产模式，背离近年来美国经济中优质企业日益突出的轻资产特征。

"这无疑是范式转移，"她分析道，"科技行业曾经是轻资产典范，只专注于研发和创新投入，如今却斥巨资建设数据中心。"她认为这可能终结科技行业轻资产、高利润的生存模式，本质上将其转型为"重资产且更接近制造业形态"。在她看来，这种转型必然导致股市估值倍数下调。当被问及这是否等同于泡沫或至少是市场修正时，她回应称"局部领域已开始显现迹象"，并认同当前情况与铁路建设热潮具有可比性。

数学本质与机器幻象

加里·马库斯则从数学基础层面提出担忧：近500家AI独角兽企业估值高达2.7万亿美元，"这与实际收入规模完全不相称"。他举例说明OpenAI在7月公布10亿美元收入时仍未实现盈利，据此推测若OpenAI占据约半数AI市场份额，则意味着整个行业年收入约250亿美元——"虽规模可观，但考虑到行业巨额投入和数万亿美元投资，这个数字并不乐观"。

为何马库斯多年的警告未能引起重视？他将其归因于2019年著作《重启AI》中提出的"轻信鸿沟"现象，早在2012年就于《纽约客》撰文指出深度学习不过是"登月梯"。作为受过25年专业训练的认知科学家，他深刻理解"人类拟人化本能"："人们观察这些机器时，总会错误地赋予它们本不存在的智能和人性，最终将其视为伴侣，并高估实际技术进展。"他认为泡沫膨胀至当前程度，很大程度上源于人类将自我投射到事物的本能冲动——而这正是认知科学家训练中竭力规避的思维陷阱。

马库斯犀利地指出："这些机器看似拥有人类特质，但其运作机制与人类思维存在本质差异。"他补充道："整个市场的狂热建立在人们的认知误区之上——他们幻想通过规模扩张就能解决所有问题，这本质上源于对技术本质的误解。这种集体性认知偏差，几乎堪称悲剧。"

另一方面，萨勃拉曼尼亚则持相对乐观的态度："人们痴迷AI技术是因为它如同魔法般令人着迷，充满神秘主义的吸引力。事实上它尚未真正改变世界，但绝不容忽视。"这位分析师坦言自己已成为技术拥趸："我使用ChatGPT的频率甚至超过我的孩子们。观察这种技术渗透现象十分有趣——如今我的所有工作流程都已离不开ChatGPT。"

（完）