AI 公司創辦人向來大膽宣稱 AI 有重塑產業的潛力，Anthropic 執行長 Dario Amodei 認為先進的 AI 技術能「壓縮 21 世紀」──在短短幾年內完成整個世紀的科學進展，就是廣為流傳的觀點。不過，Hugging Face 共同創辦人兼首席科學家 Thomas Wolf，直接挑戰了 Amodei 的 AI 願景。
「我擔心 AI 不會為我們帶來『壓縮的 21 世紀』，」Wolf 週四在社群平台 X 發文指出，目前的 AI 系統無法創造出打破常規、創意地解決問題的 AI，而更有可能產生「伺服器上的唯唯諾諾者（yes-men）」。
《VentureBeat》報導分析，這樣的辯論突顯 AI 領導者對於 AI 改變科學發現、解決問題的潛力看法出現分歧，也將對商業策略、研究重點和政策決策帶來重大影響。
擁有卓越的學術成就，不等於科學天才
Wolf 指出，人們常常誤以為牛頓或愛因斯坦只是等級比較高的好學生，認為天才就是排名前 10% 的學生，但是「真正的科學突破是哥白尼提出的──地球可能繞著太陽公轉，而不是太陽繞著地球轉，這個觀點違背其時代的所有知識，用機器學習的術語來說，就是『他所有的訓練資料集』。」
Wolf 認為，目前 AI 發展面臨的問題是，無法透過連結和以前不相關的事實來產生任何新知識，而人們目前所理解的 AI 大多是填補已知知識之間的空白。為了在資料中心創造出「愛因斯坦」，不只需要一個知道所有答案的 AI 系統，還要能提出別人沒想到或不敢問的問題。
為什麼 Wolf 會有這樣的觀察？他從親身經歷分享，儘管他是麻省理工學院成績全拿 A 的學生，但攻讀博士時發現自己是一個相當普通、令人失望且平庸的研究員，這讓他得出這樣的觀點：學術上的成功和科學天才需要不同的思維模式，前者獎勵順從，後者要求反抗既定的思維。
不只 Wolf，Google 前工程師 François Chollet 在內的 AI 專家也有類似看法。他們認為，AI 可能記住所有推理模式，但不太可能根據新的狀況產生「新推理」。
怎麼讓 AI 成為革命者，而不只是好學生？
AI 為何會朝「好學生」方向發展？產業對 AI 的概念化方式太過狹隘，重點仍放在參數數量、訓練數據規模、基準測試表現是背後原因。Wolf 認為，目前產業投入大量資源評估 AI 系統在回答已有定論的問題、解決已知答案的難題，以及符合現有理解框架的能力。
Wolf 也特別批評目前的 AI 評測基準，並未考量 AI 生成創新假設或挑戰既有框架的能力。
為了解決這個問題，Wolf 建議 AI 產業應轉向「衡量知識與推理能力」，評估 AI 是否能夠採取「大膽的反事實（counterfactual）方法」，是否能夠從「微小線索」中推導出一般性結論，以及是否能夠提出「非顯而易見的問題」，進而開啟全新的研究方向。
聽話學生與革命者之爭：攸關千億美元的 AI 投資策略
根據 PitchBook 的最新數據，2024 年全球 AI 領域的投資總額達到 1,300 億美元，其中醫療保健、科學發現的相關應用最受矚目。不過，隨著投資規模擴大，外界開始也質疑這些資金是否能真正帶來具體的科學突破。
《VentureBeat》分析，這場辯論攸關 AI 商業生態、企業投資策略。與 Amodei 願景一致的公司，會優先透過加強 AI 運算、整合知識能力來推斷創新；Wolf 觀點則代表，致力於挑戰現有知識的 AI 系統可能帶來更大的回報，而這項能力可能需要新的訓練方法。
報導分析，這並不是呼籲減少 AI 投資，而是考慮到科學進步所需的全部認知能力，提倡更深思熟慮的投資。對於摸索 AI 策略的企業和研究機構來說，未來建立的 AI 評估框架，不只要衡量 AI 如何回答現有的問題，還需要評估生成新問題的能力；也需要設計人類與 AI 協作的模式，與人類具有挑戰傳統知識的能力相互結合。
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＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《TechCrunch》、《VentureBeat》，首圖來源：Unsplash。
