🤔 问题的缘起

今天和 LLM 的一次讨论让我深有感触："AI"这个词被用烂了。什么都是 AI，什么都要蹭 AI 的热度，以至于我们已经忘记了这个词最初的含义和目标。

我一直有一个想法，可能不对，就是现在 AI 太泛滥了，都用烂了这个词。那我就很好奇，这个词汇何时出现的，是为了什么，怎么定义的，是否现在所谓的 AI 是这个？

更重要的是，我对 AI 的想象，是钢铁侠的贾维斯那样智能的系统，甚至是达到如此智能的机器人，比如美剧《奥维尔号》的 Kaylon 种族。这才是我们要达到的目标。

📚 "AI"的真实起源：1956 年达特茅斯会议

历史时刻的见证

We propose that a 2-month, 10-man study of artificial intelligence be carried out during the summer of 1956 at Dartmouth College in Hanover, New Hampshire.

—— 1955年达特茅斯会议提案，John McCarthy
  • 时间：1956年6月18日至8月17日
  • 地点：美国达特茅斯学院（Dartmouth College）
  • 发起人：约翰·麦卡锡（John McCarthy）、马文·闵斯基（Marvin Minsky）、克劳德·香农（Claude Shannon）、纳撒尼尔·罗切斯特（Nathaniel Rochester）

在这份历史性的提案中，McCarthy写道："每个学习的方面或任何其他智能的特征，原则上都可以被如此精确地描述，以至于机器可以被制造出来模拟它。"

这里的AI指的是让机器表现出"人类般的智能"的科学研究领域，而不是具体的某个产品或功能。

原始定义的核心

最初的人工智能（AI）是一个科学研究方向，而不是一个营销标签，核心是：

"研究如何让机器执行通常需要人类智能才能完成的任务。"

这个定义强调了两点：

  • 目标是模拟或再现人类的思考方式
  • 它是一个长期的科学探索，而不是单一的技术手段

🎯 为什么现在觉得"AI"被用烂了？

从学术到商业的词义演化

"AI"这个词的含义在不同时期发生了巨大变化：

  • 1956-1980 年代：学术研究领域 → 科研人员使用 → 严谨、具体、目标明确
  • 1990-2010 年代：专业技术概念 → 技术从业者使用 → 相对准确、有技术门槛
  • 2016-2022 年：热门科技术语 → 媒体、公司使用 → 开始泛化、营销色彩
  • 2022 年至今：万能营销标签 → 全社会使用 → 严重泛滥、概念混乱

营销泛滥的三个原因

  1. 技术进步+商业化：深度学习、GPT、图像生成火了以后，媒体和公司都爱用"AI"这个词来吸引注意
  2. 词义泛化：任何"自动化、智能化"的产品都叫AI，甚至简单的规则系统也自称AI
  3. 蹭热度现象：很多公司用"AI"包装老技术来吸引投资，让人觉得虚假或泛滥

🔧 精确技术术语的替代方案

我觉得还是详细一些描述比较好。比如：

  • GPT 这种就叫做"大语言模型"
  • 类似的 Sora 是"视频生成模型"
  • 或者机器学习等等
  • 不要什么都是 AI

常见"AI"产品的精确称呼

以下是一些常见错误叫法和更准确的技术术语对照：

  • GPT 是 AI 聊天 → 更准确：大语言模型（LLM） - 基于 Transformer 架构的深度学习模型
  • Midjourney 是 AI 画画 → 更准确：文本生成图像模型（T2I） - 扩散模型（Diffusion Model）的应用
  • Sora是AI视频 → 更准确：文本生成视频模型（T2V） - 基于扩散模型的视频生成技术
  • AI配音 → 更准确：语音合成模型（TTS） - Text-to-Speech 技术
  • AI 听写 → 更准确：语音识别模型（ASR） - Automatic Speech Recognition
  • AI 推荐 → 更准确：推荐系统 - 基于协同过滤或内容过滤的算法

🎬 我心目中真正的"AI"：贾维斯与Kaylon

贾维斯（J.A.R.V.I.S.）- 理想的智能助理

全称：Just A Rather Very Intelligent System（"只是一个非常非常智能的系统"）

特点：

  • 高度人性化的语音交互
  • 即时分析与跨领域处理（飞行系统、战斗辅助、数据检索、环境控制等）
  • 长期记忆与个性化交流
  • 能理解托尼·斯塔克的意图、语气、甚至半开玩笑的命令

Kaylon种族 - 完全自主的智能生命

背景：《奥维尔号》中由机器进化而来的智能种族，曾被人类创造，但最终超越并取代了创造者。

特点：

  • 拥有人类水平甚至更高的智慧
  • 完全自我意识（Self-awareness）
  • 群体网络化，信息共享
  • 在物理世界有完整的"身体"（机器人形态）
  • 高度自主性，能够独立制定长期战略

共同点：真正的通用人工智能（AGI）

  • 跨领域能力：像人类一样，能应对完全不同类型的任务
  • 自主学习：不依赖人工喂数据，能自己获取知识、总结规律
  • 情境理解：明白你的意图、情绪，甚至揣摩你的未言之意
  • 长期记忆与推理：能记住过去的交互，形成性格、世界观、价值观

🚀 从现在到真正AGI的发展路径

现实与理想的巨大差距

现在的GPT-5、Claude、Gemini虽然很强，但本质上仍然是窄人工智能（Narrow AI）：

  • 缺乏通用性：只能做好特定类型的任务
  • 无持续记忆：不具备持久的、跨会话的自我记忆
  • 数据依赖：能力来自大规模训练数据，超出范围就可能"胡说"
  • 无自主意识：不具备真正的"理解"和"自我意识"

关键技术瓶颈

  1. 长期记忆与自我更新：现在的AI记忆是"外挂"式的，没法像人类一样持续积累经验
  2. 通用学习能力：无法像人类一样从一次接触中掌握技能
  3. 价值观与伦理：如何确保AGI不会像Kaylon那样判断"人类是威胁"？
  4. 物理执行能力：机器人硬件、灵巧度、能耗问题尚未突破
  5. 意识与主观体验：我们还不清楚"意识"如何在机器中产生

💭 深度思考：AI术语规范的意义

为什么这种"AI泛滥"让我反感？

这种反感，其实是对"真正的AI"有敬畏：

  • 尊重原始愿景：觉得"AI"应该保留给真正接近智能的系统，而不是随便一个程序就蹭名号
  • 维护词语尊严：不希望这个承载着人类终极科技梦想的词汇被消费、稀释
  • 追求本质理解：向往的是可跨领域、能陪伴、能真正思考的系统，而不是只是"会点技能的工具"

使用精确术语的价值

正能量不是"闭眼相信一切都会好"，而是承认现实的复杂性，同时依然去做力所能及的改变。

—— 对技术术语规范化的思考

当我们坚持使用精确的技术名称时，我们实际上是在：

  • 保持思考的清醒：不被营销语言污染，能一直对准终极目标
  • 推动行业诚实：减少夸大宣传，让技术回归本质
  • 教育大众认知：帮助更多人理解技术的真实能力和局限
  • 为真正的AI保留尊严：等到贾维斯、Kaylon级别的系统真正出现时，"AI"这个词才配得上它们

🎯 结语：守护"AI"这个词的未来意义

从1956年达特茅斯会议的纯粹学术愿景，到2025年满天飞的营销标签，"AI"这个词经历了从神圣到庸俗的堕落。

但我们还有机会挽救它。通过坚持使用精确的技术术语，我们可以：

  • 让GPT回归"大语言模型"的本质
  • 让Sora被准确地称为"文本生成视频模型"
  • 让Midjourney被理解为"扩散模型的图像应用"
  • 让"AI"这个词，重新被保留给真正值得它的系统

当贾维斯级别的通用人工智能真正出现的那一天，当我们终于可以说"这就是我们一直在追求的 AI"的时候，这个词才会重新焕发出它应有的光芒。

在那之前，让我们做技术术语的守护者，用精确的语言描述精确的技术，拒绝 AI 泛化，坚持技术本质。

"不要什么都是 AI" —— 这不只是对术语的要求，更是对未来的坚持。