编委视点 | 超级智能是AI领域的新“话术”吗？

近年来，人工智能领域的概念更新速度令人目眩。从“通用人工智能”“具身智能”到“超级智能”，新名词如潮水般涌现，科技巨头们频繁推出迭代产品，相关营销文案铺天盖地，仿佛科幻即将照进现实。然而，在这股喧嚣背后，是技术实质与市场叙事之间日益扩大的鸿沟。

AI技术的快速发展不仅体现在技术进步上，更包括了在层出不穷的新概念引发的认知革命。从ChatGPT到Sora，从“通用智能”到“超级智能”，几乎每次产品更新都伴随着一场被精心策划的“范式革命”。然而，许多曾被捧为“里程碑”的概念如元宇宙、NFT等，都在短期内因技术根基薄弱、生态支撑不足而迅速沉寂。当下的“超级智能”正是这种概念营销的最新载体。

回溯历史，自1956年达特茅斯会议以来，很长一段时间内，AI研究主要依靠政府资金支持，在学术环境中以“用机器模拟人类智能”为目标缓慢推进。然而，过去十年间，这一格局发生了根本性转变。科技巨头凭借其海量数据、雄厚算力与丰富应用场景，逐渐成为AI研究的主导力量。随之而来的是人才的大规模迁移，顶尖研究者从高校流向企业实验室。政府资助在AI总投资中的占比显著下降，学术界日益依赖产业界的资金。这一转变不仅重塑了研究方向，也深刻影响了技术传播的方式。

如今，科技公司通过媒体发布的信息，已不再是中立的科普，而是旨在吸引投资、锁定用户、抢占优势的战略性市场行为。研发团队精心打磨的“演示”与叙事，通过媒体放大，成为公众认知的主要来源。这使得关于AI的公共讨论，时常退化为被营销预算与流量算法操纵的战场，公众、媒体乃至政策制定者都难以获得全面、客观的信息。从“元宇宙”到“超级智能”，每一次话语更迭背后，都是一场新的简化神话叙事的盛行。

人工智能领域的“概念通胀”并非偶然现象，而是技术需求制造与资本博弈共振的结果。当“通用人工智能”因定义模糊与技术瓶颈逐渐失去炒作价值时，“超级智能”以其更具科幻色彩与未来感的模糊性，顺理成章地成为新的话术标签。尼克·波斯特洛姆将其定义为“在几乎所有认知领域大大超越人脑的智能”，但这一定义缺乏量化基准，也难以与现有技术产品形成严格区分。正如李飞飞对AGI的批评所指出的，这类概念更像被资本市场重新包装的叙事符号，其功能不在于指导科研，而在于制造增长神话。

在资本推动下，“超级智能”已形成自我强化的炒作循环。企业通过高薪组建“超级智能团队”，学者则以片面的性能指标论证其“指数级逼近”，却回避了核心的定义问题：究竟何种能力才算“超越人类”？当前被鼓吹的“自主决策”“自我迭代”，大多仍是在预设算法框架内执行的统计优化，与真正的自主性相距甚远。

更值得警惕的是，这种话语策略巧妙地将当前AI的技术缺陷转化为“阶段性挑战”，并承诺“超级智能”将予以解决。这不仅掩盖了大语言模型仍属概率统计模型的本质，也为企业逃避算法责任提供了借口。而炒作“超级智能”的远期风险，也有助于将公众与监管的注意力从AI当前的实际危害引向抽象的“末日威胁”，从而塑造对自身有利的政策环境。