如今人工智能（AI）被塑造成一场颠覆性的革命，似乎预示着机器终将超越人类智慧的“奇点”。然而，一个根本问题被忽视：我们是否真正理解AI的能力与局限？信息爆炸的今天，知识与数据的边界日益模糊，AI系统在生成答案的同时，也在制造困惑。《理解和改变世界：从信息到知识与智能》作者、中国科学院外籍院士、图灵奖得主约瑟夫·希发基思（Joseph Sifakis）指出，当下的AI热潮，暴露了社会对知识的深层误解——我们混淆了信息的堆砌与智慧的创造，高估了机器的“智能”，却低估了人类独有的社会性与道德责任。
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当前，AI的“神话”正在全球蔓延。对话式AI如ChatGPT、Deepseek能够流畅回答复杂问题，自动驾驶技术被赋予“解放人类”的愿景，医疗AI被期待解决诊断难题。然而，约瑟夫却表示：我们今天其实还没有真正的智能系统。他认为如今AI对工业的真正影响，几乎为零。例如小米汽车等自动化工业产品的实践，事故发生指向AI落地时的风险和标准问题。
再者，约瑟夫提到，即使AI可以在安全性上表现完美，它仍然面临难以跨越的难题：AI的“智能”本质上是统计学模型的产物，它缺乏对世界的常识理解，更无法像人类一样在复杂社会情境中权衡价值与风险。当自动驾驶汽车能完美规避碰撞时，也将难以理解“礼让救护车”背后的社会契约；AI可以预测地震，但其结论如同黑箱，科学家无从追溯逻辑。这些局限不仅是技术问题，更是人类对自身认知能力的反思——我们是否将“效率至上”凌驾于对可靠性与责任的追求？
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