过去几年,AI 行业取得明显进展,聊天机器人已经能够生成看起来相当接近人类表达的句子。但在推理能力和实际生产力方面,AI 仍有很大提升空间。

那如果比较“学会说话”的能力,今天的大语言模型和人类相比又如何?答案同样不乐观。

当地时间 24 日,《麻省理工科技评论》的报道分析了 AI 训练过程,并采访了多位研究大语言模型效率的专家。一个很直观的结论是:婴儿学习语言的能力远胜今天的 AI 聊天机器人,而且学习效率也高得多

斯坦福大学认知科学家迈克尔 ·C· 弗兰克坦言,科技行业最近取得的进展非常惊人。“但即便经历了过去几年的快速发展,我们仍然得烧掉一片森林,再搜刮几乎全部人类知识,才能重现一个在普通家庭客厅里一年左右就会自然发生的里程碑。”

研究人员目前仍不完全清楚原因,但婴儿在语言学习上表现出极强的适应能力,很快就能掌握语言规则和词汇。大语言模型却需要规模惊人的语言数据,才能达到类似熟练程度,所需数据量远高于普通人类

弗兰克形容人类学习语言的能力“简直像奇迹一样”。他指出,幼儿从周围环境中接触大约 1000 万至 3000 万个词后,就已经能开始说出清楚、可理解的句子。“如果你只用 3000 万个词训练 GPT-2,得到的会是一个胡言乱语生成器,而不是一个孩子。”

IT之家从报道中获悉,这种效率差距已经成为 AI 行业必须面对的一大难题,尤其是那些希望单纯通过不断扩大语言模型规模,最终实现人类水平 AI 的科技公司。许多 AI 专家认为,这条路线本身就不可能达到目标。

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  • 2026年5月1

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  • 2026年5月1

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