意识产生、符号推理……AI下一站该往哪走？

· 本位整理了本尼迪克特·埃文斯、罗杰·彭罗斯、凯文·凯利三位专家的观点。在他们近期的文章、访谈、演讲之中，分别阐述了各自对于AI未来发展核心逻辑的思考，围绕着AI发展形态、AI意识演进的可能性以及我们如何面对AI发展的不确定性几个问题展开了论述。

· 著名科技分析师本尼迪克特·埃文斯表示，当前AI处于平台转移关键期，发展形态仍存不确定性。技术部署需经历“吸收-创新-颠覆”三阶段，当前仍聚焦编程、营销等“吸收”场景，长期将重塑行业核心问题。

· 英国数学家、数学物理学家、科学哲学家罗杰·彭罗斯指出，AI本质是“可计算的模式识别”，难获真正意识——现有AI仅能基于数据找模式、执行规则，无法理解规则本质。但从哥德尔定理与物理层面来看，现有计算机技术难以触及非可计算过程，无法产生意识。

· 《连线》杂志创始主编凯文·凯利认为，未来不会只有一种形态的人工智能。未来AI技术演进将聚焦四大方向：符号推理（补逻辑短板）、空间智能（懂真实世界）、情感智能（具共情能力）、智能体。

· 凯文·凯利提出，应对AI需保持乐观，以“进托邦”视角看待进步：每天变好一点点。乐观是推动创新的道德责任，持续微小进步终将带来文明跃迁，面对AI应主动准备而非恐惧。

人工智能是会诞生超越人类的通用智能，还是永远停留在 “可计算的模式识别” 阶段？是会颠覆现有产业格局，还是仅作为工具赋能人类？

在技术狂飙与认知焦虑交织的当下，不同领域的顶尖思考者给出了各自的答案。

本文梳理了著名科技分析师本尼迪克特·埃文斯近期发布的2025《AI吞噬全世界》报告，英国数学家、数学物理学家、科学哲学家罗杰·彭罗斯的访谈与以及《连线》杂志创始主编凯文·凯利的近期演讲中的观点，从平台转移的产业规律、智能本质的底层逻辑，到人机关系的未来走向，探索AI发展的不确定性与确定性，希望能为大家在面对这场变革时，提供一个理性与乐观的视角。

本尼迪克特·埃文斯：我们正在经历又一次平台转移

科技产业大约每十到十五年就会经历一次这样的巨变，从大型主机到个人电脑，从万维网到智能手机，每一次转移都重塑了整个行业的格局。而生成式人工智能，可能正是这个十五年周期中的下一个主角。但问题在于，就像历史上每一次平台转移一样，我们现在对它将如何展开依然充满不确定性。

技术部署分为三个层次：吸收（自动化明显的用例，将其作为功能集成）、创新（新产品、捆绑和拆分）、颠覆（重新定义问题）。到目前为止，大多数成功的用例仍在“吸收”阶段——编程、营销、客户支持、自动化。这些领域将继续有二十年的部署时间。但真正的问题在于：“创新”和“颠覆”会是什么样子？

在“创新”层面，问题在于：LLM自动化能拆分什么？我们没有意识到哪些东西实际上是捆绑的？互联网通过拆分实体资产创造了在线分销，那么LLM能拆分什么？互联网创造了新的聚合者，LLM如何能做得更好？答案可能在于从相关性推荐转向意图理解，从捕获用户数据转向理解用户需求。

在“颠覆”层面，问题更加根本：当我们不再需要数百万人来完成某项任务，什么将会变成可能？就像蒸汽机不仅取代了人力和畜力，更创造了全新的工业和城市形态，AI可能也会重新定义某些行业的根本问题。但这需要时间，也需要正确的问题。

现在，我们处在一个奇特的时刻：一方面，科技巨头正在进行人类历史上最大规模的资本支出竞赛之一，其规模可与成熟的全球资本密集型产业相媲美。另一方面，产品形态、商业模式和价值捕获方式仍然模糊不清。模型可能正在成为商品，但终端用户体验还远未确定；企业部署正在进行，但速度缓慢且谨慎；消费者在尝试，但还没有将其变成日常习惯。

这是泡沫吗？重要的是，即使泡沫破裂，变革也已经发生。

1970年，计算机科学家Larry Tesler曾说：“AI就是机器还不能做的任何事情。”这个定义的美妙之处在于，它永远是真的：一旦某件事情被自动化，我们就不再称它为AI，而是称之为“软件”或“系统”。电梯不再需要操作员，我们不会说这是AI，我们只是说这是电梯；搜索引擎使用复杂的算法，但我们不称之为AI，我们称之为搜索。

那么当生成式AI成功时，我们会称它为什么？也许只是“软件”，也许是“助手”，也许是我们还没有想到的名字。但无论如何，世界将会改变。问题不是AI是否会“吞噬世界”，而是它会以什么方式、在多长时间内、留下什么样的世界。

技术转型总是会充满过早的悲观。1997年《连线》（Wired）杂志就已经在称“网络已死”，2025年NPR仍在报道“出版商面临来自谷歌AI搜索的灭绝级威胁”。事实上，网络从1997年就开始“死亡”了，但今天它仍然是我们生活的核心；同样，出版业也一直在“死亡”，但也一直在适应和演变。技术变革从来不是简单的替代，而是复杂的重构。

罗杰·彭罗斯：真正的智能必然涉及意识，现在的智能都只是可计算的概念

首先，真正的智能必然涉及意识，而且我一直坚定主张，这些设备并不具备意识，除非引入其他要素，否则它们永远不会拥有意识。现在这些所谓的智能都只是可计算的概念，它所做的就是查看大量数据，然后寻找模式或者尝试以这种方式分析它，但智能其实依赖于意识。

哥德尔定理指出，数学体系中存在不可计算的内容，而要突破既定规则的限制，必须理解规则背后的深层原理——这种理解能力需要意识的参与。计算机虽然能高效执行计算任务，却始终停留在规则应用的层面，无法真正理解规则为何成立，因而无法实现这种突破性的理解。也就是说，人工智能并不清楚这些规则是否为真，它们没有意识地去认知，无法理解这些规则，不能明白它们为何能导向真理。

另一方面，“意识”很可能涉及量子世界中不可计算的特殊物理过程。由于现有计算机技术完全基于可计算的数学结构，无法触及这些非可计算的物理层面，因此人工智能不可能产生真正的意识。有意识的思维所涉及的物理学必须是非可计算的物理学。我们现在所知道的人工智能是由计算机驱动的，这意味着它不会产生超人类智能。

我不认为它们会因为我们目前对计算机的理解而变得有意识。也许有人可以理解意识涉及的内容并开发出某种设备，但它不会是计算机。它将是其他东西，某种有意识的东西。意识是一个物理过程，我不认为我们理解它。

对人工智能未来的预测，其实超出了我的专业领域。我也不认为它们会因为我们目前对计算机的理解而变得有意识。但这并不意味着它们不会比我们更好。我认为这里存在风险。如果它们有意识，可能会有更大的风险。

凯文·凯利：最重要的不是预测未来，而是为未来做好准备

不确定性一：通用人工智能是否能实现？答案是：我们还不知道。

也许未来并不会出现真正意义上的通用人工智能，而是会出现成百上千种在特定领域中表现卓越的“弱人工智能”。

在我看来，我们应该关注“人工智能们”（AIs）。未来不会只有一种智能，而会有许多不同形态的人工智能。我们将看到各种潜在的智能形态、不同的“脑结构”和思维方式。

在这个广阔的“智能空间”中，人类智能只是其中的一种形式。未来的AI，可能会出现许多“异人智能”（Alien Intelligences），它们以不同于人类的方式思考，但可能得出相同的结论。这种差异不是缺陷，而是一种优势。

不确定性二：未来的人工智能计算，将主要依靠中心化的云端系统，还是更多地依靠边缘与本地设备？

目前，大多数公司都押注在中心化的方向上。我们看到大语言模型规模不断扩大，芯片数量持续增长，模型的性能也似乎越来越强。

然而，这种趋势是否可持续？我们并不确定。更大的模型意味着更高的能耗和更庞大的数据中心，也带来了集中化的控制问题。

与此相对，另一种趋势正在悄然兴起：边缘计算。边缘计算响应更快，隐私保护更强，能耗更低，同时具有更强的独立性。

因此，在我看来，未来的AI计算架构很可能呈现“混合式”的格局：中心化的云计算与去中心化的边缘计算共存，但主导力量将逐步向边缘侧转移。这种分布式结构，或许才是智能社会的真正形态。

不确定性三：人工智能究竟会提升人类工作的效率，还是会直接取代人类？

从现有数据来看，人工智能带来的并不是失业，而是效率的提升。到目前为止，没有证据表明AI导致了大规模裁员。实际上，AI的引入改变了工作的结构，但并没有让工作消失。它让人们从重复、标准化的任务中解放出来，专注于更具创造性和判断力的工作。

在理解了人工智能所带来的不确定性之后，我们更需要思考未来的AI将如何演进，接下来的5~10年它的发展重点会是什么。

我认为，未来AI的创新将主要体现在四个前沿方向上：符号推理、空间智能、情感智能以及智能体。

这些方向不仅代表技术的延伸，更意味着智能的多维化与专业化。未来的AI将不再是单一的模型，而是一系列不同类型智能的组合。

• 符号推理：结构化智能的回归。大语言模型可以模仿语言，却并不真正理解逻辑，也不具备深层的推理能力。未来的AI需要结合自下而上的神经网络学习与自上而下的逻辑推导，让这两种智能模式形成互补。人类大脑正是这种多重智能机制的复合体。
• 空间智能：让AI理解真实世界。模型通过阅读文本学习，而非在真实世界中体验。它们知道“人类说了什么”，但不知道“世界是怎样的”。因此，我们需要让AI具备“空间智能”，具备能够在真实世界中行动、感知、理解的能力。
• 情感智能：让AI具备共情能力。情感与智能密不可分。情绪是人类决策的重要依据，也塑造了我们的社会行为。未来的AI，也必须具备理解与回应情感的能力。但与此同时，这也将引发新的伦理问题，当机器能“理解”我们的情感时，我们该如何定义真实与虚拟的界限？
• 智能体：从工具到伙伴。智能体的理想状态，是无形的智能。也就是说，它们默默地工作于后台，自动完成任务，而人类几乎察觉不到它们的存在。更重要的是，未来的智能体之间将形成一种新的经济体系——智能体经济。

我们正生活在一个充满剧变的时代，AI正在重塑世界的规则，也引发了人们的焦虑与担忧。

但在我看来，保持对未来的乐观，不仅是一种选择，更是一种道德责任。只有相信未来可以更好，我们才有动力去创造它。

长期以来，人类在想象未来时总是在两个极端之间摇摆：乌托邦与反乌托邦。这种极端的悲观叙事，削弱了我们的想象力，让人们失去了改造未来的勇气。因此，我提出一个新的概念——“进托邦”（Protopia）。所谓“进托邦”，并不是一个完美的世界，而是一个每天都在变得更好一点点的世界。

“进”代表进步、前进、演化。它意味着世界并不完美，但每天都比昨天要好一点。如果我们能够让世界每天进步1%，让创造多一点，破坏少一点，那在十年、二十年、五十年后，我们将生活在一个截然不同的文明之中。

进托邦不是幻想，而是一种统计学意义上的现实，人类过去两百年的发展已经证明了这一点。

持续进步是人类文明的常态。即便未来步伐会放缓，即便存在周期性的波动，从长远看，世界仍在向前。所以，保持乐观并非天真，而是一种基于历史的理性判断。

从概率上讲，未来继续改善的可能性远大于全面倒退的可能性。乐观并不是忽视问题，而是相信问题可以被解决。悲观只会带来退缩，而乐观会驱动创造。

本文来自微信公众号“红杉汇”（ID：Sequoiacap），作者：洪杉，36氪经授权发布。