香港新聞網11月12日電　（記者 王少喆）近來，以美國為代表，在投資界、媒體上興起了一股“人工智能泡沫論”的討論。這種說法認為，美國科技企業大量投資人工智能，是一種資源在AI領域的自我循環，而距離創造出科技界理想中的“通用人工智能”（即跨領域的超越人類的智能體）和提高生產效率還遙遙無期。目前的人工智能熱潮是否是又一次投資泡沫？我們從AI發展的歷史中可以學到什麼？香港中通社、香港新聞網就此採訪了亞太智庫研究員石宏，全文如下：

1、從科技史看，AI有過幾次熱潮？結果如何？

答：從上世紀50年代至今，人工智能（AI）共有過三次熱潮。

說到AI，就不能不提到一個人——英國的數學家、邏輯學家、密碼學家和計算機科學家艾倫·圖靈，他被譽為“人工智能之父”。圖靈在二戰期間對盟軍破譯德軍密碼做出了巨大貢獻，研製了破譯專用的電子管計算機“巨工”。1950年，圖靈提出了著名的“圖靈測試”，流程為：一名測試者寫下自己的問題，隨後將問題以純文本的形式發給另一個房間中的一個人與一台機器。測試者根據他們的回答來判斷哪一個是真人，哪一個是機器，以此來判斷機器是否具備智能。儘管“圖靈測試”在學術界引起了廣泛的討論和爭議，但它至今仍被視為是評估AI智能程度的經典方法。

受到“圖靈測試”的啟發，約翰·麥卡錫、馬文·閔斯基、克勞德·香農和納撒尼爾·羅切斯特在1956年共同發起達特茅斯會議，其中約翰·麥卡錫在這次會議上首次提出了“人工智能（AI）”一詞，標誌著AI作為一門獨立學科的誕生。AI的第一次熱潮也就此開始，並且一直持續到1974年。

在第一次AI熱潮期間，核心是邏輯主義，也就是用機器證明的辦法去證明和推理一些知識，比如用機器證明一個數學定理。由於當時的計算機水平還很低下，稍微複雜的計算就會讓計算機傻眼。所以AI根本無法實用化，慢慢地人們的熱情就消退了。1973年，美英政府都停止向“毫無用處”的AI研究項目撥款，於是第一次AI熱潮迅速冷卻，到1974年歸於沉寂。

第二次AI熱潮是在上世紀80年代，大致是從1980年到1987年。這一時期，計算機性能有了明顯提升，數據積累也變得豐富，所以AI開始朝著實用化方向發展。AI能够根據領域內的專業知識，推理出專業問題的答案。而且在這一時期，專家系統、自然語言處理、計算機視覺、BP神經網絡等紛紛出現，並且取得了明顯進展。但是這一時期的專家系統在實用性方面太過局限，同時AI系統升級難度高、維護成本居高不下，於是西方國家的政府又紛紛大砍AI研究經費，到上世紀80年代後期又進入一個寒冬。

第三次AI熱潮的時間起始，在學術界存在很大爭議，有的說是從1990年開始，有的說是從1993年開始，還有的說是從2011年開始。儘管起始時間認定不一，但是這次熱潮持續時間很長，一直到現在AI都是向上走的態勢。

客觀地講，第三次AI熱潮應該從1993年開始算起。因為這時美國IBM投入巨資研發超級計算機“深藍”，不僅算法比之前強得多，而且機器學習能力也有了質的飛躍。1996年，“深藍”與著名的國際象棋大師卡斯帕羅夫對弈，儘管最終是卡斯帕羅夫獲勝，但卡斯帕羅夫在賽後坦誠他是利用人類獨有的直覺和情緒才艱難獲勝的，“我感受到一種從未有過的恐懼，仿佛在與一個會進化的幽靈對弈。”1997年，卡斯帕羅夫再度與“深藍”對弈，這次卡斯帕羅夫輸了。至此，“深藍”名聲大噪，各國都對AI刮目相看，從而使AI迎來了大發展。越來越多的國家和地區重視起AI，並且進行大力投資。

2016年，谷歌的AlphaGo戰勝韓國圍棋手李世石，再一次提升了AI發展熱度，此後就一發不可收拾。2023年，ChatGPT通過美國醫師執照考試；2025年初，深度求索（DeepSeek）發佈開源模型DeepSeek—R1，迅速在國際上激起千層浪。這些標誌性事件，讓AI的熱度持續上升。不僅如此，這些年深度學習技術的崛起使得計算機在圖像識別、語音識別和自然語言處理等領域取得了突破性成果。同時，大數據和雲計算技術的發展也為AI提供了豐富的數據資源和強大的計算能力。如此一來，AI技術迅速進入實用化，能够解決諸多實際問題，在醫療、金融、交通等領域的應用越來越廣泛，例如全球20%的金融交易由算法完成，紐約交易所甚至設立“AI熔斷機制”。如今，語音識別、語音合成、機器翻譯等感知技術的能力都已經逼近人類智能。 但是，這不代表第三次熱潮一直能够持續，如果深度學習不能再上新的台階，那麼人們的熱情就會逐漸消退，從而使AI再度進入寒冬。

當然，我們要看到的是每一次AI的熱潮都會極大地推動AI技術發展。因此，哪怕第三次AI熱潮在未來某個時期消退，但是隔上一段時期又會因技術上的新突破而再度引發熱潮。

香港中通社資料圖片

2、有意見認為目前的AI發展存在泡沫，AI距離真正改變生產和生活，還有多久？

答：第三次AI熱潮所引發的AI技術長足發展，已經給人類社會的生產生活帶來了非常大的影響，並且在很多領域改變了人們的生產生活。比如“圖靈測試”是評估AI智能程度的經典方法，而聊天程序“尤金·古斯特曼”在2014年6月7日圖靈逝世60周年紀念日上就首次通過了“圖靈測試”。OpenAI 的 GPT-4.5 在“圖靈測試”中更是表現出色，讓大量人類參與者誤將其當成真人，73% 的時間被判定為人類——表現優於人類。

棋類游戲是AI最早與人類較量的領域，也是讓AI在第三次AI熱潮中揚名立萬並持續火熱的重要推手。現在，人類棋手反而要去和AI學習如何下棋，這種逆轉已經很清楚地表明了AI對人類生活的影響。

在日常工作、學習方面，各類AI軟件在寫報告、寫材料、寫總結、輔助學習、藝術創作等領域大顯身手，尤其是曾經被人類引以為傲的藝術創作領域，現在卻出現了AI逐漸將人類擠出去的情況。語音識別、人臉識別更是在人們的日常生活中無處不在。至於服務類機器人，已經在家庭、酒店等大量應用。智能家居，現在已經逐漸成為必備。例如小米旗下的智能助手小愛同學，支持多模態識別和問答，提供個性化的服務和建議，能够與多種設備互聯和控制，在家裡不用動手就能實現對很多家用設備的控制。

工廠生產、無人裝備等現在越來越離不了AI。比如現代化的汽車生產線，大量工序都是AI加持的機器人去完成；而新能源汽車在應用AI技術之後，已經可以在道路上自主駕駛。

無人裝備在引入AI技術之後，技術性能可謂突飛猛進。現在的無人機、無人地面車輛、無人艇越來越自主，尤其是在避障方面反應迅速。與此同時，人形機器人如同雨後春笋一樣發展起來。

可以毫不誇張地說，AI如今已經越來越深地滲入人們的生產生活，並且還在向更多的領域進行擴展。所以，現在已經不是AI距離真正改變生產和生活還有多久的問題，而是AI完全顛覆傳統的人類生產生活模式還有多久。

3、各國的AI競爭，走向如何？

答：AI近些年在全球的熱度一直在高漲，越來越多的國家和地區對AI進行投入。總體來看，全球AI格局大致分為四個梯隊：美國和中國是第一梯隊，英、日、德、法、韓、新加坡是第二梯隊，加拿大、印度、荷蘭、以色列等10多個國家是第三梯隊，其他國家和地區是第四梯隊。

美國和中國不僅穩居AI第一梯隊，而且大幅領先其他梯隊。包括AI芯片企業數、高層次人才數、頂刊頂會論文數、大模型數量等，美中相加均佔了參評國家總數的50%以上。在發展速度上，中國與美國之間的差距在不斷縮小，部分領域正在成為世界第一。例如中國近五年累計的頂會論文作者數達3000餘人，首次超過美國。高質量研究產出方面，中國持續活躍，頂會頂刊論文較2019年數量翻番，連續五年居全球第一。中國AI產業規模從2013年至2024年，企業數量增長超過5.5倍。美國的AI優勢主要在高價值專利數、風險投資規模等，例如美國AI風險投資額在2024年超過1萬億美元，佔全球比例達66%。

美國政府在2025年7月23日發佈了長達28頁的《贏得AI競賽：美國AI行動計劃》，標誌著美國特朗普政府AI領域總體規劃思路逐漸成型，也標誌著美國國家人工智能戰略的重大轉向。直白地說，就是美國將AI提升到了前所未有的戰略高度，確保美國在21世紀AI技術競賽中取得無可爭議的主導地位，讓AI成為美國未來依舊能够維持霸主地位的新支柱。因此，美國在AI領域的投入只會越來越大。而不斷地燒錢，自然會讓美國在AI領域取得新的突破。

中國同樣將AI提升到戰略高度。2025年8月，國務院印發《國務院關於深入實施“人工智能+”行動的意見》，為AI發展描繪了至2035年的戰略藍圖，提出了“三步走”：到 2027 年，率先實現AI與6大重點領域廣泛深度融合，新一代智能終端、智能體等應用普及率超70%；到2030年，中國AI全面賦能高質量發展，新一代智能終端、智能體等應用普及率超90%，智能經濟成為中國經濟發展的重要增長極，推動技術普惠和成果共享；到2035年，中國全面步入智能經濟和智能社會發展新階段，為基本實現社會主義現代化提供有力支撐。10年後，AI將像電力、互聯網一樣全面普及。

而在中美之外的第二、第三、第四梯隊，由於整體實力和中美差距非常大，所以這三個梯隊之間沒有明顯差距，也就是第二可能變成第三甚至第四，而現在的第三、第四則可能成為第二、第三。而且由於整體實力弱，所以這三個梯隊對AI的投入較低，AI創新能力較差，只能在局部進行一些突破或者完善。　　（完）