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图灵奖得主萨顿：AI恐慌被人为夸大？不，体验式学习才是未来关键

景点排名 2025年09月15日 16:35 5 cc

当AI会抢走工作、AI将失控的声音刷屏时，图灵奖得主萨顿却抛出一句颠覆认知的话：AI恐慌被人为夸大？不，在他眼中，真正决定AI未来的关键并非现在火热的数据模型，而是体验式学习。

可为什么这位行业权威会否定大众对AI风险的担忧？所谓的体验式学习，又究竟能让AI突破哪些现在的瓶颈？

在2025年外滩包容性会议上，图灵奖得主萨顿对AI发展提出了不少独到见解，这些观点引发关注的同时，也难免会有不同声音。

图灵奖得主萨顿：AI恐慌被人为夸大？不，体验式学习才是未来关键

萨顿认为AI恐慌被夸大，可现实中AI带来的就业冲击实实在在，很多传统岗位因AI出现面临消失，这怎么能说恐慌是被夸大的呢？从另一个角度看，确实有部分行业因AI面临岗位调整，但我们也该看到AI在创造新岗位方面的能力。

比如AI研发、维护、AI教育等领域，都涌现出了大量新的就业机会。

历史上每次重大技术变革都会带来类似的就业结构调整，最终往往是整体就业质量的提升。

萨顿所说的恐慌被夸大，更多是针对那些过度渲染AI会导致大规模失业、甚至引发社会动荡的言论，并非否定AI对就业市场的影响。

还有人可能质疑，萨顿强调体验式学习是AI未来关键，可当前依赖数据的AI模型已经取得了巨大成功，比如GPT系列模型在多个领域表现出色，为什么还要花费大量精力去发展体验式学习呢？不可否认，依赖数据的AI模型在特定任务上成绩斐然，但正如萨顿所指出的，这类模型面临着高质量数据耗尽的问题，而且难以生成真正的新知识。

就像现在的大模型，虽然能处理海量信息，但大多是对已有知识的重组，很难有突破性的创新。

图灵奖得主萨顿：AI恐慌被人为夸大？不，体验式学习才是未来关键

而体验式学习能让AI像人类一样从与环境的互动中积累经验，从而实现真正的创新。比如AlphaGo通过体验式学习下出了人类从未想到的棋步，这是传统数据依赖型AI难以做到的。从长远来看，要让AI实现更高级的智能，体验式学习是必然的发展方向。

也有人会觉得，萨顿提出的去中心化合作不太现实，毕竟AI现在已成为各国竞争的重要领域，各国都想在AI发展中占据优势，怎么可能轻易实现去中心化合作呢？确实，当前AI领域存在一定的竞争态势，但这并不意味着去中心化合作无法实现。

从全球范围来看，很多全球性问题，比如气候变化、公共卫生安全等，都需要各国通过合作来解决，AI领域也不例外。

比如在AI安全、AI伦理等方面，只有各国加强合作，制定统一的标准和规范，才能确保AI技术的健康发展。

而且，去中心化合作并非指没有竞争，而是在合作的框架下进行良性竞争，避免因过度竞争导致技术发展走向歧途。

萨顿提出这一观点，正是看到了当前AI领域过度竞争可能带来的问题，希望通过合作实现AI技术的共同进步。

另外，对于萨顿将AI发展置于宇宙进化背景下的观点，可能有人觉得过于宏大，缺乏实际意义，毕竟我们更关注AI在现实中的应用和影响，这样的宏大视角对当下AI发展有什么实际帮助呢？其实，这种宏大视角能让我们更客观地看待AI发展。

它提醒我们，AI发展是科技进步的必然趋势，就像生物进化一样不可阻挡。

图灵奖得主萨顿：AI恐慌被人为夸大？不，体验式学习才是未来关键

当我们从更长远、更广阔的角度看待AI时，就不会被眼前的短期利益或局部问题所局限，从而能制定出更科学、更具前瞻性的AI发展战略。

比如在AI监管政策制定上，就不会只关注眼前的风险而过度限制AI发展，而是会在保障安全的前提下，为AI技术创新提供更广阔的空间。

通过对这些不同观点的分析和回应，我们能更全面地理解萨顿的观点。萨顿并非忽视AI发展中存在的问题，而是希望人们能以更理性、更积极的态度看待AI，抓住体验式学习这一关键方向，通过去中心化合作推动AI技术健康发展，充分发挥AI的积极潜力。

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