人工智能的下半场

人工智能的发展历程可以被清晰地划分为上下两个半场。在上半场中，行业的关注点主要集中在算法的突破与模型能力的极限，我们见证了从 DeepBlue 在国际象棋领域的称霸，到 AlphaGo 在围棋领域的奇迹，再到 GPT 系列大模型展现出的惊人通用性。这一阶段的核心驱动力是“能否训练出更强大的模型”，技术本身的迭代构成了叙事的主线。

然而，随着基础模型的日益成熟，我们正迈入人工智能的“下半场”。这一阶段的重心将发生根本性转移：从单纯追求模型规模的扩张，转向思考“应该训练模型去做什么”以及“如何科学评价 AI 的真正进步”。定义评测标准和具体任务将成为该领域最重要的方向，标志着 AI 从技术奇观转向为现实世界创造实际效用和价值的全新周期。