在近期的一次播客访谈中，谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊揭示了他对当前人工智能（AI）发展阶段的独到见解。他引用了一个新颖的概念——“AJI”（Artificial Jagged Intelligence，锯齿人工智能），来形容AI技术的非线性进步路径。
皮查伊在与播客主持人雷克斯·弗莱德曼的对话中提及，这一概念或许源自前OpenAI联合创始人安德烈·卡帕西。卡帕西曾在2024年通过推特发表了一篇名为《锯齿状智能》的文章，详细阐述了AI在展现惊人能力的同时，也会犯下一些基础性的错误。例如，先进的大语言模型能够解决复杂的数学问题，却可能在简单的数字比较上出错，如判断9.9大于9.11这样的低级失误。
皮查伊对卡帕西的观点表示赞同，并进一步解释，AJI这一术语形象地描绘了AI技术发展的曲折轨迹。他指出，AI的“锯齿边缘”既难以捉摸也难以预测，这与人类从幼年到成年知识和问题解决能力的线性增长形成了鲜明对比。AI在取得突飞猛进进展的同时，也会暴露出明显的缺陷，比如在计数或基础逻辑校验上的失误。
在访谈中，皮查伊还分享了对未来AI发展的预测。他提到，早在2010年谷歌DeepMind成立时，团队曾预测实现通用人工智能（AGI）需要20年的时间。然而，皮查伊认为实际耗时可能会更长。他预计，到2030年，世界将需要建立AI内容标识系统来区分现实与虚构，届时AI将在多个维度上取得突破性进展。
尽管“进步”是一个宽泛且模糊的概念，但皮查伊在之前的联合国“未来峰会”上已经详细阐述了AI将如何推动人类社会的发展。他列举了AI在改善母语知识获取、加速科学发现、缓解气候灾难以及促进经济进步等方面的积极作用。然而，要实现这些潜力，AI首先需要克服在基础能力上的不足。
皮查伊强调，解决高难度问题是AI大模型的能力上限，而不犯低级错误则是其安全底线。一个在专业领域表现出色却频繁犯常识性错误的AI模型，不仅会误导用户决策，还会严重损害用户信任。因此，AI技术的发展不能仅聚焦于攻克难题，还需要注重提升基础逻辑校验和常识性判断等底层能力。
对于广大普通用户而言，他们更关心的是AI模型能否准确回答一些基础问题，如“1.11与1.8哪个数值更大”或“strawberry这个词中有几个字母R”。这些问题虽然简单，但却直接关系到用户对AI模型的信任度和满意度。因此，AI技术的发展需要在攻克难题与提升基础能力之间找到平衡，以确保AI模型能够在更广泛的场景中发挥积极作用。
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