AI已经“长大”，该学会在试错中前进

“今天的大模型，不知道自己不知道什么。”在2026世界人工智能大会科学前沿论坛上，上海AI实验室主任、首席科学家周伯文给出了不少新判断，让挤进近千人的会场，不时响起掌声。

在经历了过去一年的技术探索、路径迭代和思想碰撞之后，科学家们来到了一个新的时间节点，向AI认知的深水区进发。那么，下一步该往哪里走？上海AI实验室联合十个领域的100名科学家建立了Benchmark（基准测试程序），结果发现，最前沿的模型得分实际都不超过50分。发表在国际顶尖学术期刊《自然》（Nature）的一篇研究认为，目前AI产生的科学工作都是增量发现，没有根本性突破，其本质在于模型的智能水平还不够。

要持续突破智能，难在哪里？上海AI实验室认为，有三处——

大模型、智能体，都是被动观察世界，只能学到相关性，模型只看不介入，不根植现实。越难的问题反馈越少，模型越学不动；越复杂的任务，反馈信号被稀释得越厉害，训练就越难。人类发表的科学研究成果只有成功数据，没有失败数据，模型只会模仿成功案例，无法长出新能力。

“要让模型突破智能的上限，需要在主动介入中去寻求真因果，从密集反馈中学难题，在探索失败中去拓展边界。”周伯文说，“模型要能从失败中自我反思、自我校准、自我更新，才能从‘重述已知’跨越到‘产出未知’，迎来科学元认知时刻。”

本报记者 郜阳