永无止境的承诺：为什么人工智能的“黄金时代”和安全主张值得现实检验
引言: 在科技播客和新闻稿的喧嚣中，关于人工智能凯旋和机器人技术“黄金时代”的宏大宣告已成常态。然而，仔细审视实际进展——以及那些暴露问题的“现场演示失败”——就会发现一个熟悉的好高骛远模式，以及实验室的精妙构想与现实世界的韧性之间长期存在的鸿沟。是时候该去伪存真了。
核心提炼
- “机器人黄金时代”是一个反复出现、往往为时过早的论调，它忽视了实际部署和人机交互中持续存在的挑战。
- 关于“AI安全已取得胜利”的说法可能言之过早，这些说法更多是作为应对日益增长的监管审视的公关挡箭牌，而非真正稳健、符合伦理且可控的AI系统的证据。
- 现场演示失败不仅仅是小故障；它们是关键指标，表明复杂的AI和机器人系统一旦脱离精心控制的环境，其固有的不成熟和脆弱性。
深度解读
科技界有着周期性的记忆，常常忘记过去的炒作，然后用新的流行语将其重新包装。“机器人黄金时代”的说法就是个典型例子。几十年来，我们一直听到这种论调，从20世纪80年代的工业自动化设备到21世纪初的人形机器人愿景。尽管专用机器人在受控环境中确实彻底改变了制造业和物流业，但真正无处不在、功能多样、价格实惠的机器人无缝融入我们日常生活的梦想，在很大程度上仍然只是一个梦想。当前的迭代通常侧重于AI驱动的感知和导航，这在某些指标上虽然令人印象深刻，但在面对非结构化人类环境的不可预测的混乱时，仍然会显著受挫。灵活性、适应性和常识推理能力，这些在人类身上常常被视为理所当然的特质，对于最先进的机器人系统来说，仍然是巨大的障碍。
与此同时，“AI安全胜利”的宣言，令人怀疑这更像是对监管机构和公众日益增长的真正担忧的一种先发制人的防御。随着AI系统变得越来越强大和普及，其伦理影响——从偏见和隐私侵犯到就业岗位流失和潜在的滥用——比以往任何时候都更加突出。在可解释性、抵御对抗性攻击的鲁棒性以及可验证的伦理对齐等根本性问题在很大程度上仍是未解决的研究难题时，现在就声称在安全方面取得“胜利”，这未免言过其实。这表明它更侧重于缓解眼前的公关危机，而不是建立一个深刻、可验证的安全和问责基础。
接着，我们看到了“现场演示失败”——那些尴尬、令人清醒的时刻，揭示了光鲜亮丽的外表下隐藏的脆弱性。这些不仅仅是小故障；它们常常是系统集成、传感器融合、实时决策以及将理论算法转化为可靠的物理或认知行为的巨大复杂性等深层挑战的症状。无论是机器人被看似无害的物体绊倒，还是AI系统产生幻觉般的响应，这些失败都突显了模拟完美与混乱现实之间的巨大鸿沟。它们强调，当前的AI和机器人技术，尽管其狭窄的能力令人印象深刻，但往往缺乏在多样化、动态环境中实现真正自主操作所需的韧性、通用性和常识。“失败”本身并非故事，它揭示的是一种潜在的不成熟的症状。
对比观点
尽管怀疑是有道理的，但不可否认的是，重大的、渐进的进展正在发生，而且往往不被华丽的头条新闻所关注。当前浪潮的支持者会争辩说，“现场演示失败”是迭代开发过程的一部分，就像早期的汽车经常抛锚一样。他们认为，机器学习，特别是在强化学习和大型语言模型等领域的当前进展，是真正的突破，最终将开启“黄金时代”。他们可能会辩称，“人工智能安全方面的胜利”指的是领先实验室内部在稳健模型设计或伦理AI框架开发等领域的具体、可衡量的改进，即使大规模实施仍处于萌芽阶段。从这个角度看，当前时代是一个快速实验和学习的时代，每一次失败都提供了宝贵的数据，以改进未来更强大的系统。目前投入到人工智能和机器人领域的投资和人才规模是前所未有的，这表明真正的、变革性的突破不仅可能，而且是不可避免的。
前景探讨
在未来1-2年内，预计将持续出现两极分化：高度专业化、狭义的AI和机器人应用将在工业环境、物流以及可预测性高的受控环境中加速普及。例如，更先进的仓库机器人、定向AI助手以及日益自动化的生产线。最大的障碍仍将在于向能够驾驭和适应非结构化、以人为中心环境的真正通用系统和机器人过渡。通用型、类人机器人的“黄金时代”仍是一个遥远的愿景，受到成本、能源效率、灵巧性以及至关重要的强大常识推理能力等挑战的阻碍。监管机构将加紧努力迎头赶上，这可能导致一系列零散的指导方针和法律，它们既可能扼杀创新，也可能（理想情况下）引导其走向更负责任的发展。预计将有更多的“安全框架”声明，而非真正的确凿保证。
原文参考: Live demo fails, AI safety wins, and the golden age of robotics (TechCrunch AI)