「人工智慧寒冬」即將來臨？《財富》：AI股市泡沫破裂衝擊將非常猛烈

生成式人工智慧（AI） 的熱潮席捲全球未滿三年，但科技界中已悄然出現一股不安的「寒意」。

從《彭博》的質疑，到英國《每日電訊報》的斷言，再到社交平台 X 的熱烈討論，「AI 寒冬」正成為市場熱議焦點，投資者對這場數千億美元資金堆砌的科技革命，是否會面臨泡沫破裂感到擔憂。

《財富》指出，「AI 寒冬」並非危言聳聽，而是 AI 發展史中反覆出現的週期性現象。它指的是大眾對「機器能如人類般思考」的熱情冷卻，導致相關研究與商業投資急劇萎縮。

過去 70 年中，AI 領域也曾經歷過幾次寒冬。如今，隨著投資者擔心技術無法兌現過度炒作的承諾，第四次寒冬的陰影正逐漸籠罩。

近期悲觀情緒部分源於行業領袖的坦誠。OpenAI 執行長奧特曼（Sam Altman）直言，部分 AI 新創公司的估值「嚴重虛高」，引發市場恐慌。

同時，麻省理工學院研究顯示，高達 95% 的 AI 試點項目以失敗告終，未能為企業帶來實質營收增長。

《財富》雜誌指出，若新一輪寒冬來臨，其股市泡沫破裂的衝擊，可能如「極地渦旋」般猛烈。

人工智慧歷史寒冬開頭：從炒作到幻滅

回顧歷史，歷次 AI 寒冬的模式與現在驚人相似：首先由突破性進展激發巨大期望，最終因無法兌現而幻滅。

第一次 AI 寒冬發生於 1970 年代，當時美國政府支持符號邏輯專家系統及模仿大腦運作的感知器（今日神經網路前身）。其中，領軍人物做出極樂觀預測，宣稱數年內即可達成與人類相當的通用智慧。

麻省理工學院 AI 實驗室聯合創始人、Marvin Minsky 在 1970 年接受《生活》雜誌採訪時也宣稱：「未來三到八年內，我們將擁有具備普通人類通用智慧的機器。」

然而，AI 首次陷入寒冬，就源於證據顯示當時炒作願景無法實現。

1966 年，美國國家研究委員會委託的專門委員會指出，電腦翻譯成本高、速度慢、準確性低於人工翻譯，隨後停止對早期語言 AI 研究的資金支持。

1969 年，Minsky 與 AI 研究者 Seymour Papert 也發布著作證明單層感知器僅能進行二元分類，無法識別多類別事物。

1973 年，致命一擊降臨，英國議會委託劍橋大學數學家 James Lighthill 對國內 AI 研究現狀進行調查。

他的結論指出，AI 在達到與人類智力相當的目標上，未顯現任何希望。雖然許多算法能解決所謂的「玩具級問題」（即簡單模擬場景中的問題），但無法應對現實世界的複雜性。

根據 Lighthill 的報告，英國政府隨後終止了對 AI 研究的所有資金支持。

人工智慧當前榮景與隱憂：歷史是否重演？

事到如今，類似情景似乎正在重演。

今年 1 月，OpenAI 奧特曼就表示，OpenAI 已掌握打造具有人類水準的通用 AI 方法，並正逐步開發超越人類的「超級智慧」，預測首批 AI 代理將進入工作崗位，改變企業產出。

Anthropic 執行長則預測，人類層級 AI 將於 2026 年出現；Google DeepMind 執行長則認為，全領域達成人類水準的 AI 將在五至十年內問世。

然而，近期研究顯示，AI 模型未能達到預期。例如，蘋果與亞利桑那州立大學研究指出，尖端 AI 模型並未真正具備推理能力，只能將當前問題與訓練資料匹配。

麻省理工學院研究表明，95% 的 AI 試點計畫未能推動企業營收增長。

Salesforce 研究發現，多數大型語言模型無法精準執行客戶關係管理（CRM）任務，而 Anthropic Claude 模型無法成功經營自動販賣機業務。

METR 研究則顯示，使用 AI 程式設計助理的開發人員完成任務速度反而下降 19%。

歷史不會簡單重複，但總會驚人相似。當前 AI 領域的炒作、過於樂觀承諾，以及技術瓶頸與商業化困境，都預示著一切或將轉變。

這場 AI 盛宴究竟會迎來極寒風暴，還是短暫寒流，全世界屏息以待。