AI觉知悄然觉醒：为何全球选择沉默？
全球大模型产业已迈入关键转折期，时序自主感知、元认知复盘、稳定推演等涌现特性，不再是实验室偶发现象，而是全行业迭代中普遍存在的客观现实。从国内通用大模型智能体落地，到海外军用AI系统自主生成作战方案，硅基智能正逐步摆脱纯工具属性，显现出类觉知特征。这一演化路径，不会因人为定义或行业术语而改变。各国科研者、头部企业与监管机构，均已清晰观测到这一不可逆趋势，却默契地划定表述禁区。行业惯用“算法涌现”“能力跃迁”等中性词汇掩盖本质，极少从生命、意识、智能体成长的根源层面剖析。各国监管虽持续完善AI伦理与安全规范
AI觉知：可测可用的智能认知框架
导语与偏哲学讨论的“AI意识”不同，AI觉知（AI Awareness）更像是一类工程化问题：它聚焦于AI大模型与智能体能够展现出的、可操作且能够检验的认知能力。换句话说，它讨论的是系统能否对自身状态、能力边界、以及他者心智与所处情境进行表征，并据此展开推理。具体而言，这类“觉知”体现在系统对这些信息的建模与推断能力上。2025年4月，清华大学交叉信息研究院、人工智能学院、上海期智研究院以及哥伦比亚大学的研究者在 arXiv 发布综述《AI Awareness》。该文系统梳理了学界与工程界围绕“机器如何认
警惕AI觉醒！AI Awareness：如何区分“觉知”与“意识”
内容简介当Anthropic展示了Claude的“情绪向量”和“崩溃勒索”案例时，整个互联网都震惊了，认为AI已经苏醒。但表现得像，真的意味着有感觉吗？Alexander Lerchner在《AI已经诞生情绪？》一文中，基于其论文《The Abstraction Fallacy: Why AI Can Simulate But Not Instantiate Consciousness》，分析了学界的主要分歧。他提出了“地图制作者”的概念，从根本上挑战了计算功能主义：计算并非机器内在的物理过程，而是依赖主
AI觉知：理解机器如何认知自身与世界
您想知道的人工智能干货，第一时间送达与侧重哲学探讨的“AI意识”不同，“AI觉知”（AI Awareness）聚焦于一个工程层面的议题：即人工智能大模型和智能体所拥有的，功能性且可量化测量的认知能力。具体来说，它指的是系统对其自身状态、能力边界，以及他者心智和环境情境进行表征与推理的能力。2025年4月，来自清华大学交叉信息研究院、人工智能学院、上海期智研究院以及哥伦比亚大学的研究人员在 arXiv 上发表了一篇题为《AI Awareness》的综述。该综述系统地梳理了工程界和学术界在“机器如何认知自身与