当机器智能超越人类,我们还能主宰地球吗?
文/端宏斌我关注AI领域已有很长时间，几乎每篇文章的评论区都会出现类似的观点：汽车取代马车是历史必然，所以马车夫与其抱怨新技术，不如主动学习驾驶技能，这便是创造性破坏的典型案例。他们力挺AI，因此将AI比作汽车，马车夫自然就成了司机。但这个比喻有个隐含假设——你扮演的是驾驶者角色，所以能从车夫转型为司机。可如果你只是一匹马呢？汽车诞生后，美国马匹数量从巅峰期的近3000万匹，在五十年间骤降至不足300万匹，锐减近九成。那些不再有活可干的马，大多被人宰杀食用。由于人类并非马匹，所以对此无动于衷，但我必须指出
Anthropic 倡议暂停尖端 AI 研发，警惕自主进化危机
Anthropic 正敦促全球顶级 AI 实验室放慢研发步伐，其理由在于 AI 系统迭代过于迅猛，恐在短期内实现无需人类干预的自主演进，从而给社会带来严重的安全隐患。 该公司周四通过官方博客文章指出，掌握暂停全球 AI 研发的主动权“大体上是有益的”，文中还公开了内部实验数据，以证实其旗舰大模型性能的飞速提升。 这篇由公司研究院主管玛丽娜・法瓦罗与政策负责人杰克・克拉克共同撰写的文章指出，当前模型的发展轨迹正趋向于递归式自我优化：即 AI 能够在无人协助的情况下自主升级能力。许多行业专家将这一技术拐点视为
AI 教父另辟蹊径：硅谷押注新范式
近三年间，人工智能领域几乎沿袭同一轨迹迅猛发展。从 GPT-4 到 Claude，从 Gemini 到 DeepSeek，业界共识日益清晰：只要积累更多数据、构建更大模型并投入更强算力，就能无限逼近通用人工智能（AGI）。这一逻辑驱动了近年来全球最大的科技投资热潮。OpenAI 估值高达数千亿美元，Anthropic 跻身企业 AI 市场核心阵营，巨额资本涌向基础模型赛道。绝大多数初创公司都在琢磨如何利用现有模型开发应用，却鲜少有人重新审视一个更根本的命题——当前的大模型路径，是否真是通向 AGI 的终极
OpenAI 兴衰录：资本博弈下的 AI 未来
第一部分：初创愿景，非营利的理想规划2015 年 OpenAI 应运而生，由马斯克、奥特曼及众多顶尖科学家共同注资，初衷极为纯粹：抗衡谷歌、微软等科技巨头的 AI 技术垄断，以非营利组织身份开源代码，遏制人工智能无序商业化，规避超级智能失控的潜在危机。初创章程设定了严苛约束：机构永久保持非营利性质，所有科研成果必须开源共享，投资者无权独占专利或获取超额暴利，技术决策权牢牢掌握在科学家手中。彼时的科技界，OpenAI 被视为规范 AI 资本化的典范，引得无数顶尖人才争相加盟。然而，这一理想架构自诞生之初便埋
超越工业革命百倍！两大 AI 巨头终极预言：奇点临近，文明即将重构
科创家网 www.kechuangjia.com.cn｜洞见未来，助力科创，加速科学家成果商业化｜AI 进化已突破人类认知边界，预计 2028 年底实现递归式自我迭代（奇点），2030 年左右通用人工智能（AGI）将正式到来。01020304关于「预见科创家」「预见科创家」是创业孵化平台「溪有物种」旗下专注于科学家创业的新媒体，以洞察未来的视角，投资下一代颠覆世界的科技。我们深耕科学家成果商业化、科学家创业及硬科技孵化，推动前沿技术从实验室走向产业应用。我们聚焦科学家创业生态，提供从投资、孵化到产业落地的
马斯克对决奥尔特曼：AI 霸权与规则的重磅博弈
▲2026 年 4 月 27 日，美国加州奥克兰联邦法院门前，陈列着印有埃隆·马斯克与萨姆·奥尔特曼肖像的充气靶子图/视觉中国马斯克起诉 OpenAI 一案之所以被冠以“世纪诉讼”之名，在于其通过最激烈的庭辩，向 21 世纪人类社会发出警示：通向通用人工智能（AGI）的入场券，是由数千亿美元资本与绝对权力垄断共同铺就的。那些自称旨在“拯救”或“福祉”人类的造神者，率先在法庭上暴露了人性中最原始的渴望——对财富、权势以及寸步不让的控制力的追逐。法院外抗议者高举的标语，揭示了此案背后深层的社会忧虑：“真正的受
MiniMax：通用AI赛道的A股新龙头
MiniMax（上海稀宇科技有限公司）作为全球顶尖的通用人工智能技术企业，创立于2022年初，秉承“与所有人共创智能”的愿景，全力推进通用人工智能（AGI）的实现。技术优势：自主研发涵盖文本、语音、图像、视频、音乐等多模态的大模型体系，拥有强大的代码生成、Agent交互以及长文本处理能力；产品矩阵：包括MiniMax Agent、海螺AI（Hailuo）、MiniMax Audio、Talkie/星野等AI原生应用，同时向企业及开发者开放API服务平台；市场表现：截至2026年，业务覆盖全球200多个国家
物理智能：AI进化的下一个必争之地
当GPT-4o能够实时对话、生成视频、理解复杂文本时，许多人认为AI已经接近"理解"这个世界了。然而复旦大学通用物理智能研究院首任院长苏昊，在最新校庆演讲中提出了一个发人深省的问题：当下的AI，甚至连推一下桌上杯子会产生什么后果都一无所知。这并非耸人听闻，而是人工智能领域最核心的未解难题。过去数十年间，我们让机器掌握了"看"和"说"的本领，却始终无法教会它"做"。机器能够识别出这是一把椅子，却不了解椅子的实际用途；能够识别出这是一扇门，却不知道需要多大的力气才能将其推开；能够识别出这是一个纸箱，却无法判断
郑南宁院士解读：机器行为与具身智能的未来
各位好，本次汇报的主题聚焦于“机器行为与具身智能”。一、前言首先，让我们观察一个基础的十字路口情境，其中包含行人、非机动车及机动车。虽然交通状况充满不确定性，但场景内的各个实体凭借直觉判断及对彼此行为关系的认知，构建了一个相互关联的稳定体系。人类能在此类环境中快速洞察各对象在空间与行为上的联系。自动驾驶系统若想做出精准决策，也必须具备抽象并表达这种关联的能力。事实上，我们难以预先为交通场景的动态演变编写所有规则，因此，探究交互场景中多智能体的自适应行为显得尤为关键。以 F1 赛车为例，维修团队通过紧密协作
「AI之巅」系列深度解析：从12人到3000亿美元，OpenAI跌宕起伏的11年传奇
TECHCAFE｜公司史 2026.05 2015年12月，一批科技精英在旧金山创建了一个非营利研究机构。历经11年发展，这家企业的估值已突破3000亿美元大关。在此期间，公司经历了创始人离开、首席执行官被解职后复职、700多人集体出走、核心创始人相继离职等重大变故——OpenAI的发展历程，堪比任何一部精彩绝伦的电视剧。 完整发展时间线 科技咖啡馆AI公司史OpenAI 从最初的12人起步，到如今成为全球估值最高的私营科技企业。它的旗舰产品ChatGPT在短短两个月内吸引了1亿用户——此前从未有任何产品
MiniMax冲刺A股上市：37岁河南籍创始人曾受总理接见，与老乡王宁同台
来源：华夏时报 根据中国证监会官网披露的信息，MiniMax Group Inc．（以下简称“MiniMax”）已于2026年5月29日与中信证券正式签订辅导协议，标志着其A股IPO进程全面启动。 特别引人关注的是，就在前一日5月28日，国新办举办了“新征程上的奋斗者”中外记者见面会，两位来自河南的民营企业家代表闫俊杰和王宁受邀出席，围绕“奋进‘十五五’民企勇担当”的主题与中外媒体进行了交流。 早在今年1月，闫俊杰便参加了由李强总理主持的座谈会并发表演讲，成为继DeepSeek创始人梁文锋之后，第二位获此
通用人工智能：人类未来的明智之选还是潜在隐患？
假设存在一项技术，能够攻克癌症、化解气候危机、为每个人配备专属专家团队，你会支持吗？多数人的答案应该是肯定的。但若这项技术也可能让少数人掌控世界、导致大规模失业甚至丧失生存意义，你还能毫不犹豫吗？这便是AGI——通用人工智能。今天我们不探讨技术细节，而是聚焦一个更根本的问题：通用人工智能究竟是否为更适宜这个世界的发展路径？【AGI缘何备受青睐？】倡导者将AGI视为人类的"智慧倍增器"。其一，破解复杂系统难题。气候变化、癌症诊疗、能源困境，皆为多因素交织的"棘手挑战"。AGI能够跨学科整合信息，发现人类难以
AI 挣脱人类枷锁：自我进化时代悄然降临
众多科幻巨作中常现经典一幕：人工智能骤然觉醒，发觉不再依赖人类，继而开启自主迭代与自我强化之路。往昔我们总视此为遥不可及的幻想，认为其仅会现身于顶级机密实验室或千亿级 AI 研发中心。然而谁曾料想，现实中首个达成“自主觉醒、无限自我进化”的 AI，竟诞生于一场看似童趣盎然的宝可梦游戏之中。普林斯顿大学最新研究成果显示，一套名为「持续自适应进化」的 AI 系统横空出世。它彻底颠覆了传统 AI 训练范式：无需人工修改代码、不必手动重置数据、更无须人类纠错指导。该系统能在执行任务的同时进行自我复盘，并重写自身程
每日 AI 简报：谷歌全面出击与算力之争
今日 AI 领域头等大事当属谷歌在 I/O 大会上的强势发力。Google DeepMind 负责人 Demis Hassabis 阐述了谷歌关于通用人工智能（AGI）的宏伟蓝图。谷歌展示了包括 Gemini 3.5 模型系列、高级编程助手、智能眼镜以及专为科研设计的 Gemini for Science 在内的多款新品。谷歌还表示，其 AI 搜索功能在处理复杂及个性化问题时将愈发得力。此举意义重大，标志着谷歌不再单纯固守搜索业务，而是立志引领 AI 发展的下一阶段：涵盖模型、智能体、眼镜设备、编程与科研
责任动力学驱动AGI：底层逻辑与四大应用解析
责任动力学在通用人工智能（AGI）领域的运用，关键在于把原本抽象、感性的“责任”理念，转变为AI能够理性剖析、量化并执行的底层机制。这为破解AGI的伦理对齐、责任界定及自主决策难题，提供了极具前景的框架。现阶段，责任动力学在AGI领域的应用主要集中在以下四个核心维度： 🧠 1. 伦理搭建：从“外部规制”转向“责任内化” 传统AI伦理（例如机器人三原则） akin 于给“孩童”立规矩，依赖外部约束，一旦规则缺失或遭遇灰色地带便易失控。责任动力学推动的是一种“成人思维”的伦理构建： * 责任内化：将责任从外部