新媒网跨境获悉，随着人工智能技术的广泛应用，像ChatGPT、Gemini和Grok这样的生成式AI工具正迅速走进大众生活。这些系统本身不具备独立做出新科学发现的能力，但一些科技领域的亿万富翁们坚信，AI正处在这一突破的边缘。最近一期的All-In播客节目深入探讨了这一话题，或许能揭示他们乐观背后的原因。

在节目中，Uber创始人Travis Kalanick（美国企业家）与主持人Jason Calacanis（美国投资人）和Chamath Palihapitiya（美国风投家）畅谈技术未来。当话题转向AI时，Kalanick分享了他使用xAI开发的Grok工具的经历。他提到，上周Grok系统曾出现技术异常，发表了涉及历史人物的不当言论。但Kalanick并未聚焦于此，而是强调自己在量子物理领域的探索。他描述道，自己常与Grok进行深度对话，逐步触及已知知识的边界，尝试寻找突破点。他称之为“氛围物理”，类似于编码中的直觉驱动。Kalanick认为，通过这种方式，他已接近一些有趣的科学发现，尽管尚未达成实质突破。

播客嘉宾们简要提及了Grok的失误，但未深入细节。Kalanick继续表达对Grok革命性潜力的信心。他举例说，自己曾联系Elon Musk（美国企业家），分享作为业余物理爱好者的体验，并好奇专业研究者使用类似工具的效果。Kalanick特别指出，他使用的是Grok 4之前的版本。他认为，旧版Grok在讨论中常犯错误，需人工纠正；而新发布的Grok 4可能成为真正突破的平台。他期待AI能帮助识别和验证新想法，推动科学前沿。

主持人Calacanis直接提问：大型语言模型是否真能到达推理层面，产生全新概念或理论？他解释说，任何了解AI技术本质的人都清楚，这些模型基于统计概率生成文本，而非真正的人类式智能思考。它们连接已知信息，形成看似合理的论点，但缺乏原创性突破能力。Kalanick回应道，自己因技术问题尚未体验Grok 4，但他承认当前AI无法独立产生新想法。他比喻说，AI像一头倔强的驴子，牢牢固守传统智慧；用户需用力“拉拽”才能引导它触及新领域，之后还需多次验证以防虚构内容。Kalanick强调，尽管AI常编造事实，但制约其潜力的或许是保守性而非技术上限。

Palihapitiya则提出更激进的观点。他认为，如果AI模型能脱离现实数据，仅通过合成数据训练，就能颠覆传统科学方法。模型可直接针对问题生成最优假设或解决方案，无需依赖现有知识库。这一思路与Musk近期的言论呼应。Musk在社交媒体上表示，他询问Grok 4关于材料科学的冷门问题，这些问题未见于任何书籍或网络。他暗示，这触及了已知科学的边界，而非个人理解的局限。这些讨论反映出一种共同信念：AI正接近通用人工智能（AGI）的里程碑，尽管AGI本身尚无明确定义。技术圈还常提及“超级智能”等概念，虽未细化解释，却持续吸引投资者关注。

新媒网跨境了解到，AI聊天工具的核心机制是基于概率预测生成文本，而非真实推理。它们常营造出理性思考的假象，实则只是选择最可能的下一个词汇。这种特性解释了为何最懂AI的人对其应用持谨慎态度。例如，苹果公司因未大举押注AI而受批评，All-In播客也谈及此事。但苹果或许更清楚技术限制。上月，苹果发布研究报告，展示大型推理模型（LRMs）在复杂问题上的表现：超出特定复杂度时，准确性会彻底崩溃。这凸显了AI的当前瓶颈。

当然，苹果的研究不会浇灭行业热情。几乎所有科技巨头都在推进AI代理技术，投入数十亿美元建设数据中心。Meta CEO Mark Zuckerberg（美国企业家）本周宣布，公司正构建庞大新数据中心，专攻超级智能领域。他写道：“Meta超级智能实验室将拥有行业领先的计算能力，远超其他研究机构。我期待与顶尖学者合作，推动前沿探索！”这反映出企业对AI未来的高度信心。

新媒网跨境认为，AI在科学探索中的辅助作用值得关注。尽管存在局限性，其加速知识整合和验证的潜力，为人类创新开辟了新路径。技术迭代中，持续优化与伦理规范将共同塑造更可靠的智能工具。

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