从 Yann LeCun 访谈看 AGI 幻觉：为什么大模型 ≠ 通用智能
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- 一、背景：硅谷正在集体相信什么？
- [二、第一层误区：规模扩张 ≠ 智能结构突破](#二、第一层误区：规模扩张 ≠ 智能结构突破)
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- [1. 大模型确实变强了，但强在哪里？](#1. 大模型确实变强了，但强在哪里？)
- [2. 插值能力，不等于理解能力](#2. 插值能力，不等于理解能力)
- [三、第二层误区：会说话 ≠ 懂世界](#三、第二层误区：会说话 ≠ 懂世界)
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- [1. 语言能力掩盖了智能缺陷](#1. 语言能力掩盖了智能缺陷)
- [2. 一个经典对比：杯子](#2. 一个经典对比：杯子)
- [四、关键缺失：世界模型（World Model）](#四、关键缺失：世界模型（World Model）)
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- [1. 什么是世界模型？](#1. 什么是世界模型？)
- [2. Yann LeCun 认为 AGI 必须具备的能力](#2. Yann LeCun 认为 AGI 必须具备的能力)
- 五、再思考：也许"通用智能"本身就是伪命题
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- [1. 人类智能并非真正通用](#1. 人类智能并非真正通用)
- [2. 对 AGI 目标的启示](#2. 对 AGI 目标的启示)
- 六、这段访谈的核心（我认为，不一定是对的）
- 七、结语
一、背景：硅谷正在集体相信什么？
过去几年，随着 GPT、Claude、Gemini 等大语言模型（LLM）的迅速进化，硅谷形成了一种近乎共识的观点：
只要模型足够大、数据足够多、算力足够强，AGI 就会自然出现。
这种观点被称为 Scaling Law（规模定律）信仰。
然而，在这股乐观浪潮中，图灵奖得主、深度学习奠基人之一、Meta 前首席 AI 科学家 Yann LeCun 却公开表达了强烈反对。
他在一次访谈中直言：
"把 AGI 寄托在堆大语言模型上，是彻头彻尾的胡扯。"
这篇博客将系统梳理他的核心观点，并结合个人理解，解释：
- 为什么大模型看起来很聪明，却可能并不真正"理解"；
- AGI 的关键能力到底缺失在哪里；
- 这对我们学习和判断 AI 技术意味着什么。
二、第一层误区：规模扩张 ≠ 智能结构突破
1. 大模型确实变强了，但强在哪里？
不可否认，大语言模型在以下方面取得了巨大进步：
- 语言流畅度接近人类
- 知识覆盖面极广
- 能完成总结、翻译、写代码等复杂任务
但 Yann LeCun 的核心质疑在于：
这些能力的提升，本质上是统计拟合能力的增强，而不是智能结构的改变。
2. 插值能力，不等于理解能力
LLM 的训练目标可以高度简化为一句话：
在给定上下文中，预测下一个最可能出现的 token。
这意味着：
- 它非常擅长在"见过的分布附近"表现良好
- 但在真正陌生、需要因果推理的场景中，极易失效
这也是为什么很多模型：
- 看起来什么都懂
- 一旦稍微改动条件，就开始胡说八道
三、第二层误区：会说话 ≠ 懂世界
1. 语言能力掩盖了智能缺陷
人类非常容易被"语言"迷惑。
当一个系统：
- 说话有逻辑
- 回答有条理
- 能自圆其说
我们会本能地认为：它懂了。
但 LeCun 指出：
语言只是智能的"接口"，不是智能本身。
2. 一个经典对比：杯子
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人类理解杯子，是因为我们有世界模型：
- 杯子能装水
- 会摔碎
- 倒水会发生什么
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LLM 理解杯子，来自文本共现：
- "杯子 + 水 + 倒" 经常一起出现
这两种"理解"的本质完全不同。
四、关键缺失：世界模型（World Model）
1. 什么是世界模型？
世界模型，指的是一个系统对世界如何运作的内部模拟能力。
它能够：
- 预测行动后果
- 推演环境变化
- 在脑中进行"预演"
这正是人类和动物智能的基础。
2. Yann LeCun 认为 AGI 必须具备的能力
他多次强调，真正的智能系统至少应包含：
- 感知（Perception）
- 世界模型（Prediction）
- 目标 / 价值（Objective）
- 规划（Planning）
而当前的大语言模型，主要集中在语言层面的感知与生成，几乎不具备对世界动态的理解。
五、再思考：也许"通用智能"本身就是伪命题
1. 人类智能并非真正通用
LeCun 提出一个常被忽视的事实：
人类智能本身就是多个专用系统的组合，而不是一个万能引擎。
我们在不同领域的能力差异巨大：
- 视觉
- 语言
- 空间推理
- 社交理解
2. 对 AGI 目标的启示
这意味着：
- 追求"一个模型解决一切"可能方向错误
- 未来更可能是多系统协同，而非单一超级模型
六、这段访谈的核心（我认为，不一定是对的）
- 警惕技术叙事中的集体乐观
- 区分"表现像智能"和"真正理解"
- 用世界模型与因果能力作为判断 AI 水平的核心标准
七、结语
Yann LeCun 并不是否认当前 AI 的价值，而是在提醒我们：
如果研究方向错了，规模越大，可能离真正的智能越远。
在 AGI 话题被不断消费和炒作的当下，这种冷静、结构性的批判，反而显得尤为珍贵。
如果你对 AGI、世界模型或大模型局限性感兴趣，欢迎交流讨论。