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AIHH 公开文章归档
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(三) 开源生态：重构人工智能发展格局的终极力量
“人工智能（AI）在过去十年间取得了惊人的发展，改变了众多的行业模式。在前两篇文章中，我们探讨了（一）市场需求和社会需求作为外部驱动力如何推动AI的快速演进，以及（二）数据和计算能力如何作为AI的内部支撑，决定其能力上限。然而，除了需求与资源这两个核心要素外，AI的高速发展还得益于一个至关重要的催化剂——开源。开源不仅加速了AI技术的创新和普及，还降低了技术壁垒，使全球研究者、企业和开发者能够更高效地共享知识、改进算法，并将AI应用于各种场景。本文将回顾并分析2015年至今的AI的发展历程，讲述开源如何成为**重构人工智能发展格局的终极力量**。
(二) 人工智能的演进：计算与数据支撑的技术范式转变
“2022年 ChatGPT 的爆发点燃了全球 AI 竞赛，两年间技术狂欢与资本角逐将生成式 AI 推向神坛。然而，随着技术能力边界的逐渐显现，业界对通用人工智能（Artificial General Intelligence, AGI）的期望开始回归理性。去年底，OpenAI 高层动荡（首席科学家 Ilya Sutskever 与首席技术官 Mira Murati 纷纷离职），进一步为以大语言模型为核心的 AGI 路径增添了不确定性。与此同时，中国 AI 初创公司 DeepSeek 迅速崛起，以开源模型实现性能突破，但其成果仍局限于工程优化层面。”
(一) 人工智能的螺旋式进化：从达特茅斯到专家系统的兴衰启示
2022年 ChatGPT 的爆发点燃了全球 AI 竞赛，两年间技术狂欢与资本角逐将生成式 AI 推向神坛。然而，随着技术能力边界的逐渐显现，业界对通用人工智能（Artificial General Intelligence, AGI）的期望开始回归理性。去年底，OpenAI 高层动荡（首席科学家 Ilya Sutskever 与首席技术官 Mira Murati 纷纷离职），进一步为以大语言模型为核心的 AGI 路径增添了不确定性。与此同时，中国 AI 初创公司 DeepSeek 迅速崛起，以开源模型实现性能突破，但其成果仍局限于工程优化层面。 **当技术热潮逐渐退去，人们开始认真思考一个重要问题：在算力和数据已成为基础设施的今天，我们该如何确保人工智能真正服务于全体社会成员？**