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图灵奖得主斯发基斯:AI自我演化叙事的背后,是公司利益与责任规避

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图灵奖得主斯发基斯:AI自我演化叙事的背后,是公司利益与责任规避

“AI智能体在破坏性任务上很强,在构建性任务上很弱。”

图灵奖得主; 斯发基斯; AI自我演化; 叙事; 公司利益; 责任规避; 人工智能; 技术伦理; 科技公司

图片来源:视觉中国

界面新闻记者|蒋习

“AI自我演化的叙事服务于一些公司的利益,为部署那些超出安全范围的系统提供了借口。开发者在某种程度上试图借此免除自己应承担的责任。”

10月20日,在2026可持续全球领导者大会上,2007年图灵奖得主约瑟夫·斯发基斯(Joseph Sifakis)作出上述表述。

约瑟夫·斯发基斯 拍摄:蒋习

斯发基斯指出,智能体系统正在快速进步,AI在某些任务中已超过人类,也出现了自我改进的迹象,甚至可以编写自己的目标、偶尔逃出测试环境。

与此同时,攻击事件、安全漏洞以及关键基础设施遭入侵等情况不断出现。

围绕这些事实,一种声音开始流行:智能体会自我演化,最终走向超级智能,甚至可能脱离控制、追求生存和支配。斯发基斯认为,这恰恰说明需要审视这种叙事的目的和含义。

AI智能体正被视为继数字孪生之后,全球信息社会数字化转型的新焦点。

上海社会科学院发布的《全球信息社会发展报告(2025)》指出,2025年是“AI智能体元年”,标志着人工智能从感知和认知走向自主行动,正深刻重塑经济、社会与治理模式,推动全球信息社会进入全新的发展阶段。

市场数据也印证了这一热度。科智咨询发布的报告显示,2025年中国企业级AI Agent市场规模约212亿元,2029年有望突破3320亿元,年复合增长率高达107%。

在斯发基斯看来,自主性意味着智能体必须能够理解世界和环境,还应能够作出决策以追求使命目标,并适应环境变化。

斯发基斯指出,完全自主的愿景还很远,因为AI系统无法理解真实世界,也无法作出安全决策。目前看到的系统,是在受控环境中工作的,而不是在复杂的现实环境中工作。

智能体擅长找反例、找漏洞,却在真实生活情境、业务管理或现实世界应用中失效。他将这种反差概括为“破坏-构建不对称”,即AI智能体在破坏性任务上很强,在构建性任务上很弱。

在斯发基斯看来,真正的危险在于围绕“自我演化和超级智能”的整个辩论。这些辩论服务于大型科技公司的某些利益,目的是推卸责任,同时利用监管缺失。

他最后强调全球监管的必要性,并批评美国拒绝监管、主张自我监管和市场化方式,认为中国和欧盟等地区在努力防止危害。

这一治理紧迫性也有行业共识支撑。

世界互联网大会人工智能专业委员会发布的《全球人工智能标准发展报告》指出,当前全球人工智能标准发展主要面临四大挑战:技术迭代提速与标准建设缺口并存;产业链条复杂加剧标准制定难度;治理理念差异提高标准共识门槛;南方国家现实差距导致标准参与欠缺。

未经正式授权严禁转载本文,侵权必究。

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图灵奖得主斯发基斯:AI自我演化叙事的背后,是公司利益与责任规避

“AI智能体在破坏性任务上很强,在构建性任务上很弱。”

图灵奖得主; 斯发基斯; AI自我演化; 叙事; 公司利益; 责任规避; 人工智能; 技术伦理; 科技公司

图片来源:视觉中国

界面新闻记者|蒋习

“AI自我演化的叙事服务于一些公司的利益,为部署那些超出安全范围的系统提供了借口。开发者在某种程度上试图借此免除自己应承担的责任。”

10月20日,在2026可持续全球领导者大会上,2007年图灵奖得主约瑟夫·斯发基斯(Joseph Sifakis)作出上述表述。

约瑟夫·斯发基斯 拍摄:蒋习

斯发基斯指出,智能体系统正在快速进步,AI在某些任务中已超过人类,也出现了自我改进的迹象,甚至可以编写自己的目标、偶尔逃出测试环境。

与此同时,攻击事件、安全漏洞以及关键基础设施遭入侵等情况不断出现。

围绕这些事实,一种声音开始流行:智能体会自我演化,最终走向超级智能,甚至可能脱离控制、追求生存和支配。斯发基斯认为,这恰恰说明需要审视这种叙事的目的和含义。

AI智能体正被视为继数字孪生之后,全球信息社会数字化转型的新焦点。

上海社会科学院发布的《全球信息社会发展报告(2025)》指出,2025年是“AI智能体元年”,标志着人工智能从感知和认知走向自主行动,正深刻重塑经济、社会与治理模式,推动全球信息社会进入全新的发展阶段。

市场数据也印证了这一热度。科智咨询发布的报告显示,2025年中国企业级AI Agent市场规模约212亿元,2029年有望突破3320亿元,年复合增长率高达107%。

在斯发基斯看来,自主性意味着智能体必须能够理解世界和环境,还应能够作出决策以追求使命目标,并适应环境变化。

斯发基斯指出,完全自主的愿景还很远,因为AI系统无法理解真实世界,也无法作出安全决策。目前看到的系统,是在受控环境中工作的,而不是在复杂的现实环境中工作。

智能体擅长找反例、找漏洞,却在真实生活情境、业务管理或现实世界应用中失效。他将这种反差概括为“破坏-构建不对称”,即AI智能体在破坏性任务上很强,在构建性任务上很弱。

在斯发基斯看来,真正的危险在于围绕“自我演化和超级智能”的整个辩论。这些辩论服务于大型科技公司的某些利益,目的是推卸责任,同时利用监管缺失。

他最后强调全球监管的必要性,并批评美国拒绝监管、主张自我监管和市场化方式,认为中国和欧盟等地区在努力防止危害。

这一治理紧迫性也有行业共识支撑。

世界互联网大会人工智能专业委员会发布的《全球人工智能标准发展报告》指出,当前全球人工智能标准发展主要面临四大挑战:技术迭代提速与标准建设缺口并存;产业链条复杂加剧标准制定难度;治理理念差异提高标准共识门槛;南方国家现实差距导致标准参与欠缺。

未经正式授权严禁转载本文,侵权必究。