中新经纬1月21日电 (罗琨)“过去10年，我们看到虚假信息激增。有了人工智能，你可以生成更多虚假信息。虚假信息具有吸引力而且是免费的，而好的信息在付费墙后面。”在1月16日世界人工智能大会(WAIC)举办的“2026 WAIC UP!全球年终盛会”上，人工智能领域权威学者、美国硅谷人工智能研究院院长皮埃罗・斯加鲁菲(下称皮埃罗)表达了他对人工智能发展的担忧。
皮埃罗・斯加鲁菲 图片来源：WAIC UP!全球年终盛会1955年出生的意大利裔美国学者皮埃罗被誉为“硅谷精神布道师”。他毕业于意大利都灵大学数学系，先后在美国哈佛大学和麻省理工学院学习人工智能，并作为访问学者在斯坦福大学人工智能实验室深造。他长期从事人工智能领域研究，其著作《硅谷百年史》被亚马逊评为“人生必读100本书之一”。
对当前AI领域热议的虚假信息泛滥、AI泡沫等问题，皮埃罗是怎么看的？近期，他接受中新经纬专访时指出，未来语言模型将迎来各国监管部门更有力的监管。他同时指出，目前AI存在泡沫，并且仍将持续一段时间。
大多数国家会加强对语言模型监管
AI生成内容的质量与安全问题，正成为全球关注的焦点，也直接推动了监管层面的收紧。
2025年12月，韦氏词典将英文单词“slop”(本义为污水、泔水)评选为年度热词，定义为“通常由人工智能批量生成的低质量数字内容”。
近日，马斯克旗下人工智能企业xAI开发的聊天机器人格罗克(Grok)，因平台监管缺失，被滥用于生成网络色情图片，遭到多个国家的批评与抵制。目前，印尼、马来西亚已正式实施封禁Grok，欧盟、英国等启动深度调查并发出封禁警告。
随着AI安全议题升温，内容过滤、本地合规审查等安全措施被频繁提及。皮埃罗指出，未来几年AI将面临越来越多的监管，大多数国家都会加强对语言模型的监管。
这种管控趋势的背后，是各国的差异化需求与数据安全顾虑。皮埃罗指出，不同国家的法规政策、价值导向不同，难以用统一标准约束语言模型，即便在欧盟内部，各国差异也十分明显。皮埃罗解释，语言模型对教育、商业、家庭等领域影响深远，各国出于国情、偏好及数据安全的考量，必然会愈发谨慎。
就如何建立AI治理框架的问题，皮埃罗坦言硅谷并无经验可借鉴。“硅谷根本没有成型的治理框架，行业普遍认为，要推动技术进步，就不应给工程师过多限制。硅谷需要向其他地方借鉴治理经验。”
“人工智能领域确实存在泡沫”
除了监管难题，“AI泡沫”也是当前市场热议的核心话题。
作为深耕硅谷的行业观察者，皮埃罗给出了明确的回复：人工智能领域确实存在泡沫。他同时透露，他是站在一个相对客观的角度来看待这个问题的，因为他本人没有给任何人工智能初创企业投资一分钱。
他指出，目前大多数投入人工智能产业的主要还是高净值投资者，因此泡沫破裂后，主要受影响的也是这一群体。
“我很想看看今年人工智能领域会发生什么。如果 OpenAI今年正式上市，它的估值会高得离谱，可能会达到一万亿美元。具体数字我不太确定，但估值肯定会非常惊人。等它上市后，看看它的股价表现，一定会很有意思。”皮埃罗说，人工智能泡沫可能还会持续一段时间，因为现在的投资模式是大企业之间相互投资，形成一个闭环，大家都在靠这个赚钱。
他认为，判断一个领域是否形成泡沫，需要将企业估值和其实际营收做对比。“很多人拿亚马逊上市时候亏损举例，但亚马逊当时的营收一直在飞速增长。我当时也投资了亚马逊、脸书和谷歌。这些公司虽然上市时估值很高，但随着盈利上升(便消化了估值)。”
他指出，目前OpenAI、Anthropic这些公司，还处于烧钱的阶段，用估值和营收来衡量的话，就是一个泡沫。特斯拉虽然估值高，但它实实在在地在生产和销售汽车，产品遍布全球。相比之下，OpenAI的估值就显得非常离谱了。
“我们在硅谷经常讨论泡沫何时破裂这个问题。我有一些朋友，明明知道这是个泡沫，但还是会投资这些人工智能公司。比如英伟达，你投资这家公司，其实就是在投资人工智能，而且很多人确实这么做了。”皮埃罗同时也指出，关于泡沫何时破裂，业内有很多不同的看法。在他看来，这本质上是一个金融问题，和技术本身的关系不大。
建议聚焦医学等领域发展AI
具体到人工智能落地应用方面，皮埃罗认为，盲目跟风发展人工智能并不是一个好的选择。他援引去年麻省理工学院的一项研究说，企业95%的AI项目以失败告终。
“这并不是说人工智能本身没有价值，大家使用ChatGPT的体验就足以证明它的实用性。问题在于，很多人其实是为了做人工智能而做人工智能，用在了错误的场景上。”皮埃罗指出，人工智能在某些领域的应用是极具价值的，建议所有国家都应该聚焦这些领域。
医疗领域是皮埃罗首推的核心方向。他举例称，硅谷已有企业将AI应用于药物研发，这正是人工智能的正确落地路径。“未来几年，人工智能在医疗领域的应用一定会呈指数级增长。用不了多久，我们走进医院，首先接待我们的可能就是人工智能系统；做实验室检测时，AI能直接给出诊断结果及医学依据。”
皮埃罗提到，多项研究已证明，AI在部分诊断场景下的表现可媲美专业医生，虽在心脏病学等专科领域暂无法完全替代医生，但潜力巨大。从药物研发到患者诊疗的全流程，都能成为AI的发力点。
科研领域则是AI的另一重要赛场。皮埃罗指出，AI在科研领域的应用虽刚起步，但已展现出颠覆性潜力。“两年前的诺贝尔物理学奖就有相关案例，人工智能帮助人类解决了一个重大科学难题。”他强调，AI能显著加速科研进程，原本需要人类耗费二十年才能发现的事物，AI可能只需两周甚至两分钟就能完成，“我们必须说服物理学家、化学家等各领域科研人员，学会运用人工智能工具开展研究。我不知道未来会不会出现能获得诺贝尔奖的人工智能，但我知道，AI一定能帮助人类科学家更快斩获诺奖。”
此外，皮埃罗认为AI在产品设计领域也能发挥重要作用，而在文本创作方面，其中英文写作能力已得到充分验证。“人工智能有很多合适的应用场景，世界上所有国家都可以利用AI在这些领域创造价值。”
看好“扩散模型”
谈及AI技术的未来发展，皮埃罗坦言，当前各类新模型虽不断涌现，但行业整体发展速度已远不如前几年迅猛。去年推出的部分新模型让市场失望，甚至有观点认为语言模型的发展已触顶。
在他看来，语言模型存在诸多局限性，而“扩散模型”是当下最值得关注的新技术方向。
公开资料显示，扩散模型是一种生成模型，主要用于图像生成和其他计算机视觉任务，通过深度学习训练，利用随机噪声“扩散”样本后反向操作，生成高质量图像。
皮埃罗预测，这项技术未来有望拓展至图像、视频、歌曲生成等领域，既可以作为Transformer技术的替代方案，也能与之并行互补，结合使用时效果会十分惊艳。
扩散模型的潜力还体现在机器人领域。“我们已经有了能跑跳、能跟着音乐跳舞的机器人，但这类机器人通常只能执行单一任务。”皮埃罗表示，要研发出能进厨房帮忙、能打理青少年凌乱卧室的通用型机器人，需要全新技术路径，而扩散技术或能提供关键支撑。
对于2026年AI领域的走势，皮埃罗持谨慎乐观态度：“大概率不会出现翻天覆地的变化。要实现质的飞跃，往往需要数年时间的沉淀，但期间一定会有不少令人振奋的新突破出现。”
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