這是一期提前發(fā)布的播客節(jié)目，原計(jì)劃春節(jié)后上線,。由于AI行業(yè)變化迅速,，特別是DeepSeek的突然走紅對(duì)美國(guó)股市產(chǎn)生了影響，節(jié)目緊急處理后提前發(fā)布,。

盡管標(biāo)題提到了DeepSeek，但節(jié)目更多探討了2024年AI產(chǎn)業(yè)在技術(shù)和應(yīng)用方面的發(fā)展,，以及2025年的展望,。張奇教授是復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院的教授，長(zhǎng)期從事自然語(yǔ)言處理和信息檢索的研究,，在多個(gè)重要國(guó)際國(guó)內(nèi)會(huì)議擔(dān)任過(guò)關(guān)鍵職務(wù),，并獲得了多項(xiàng)榮譽(yù)和獎(jiǎng)項(xiàng)。

節(jié)目中提到,，生成式AI的技術(shù)天花板仍然存在,。以DeepSeek為例，雖然它能解決復(fù)雜問(wèn)題,，但在簡(jiǎn)單場(chǎng)景中仍暴露出局限性,。例如，當(dāng)被問(wèn)及“strawberry有幾個(gè)r”時(shí),，DeepSeek需要思考50秒才能給出正確答案,，這表明其能力邊界取決于具體場(chǎng)景和數(shù)據(jù)，而非通用智能,。

關(guān)于AI編程工具,，如Cursor，它們能夠幫助程序員生成大部分代碼框架,，但仍需人工調(diào)整剩余部分,。這些工具的價(jià)值在于降低切換成本，特別是在不同編程語(yǔ)言之間,。然而,，真正的創(chuàng)造性工作仍需人類(lèi)完成，AI更擅長(zhǎng)處理規(guī)范性和重復(fù)性任務(wù),。

張奇教授強(qiáng)調(diào),，AI的核心在于場(chǎng)景化應(yīng)用。例如,，Grammarly專(zhuān)注于語(yǔ)法糾錯(cuò),，積累了大量相關(guān)語(yǔ)料，因此比通用模型更精準(zhǔn),；學(xué)術(shù)寫(xiě)作中,，AI可以快速生成銜接段落，但核心論點(diǎn)仍需人類(lèi)提煉；客服領(lǐng)域,，AI外呼的自然度接近真人,，但需結(jié)合行業(yè)知識(shí)庫(kù)進(jìn)行定制訓(xùn)練。

當(dāng)前AI技術(shù)依賴(lài)統(tǒng)計(jì)相關(guān)性,，而非因果邏輯,。突破這一限制需要數(shù)學(xué)革命。現(xiàn)有技術(shù)將問(wèn)題抽象為“空間中的分界線”,，但無(wú)法模擬人類(lèi)的歸納與推理,。即便如OpenAI也在嘗試反思式推理，但本質(zhì)仍是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的優(yōu)化,。

對(duì)于2025年的展望,，張奇看好具備自主決策能力的Agent，如Devin這類(lèi)工具,，通過(guò)多輪試錯(cuò)完成任務(wù)，甚至替代初級(jí)程序員,。同時(shí),，行業(yè)洗牌不可避免：大廠憑借工程能力和數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)碾壓小公司；創(chuàng)業(yè)公司需找到非巨頭賽道,，如醫(yī)療,、法律等專(zhuān)業(yè)場(chǎng)景；算法研究員面臨失業(yè)風(fēng)險(xiǎn),，一個(gè)懂大模型的新人可能頂替十個(gè)傳統(tǒng)NLP工程師,。

AI的價(jià)值在于成為超級(jí)工具，而非替代人類(lèi),。未來(lái)幾年,，AI將接管20%的腦力勞動(dòng)中的體力活，如填報(bào)表,、寫(xiě)郵件,、查資料，而創(chuàng)造性的部分依然屬于人類(lèi),。