AI真有那么聪明吗？别自欺欺人了。它不过是靠算力堆砌出来的庞大黑箱，连它自己为什么能成功都说不清。数学家陶哲轩毫不留情：今天的人工智能，与其说是科学，不如说是穿着高科技外衣的炼金术。
问题在于，这种炼金术式的繁荣，居然成了全世界的狂欢。ChatGPT5让人类惊叹不已，但没有人能解释清楚，它的“聪明”到底从何而来。成功无法复制，失败无法预测，一切都建立在反复试错和海量算力的赌博之上。这种发展模式，不仅荒谬，还危险。
陶哲轩的批评并非无的放矢。他拿压缩感知举例，这是一个有着完整理论框架的数学领域：研究者知道为什么它有效，也知道在什么条件下会失效。而对比之下，今天的大模型完全是一团迷雾。我们不知道为什么几十亿参数会突然“涌现”出某些能力，不知道为什么数据分布轻微改变就会导致彻底崩溃。科学的核心是可解释、可验证，而AI的现状更像是把骰子摇到满意为止。
更刺耳的是，陶哲轩并非第一个说出“炼金术”的人。深度学习先驱Rahimi早在数年前就直指其本质——不是科学，而是反复试错的经验主义。辛顿、Jordan也多次发出警告：黑箱式模型的不可解释性将严重制约AI的未来。可是资本市场并不在乎，他们要的是短期奇迹和即时回报。于是，行业集体装聋作哑，继续用一轮又一轮的算力军备竞赛麻醉自己。
但再大的幻术也逃不过现实的铁律。算力不是无限的，能源消耗正在成为AI的沉重枷锁，数据标注也早已枯竭。当摩尔定律减速、供应链遇到瓶颈时，没有理论支撑的AI还能走多远？靠烧钱和撞运气换来的繁荣，终有一天会戛然而止。
这才是陶哲轩真正的担忧。他并不是反对AI，而是提醒：真正的技术革命从来不是靠堆砌出来的。牛顿的力学定律、麦克斯韦的电磁理论、香农的信息论——这些理论框架不仅解释了现象，更开辟了无数应用。如果没有麦克斯韦方程，我们不会有无线通信；没有香农的信息论，就没有现代互联网。相比之下，今天的AI却还停留在“有效但不知其所以然”的炼金术阶段。
更可笑的是，AI行业里的某些人甚至为这种盲目自豪。他们声称“不需要理论”，只要数据和算力就能“干出来”。这听上去很豪迈，实际上却像是赌徒的口吻——因为赌徒从不在乎原理，只在乎结果。但科技史无数次证明，缺乏理论支撑的试错，注定无法走远。
陶哲轩的警告之所以刺耳，是因为它戳破了行业的遮羞布。他敢说，今天的AI不是科学，而是炼金术。我们不愿承认，因为眼下的AI带来太多利益和光环。但问题是，如果继续沉浸在幻觉里，不去追求解释和透明，未来的某一天，我们可能会被这只“黑箱怪兽”反噬。
最终，AI需要的不是更多GPU，而是更多的诚实。它必须从一个“不可理喻的神秘力量”，变成一个“可理解、可验证、可控的工具”。否则，再炫目的智能革命，也不过是一场危险的幻觉。
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