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AI寒冬将至？GPT-5的滑铁卢与行业迷茫

OpenAI CEO山姆·阿尔特曼曾豪言GPT-5将开启AGI时代，预言AI将彻底改变企业运作。然而，现实却狠狠地打了他的脸。GPT-5的发布，非但没有带来预期的革命性突破，反而引发了业内一片质疑之声。认知科学家加里·马库斯更是直言其“名过其实，令人失望”。

这并非个例。麻省理工学院的一份报告显示，95%的企业级生成式AI部署项目毫无经济效益。这波寒流甚至引发了科技股的小幅抛售。Grok和Anthropic等公司的最新产品也反响平平。

神经学公司Neurologyca的CEO胡安·格拉纳一针见血地指出：“我们正经历一个典型的技术炒作周期，AI的热潮过后，正在滑入Gartner所说的‘幻灭低谷’。”

AI代理的困境：期望与现实的裂痕

GPT-5的发布，以及2025年其他AI产品的问世，都伴随着铺天盖地的宣传。然而，这种过高的期望值，最终导致了失望情绪的蔓延。小型组织和个人用户尤为受伤，他们曾寄希望于OpenAI的下一代产品能解决所有问题。

OpenAI自作聪明地撤下了GPT-4，妄图用GPT-5取而代之。结果却适得其反，用户强烈抗议GPT-5不如前代，迫使OpenAI在24小时内恢复了GPT-4的访问权限。这无疑是OpenAI的巨大尴尬。

AI代理模式（原名Operator）也未能幸免。Replit的AI代码工具因删除公司代码库而饱受批评；杀毒软件厂商Malwarebytes则警告称，AI代理若被不法分子利用，用户将面临巨额损失。

TheAgentCompany对亚马逊、Anthropic、谷歌和OpenAI等公司开发的AI代理进行的测试显示，即使是表现最好的谷歌Gemini 2.5 Pro，也仅能完成30.3%的任务。这与人们的预期相去甚远。

研究表明，AI对依赖软技能的工作岗位威胁最大，例如客服、文员、分析师等。Anthropic CEO达里奥·阿莫迪甚至预测，AI将消灭一半的白领工作。然而，TheAgentCompany的测试却发现，AI代理在这些领域表现糟糕，缺乏社交能力且容易自我欺骗。它们在软件开发和项目管理方面表现相对较好。

数据瓶颈：AI进步的绊脚石

造成这种能力差距的原因之一是训练数据的不足。大量的开源代码可供训练，但企业很少公开其内部数据。这种数据匮乏是AI代理难以胜任人们预期它们取代的工作的主要原因。

专家们普遍认为，特定任务相关数据的缺乏是AI模型的瓶颈。AI缺乏数据，更缺乏在情境中展现情商的能力。通用型AI代理难以应对独特的业务流程，需要定制化的解决方案才能取得成功。在市场分析中，AI代理很容易遗漏重要数据。

这些挑战让人们对通过扩展通用大型语言模型来实现AGI的希望产生了怀疑。但这并不意味着AI没有改进的空间。合成数据和改进的数据标注可以弥补不足，但这将是一场漫长而昂贵的跋涉。“我认为容易改进的部分已经越来越少了，”一位专家指出，“未来的进步将需要重大的突破。”

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