大模型技术发展现状 - 通用人工智能（AGI）曙光已现，科技巨头竞赛日趋白热化，多模态大模型进化速度极快 [1] - 大语言模型基于神经网络运作，通过调整数十亿神经元连接权重实现学习，能够根据上下文预测词语 [10][11] - 当前AI已在医疗影像解读、新药研发（如蛋白质折叠预测）等领域展现巨大潜力，可通过眼底扫描预测心脏病风险 [26] AI技术演进路径与时间框架 - 专家共识认为5-20年内将创造出远超人类智能的AI系统，智力差距将形成巨大鸿沟 [5][6] - 神经网络研究始于上世纪六七十年代，通过计算机模拟脑细胞网络验证大脑运作理论，开辟了新的人工智能路径 [9] - 传统AI基于符号逻辑（如亚里士多德式推理），而现代AI转向模仿大脑工作机制的神经网络模式 [10] 产业影响与就业变革 - AI将消灭多数就业岗位，低技能工作（如呼叫中心）和高技能白领工作（律师助理、初级程序员）均面临风险 [22] - 即使需要高情商的工作（如医生、护士）也可能被取代，实验显示AI在同理心评价上已超越真人医生 [23] - 物理灵巧性工作（如水管工）短期内相对安全，但10-20年后机器灵巧度提升将威胁这些岗位 [22] 军事与安全应用 - 500美元无人机可摧毁数百万美元坦克，AI已彻底改变战争形态 [20] - 欧盟AI法案明确排除军事用途监管，各国因军事优势和经济利益不愿限制AI武器化 [18][19] - 致命性自主武器可能造成重大灾难后才会引发类似《日内瓦公约》的监管措施 [20] 企业战略与行业动态 - 科技公司领导者普遍将AI定位为"顺从的助手"，但超级智能AI可能需要完全不同的共存模式 [27] - 谷歌等企业对AI风险有关注，但监管措施仍不足，所有公司都存在改进空间 [14] - 企业需适应欧洲市场法规（如隐私、仇恨言论限制），尽管当前AI法规仍较薄弱 [18] 技术实现机制 - 神经网络通过神经元群组激活表征词语意义，例如"星期二"和"星期三"激活相似神经元群组 [11] - 训练通过调整连接强度实现，例如使系统在看到"炸鱼和"后高概率预测"薯条" [11] - 当前通用大语言模型可能未充分利用个人数据，主要依赖通用上下文预测 [13] 全球竞争与合作格局 - 中美在防止网络攻击等领域难以合作，但在防止AI失控方面存在共同利益基础 [16][18] - 欧洲通过《欧盟人工智能法案》尝试建立规则体系，可能影响全球AI产品设计标准 [18] - 美国当前领导层下难以实现有效国际合作，但政权更替后可能推动全球协作 [18]