顶级学术期刊《自然》最近采取了罕见的“封面+社论+研究论文”三联发声方式，明确表达了对当前人工智能发展模式的看法。事件的核心是名为 DeepSeek-R1 的大语言模型，它成为了首个通过学术界独立同行评审的模型。此举被《自然》高度肯定，并借此批评了当前AI领域普遍存在的“堆料”现象——即过度依赖增加计算资源和数据规模来提升性能。这种模式不仅带来了性能提升的瓶颈，还导致了惊人的能源消耗。期刊社论强调，由学术界主导的同行评议，而非公司自我宣传或“跑分”竞赛，才是评估AI真实能力的“金标准”。这标志着AI领域可能需要从追求规模转向追求更严谨、更高效的发展路径。
要点
- 1《自然》杂志通过封面、社论和研究论文“一期三连”的罕见形式，对AI发展现状表达了明确立场。
- 2DeepSeek-R1成为首个接受并发表于顶级学术期刊、经过独立同行评审的大语言模型。
- 3《自然》社论批评了AI公司依赖自我宣传和“跑分”的展示方式，强调同行评议才是评估能力的“金标准”。
- 4当前AI“堆料”式发展模式正面临瓶颈，参数效率低，且带来了巨大的算力和能源消耗。
为了更清晰地理解这一事件，我们可以从不同参与方的视角来看待当前AI领域的争论焦点。
视角
《自然》杂志
认为当前AI领域充斥着爆炸式的自我宣传和以“打榜”为核心的表演化展示，呼吁回归学术传统，将同行评议作为评估AI能力的核心标准。
AI研究机构
数据显示，AI训练的计算量每六个月就要翻一倍。到2030年，AI消耗的电力峰值可能相当于三峡水电站满负荷发电量的七成，揭示了当前发展模式的不可持续性。