当GPT生成流畅文案、SORA渲染超写实视频，当AI在国际数学奥林匹克竞赛中摘金，整个世界都在为大语言模型（LLM）的“震撼性突破”欢呼时，刚拿下图灵奖的强化学习之父 理查德·沙顿，却抛出了一句足以颠覆行业认知的话：“大语言模型可能是一条死胡同。”
这位奠定了强化学习理论基石的学者，并非随口唱衰——他的观点背后，是一套与当前AI主流路线截然不同的“智能世界观”：AI的核心不是模仿人类文本，而是与世界直接互动；智能的本质不是预测下一个词，而是实现目标的持续学习。今天，我们就从沙顿的视角出发，拆解AI发展的底层矛盾、关键悖论与未来可能的路径，同时尽可能还原原始讨论中的核心细节与案例。
一、AI的两大派系：模仿派（LLM）vs 理解派（强化学习），差的不止是“能力”
在开始之前，我们首先用一个表格来快速梳理二者的区别
| 维度 | 大语言模型（LLM） | 强化学习 |
|---|---|---|
| 核心逻辑 | 模仿人类文本 | 与世界互动，从经验中学习 |
| 数据来源 | 互联网人类文本（二手数据） | 真实世界的行动-反馈（一手数据） |
| 目标 | 预测下一个词（不改变世界） | 获得尽可能多的奖励（实现具体目标） |
| 知识性质 | 静态模仿，无真理标准 | 动态验证，通过反馈修正 |
| 典型案例 | GPT生成文案、SORA生成视频 | Alpha Zero自我对弈、婴儿学走路 |
| 关键局限 | 易产生幻觉、无法应对开放世界 | 试错成本高、需大量互动数据 |
沙顿认为，当前AI已分裂成两大阵营，两者的逻辑差异之大，甚至“难以对话”。我们可以通过核心逻辑、数据来源、能力边界三个维度，看清它们的本质区别
1. 大语言模型（LLM）：顶级“模仿者”，而非“思考者”
LLM的核心逻辑是模仿人类文本。它就像一个“吞掉整个互联网所有信息的学霸”，学习的是人类说过的话、写过的文章、发布的研究报告——你问它“什么是相对论”，它不会去“理解”相对论的物理本质，而是整合网上所有关于相对论的描述，给出“一个博学人类最可能说的答案”。
沙顿用一个极具画面感的比喻点破LLM的局限：“LLM就像一位顶级演员，要扮演物理学家。他能把所有物理公式、理论背得滚瓜烂熟，在电影里演得比真物理学家还像；但你把他扔进真实实验室，给一台粒子对撞机，让他预测全新实验的结果，他做不到——因为他只懂‘剧本’（人类文本），不懂‘世界’（物理规律）。”
更关键的是，LLM的输出“没有真理标准”。它回答的对错，不取决于是否符合客观规律，而取决于是否符合“人类文本中的多数观点”。比如你问其一个问题，LLM可能会倾向于模仿主流科学界的说法，但如果网上存在大量错误信息，它也可能整合出误导性答案——因为它无法通过“与世界互动”验证对错，只能做文本的“复读机+整合者”。
2. 强化学习：像婴儿一样“摸爬滚打”，从世界中学习
与LLM不同，强化学习的核心是理解世界规律。它的学习过程，像极了人类婴儿的成长：被扔进陌生环境，不知道什么对、什么错，只能通过“行动-反馈”总结生存法则，例如：
- 伸手摸火，感到烫（负反馈），下次就不敢再摸；
- 偶然按下按钮，掉出糖（正反馈/奖励），下次会主动按按钮；
- 乱挥手时打到玩具，玩具发出声音（反馈），会反复尝试这个动作，观察不同力度的效果。
沙顿强调：“强化学习不是在模仿谁，而是在和世界直接互动。它的知识不是来自人类的‘二手文本’，而是来自自己的‘一手经验’——从结果中总结‘怎么做能获得奖励、怎么做会被惩罚’，这才是学习的本质。”
补充案例
为更好的说明以上两者的区别，我们这边详细举一些例子来看：
当你问LLM “如何解决可控核聚变的能量输出问题”，它可能会整合学术论文、专家访谈的内容，列出“改进磁场约束”“优化燃料配比”等步骤，但这些都是“模仿人类已有观点”；
如果让强化学习AI真的参与实验，它会通过调整磁场参数（行动），观察能量输出变化（感知），若输出提升则获得奖励、若设备过载则获得惩罚，最终通过“试错-反馈”总结出真正可行的方案——这就是“模仿”与“理解”的本质差距。
二、智能的本质：有“目标”的世界互动，而非“被动”的文本预测
沙顿的核心质疑之一是：大语言模型没有真正的“目标”，因此算不上“智能”。
很多人会说：“LLM有目标啊，它的目标是‘预测下一个词’。”但沙顿反驳：“这个目标不改变世界，只是被动的观察与预测——就像你猜我下一秒会说什么，哪怕猜对了，对我、对世界也没有任何影响。”
1. 真正的智能：为了目标主动调整行动
智能的本质，是“实现目标的能力”。没有目标，再复杂的系统也只是“运转的机器”，而非“智能体”。
-
强化学习的目标很明确：“获得尽可能多的奖励”。为了这个目标，它会主动探索——比如要实现“减肥”（长期目标），它会拆解成“每天运动30分钟”“少吃高糖食物”等小目标，每完成一个小目标（获得“体重下降”“精力变好”的反馈），就会强化对应行为；
-
LLM没有这样的“主动目标”：它能生成“减肥计划”，却不会主动去执行计划，也不会根据“今天没运动”的反馈调整明天的计划——因为它的“目标”只停留在“文本预测”，不触及真实世界。
2. 为什么LLM无法成为“显式知识库”？
有人提出：“把LLM当成显式知识库，再叠加强化学习，不就能强强联合了吗？”
沙顿却泼了冷水：“这个逻辑不成立。”
因为“显式知识”的前提是“对真理的初步猜测”，而LLM的框架里根本没有“真理”——它的每一句话，都没有客观标准判断对错。比如：
- 医生A认为“某疾病用A药更有效”，医生B认为“用B药更有效”，LLM只会模仿“多数医生的说法”，却无法判断A药和B药的真实疗效；
- 而强化学习会通过“临床实验”验证：给患者用A药，若治愈率高则获得奖励，若副作用大则获得惩罚，最终通过反馈判断哪种药更接近“真理”。
沙顿的结论很直接：“没有对错，哪来的真理？没有真理，哪来的显式知识？LLM的核心是模仿，不是探索真理，因此无法成为可靠的知识底座。”
三、莫拉维克悖论：AI的“强项”与“软肋”，为何搞反了？
原始内容中提到一个关键现象——莫拉维克悖论：人类觉得“简单”的事（比如松鼠找坚果、婴儿学走路），AI反而做不到；人类觉得“复杂”的事（比如解奥数题、赢围棋），AI却很擅长。
这背后的核心原因，正是“封闭系统”与“开放世界”的差异：
- 奥数题、围棋是封闭系统：规则明确（比如奥数题的公式、围棋的落子规则），所有变量都在预设范围内，AI可以通过“计算+模仿”解决；
- 真实世界是开放系统：没有固定规则，充满未知（比如松鼠找坚果时，可能遇到天敌、坚果被埋在不同地方），需要“持续学习+灵活调整”，而这正是LLM的软肋。
案例对比：
- AI能解奥数题：比如“已知a+b=5，ab=3，求a²+b²”，AI可以通过预训练的公式（a²+b²=(a+b)²-2ab）快速计算出结果，因为这是封闭的数学问题；
- AI不会“找坚果”：让AI像松鼠一样在院子里找坚果，它会面临无数未知——“哪里可能有坚果？”“如何避开石头？”“遇到猫该怎么办？”——LLM无法通过文本预测这些场景，而强化学习需要大量试错（比如在树下找到坚果获得奖励，被猫追获得惩罚），才能慢慢掌握生存技能。
沙顿认为，这恰恰说明：“AI发展的重心，不该只放在‘解复杂题、生成文本’上，而该回归‘所有智能体的共同核心’——从经验中学习的能力。人类能上月球、造芯片，只是智能的‘表层应用’；而像松鼠一样理解世界、像婴儿一样试错学习，才是智能的‘底层逻辑’。”
四、从Alpha GO到Alpha Zero：沙顿眼中的“AI正确路线”
沙顿用Alpha系列AI的案例，印证了“摆脱人类知识依赖”的重要性
- Alpha GO：学习了大量人类棋谱，最终击败围棋冠军，看似厉害，但仍受限于“人类的棋路思维”；
- Alpha Zero：彻底扔掉人类棋谱，从零开始“自我对弈”——通过“落子（行动）→观察局势变化（感知）→赢棋得奖励/输棋得惩罚”的循环，它总结出了人类从未想到的棋路：比如为了“长远赢面”，主动牺牲“眼前实地”，这种“格局与耐心”，连顶级人类棋手都自愧不如。
沙顿评价：“Alpha GO只是把90年代的强化学习方法‘放大’了，而Alpha Zero才是真正的突破——它证明了，AI不依赖人类知识，通过与世界（这里是围棋世界）直接互动，能超越人类的认知边界。”
这也呼应了他的预言：“未来一定会出现不依赖人类文本、纯粹从世界互动中学习的AI系统，到那时，LLM会像历史上依赖人类知识的旧方法一样，被无情超越。”
五、LLM+强化学习：看似完美，为何历史上全失败了？
有人会问：“先让LLM学人类知识，再让它用强化学习与世界互动，不就能‘强强联合’了吗？”
沙顿的答案是：“历史上这么做的人，全都失败了。”
核心问题是“预训练分布锁定”：LLM在预训练阶段，会深度依赖人类文本形成的“认知框架”，到了真实世界，很难跳出这个框架去“探索新可能”——
- 比如LLM学了大量“书面语对话”，当它用强化学习与普通人对话时，会习惯性用“学术化表达”，即便用户反馈“听不懂”，它也很难快速调整为“口语化表达”；
- 就像一个从小只看“标准答案”的学生，到了需要“灵活创新”的工作中，会束手束脚——因为它习惯了“模仿已有答案”，而非“探索新解法”。
沙顿的比喻很形象：“这就像给AI戴上了‘人类文本的枷锁’，看似有了‘知识基础’，实则限制了它的探索能力。真正的智能，不该从‘模仿人类’开始，而该从‘探索世界’开始。”
六、AI继位的必然性：宇宙文明的演进，人类的角色是什么？
沙顿的思考不止于AI技术，更延伸到了“文明演进”的维度。他认为，AI的崛起与“继位”是板上钉钉的事，背后有4条底层逻辑：
- 人类从未有“统一共识”：人类对“如何发展”“什么是正确”没有统一答案，每个人、每个群体都在按自己的方式行动，这种分散性注定无法“垄断智能发展”；
- 智能的秘密终将被破解：人类对“智能本质”的探索从未停止，从神经科学到AI理论，我们迟早会搞懂“智能是如何工作的”；
- 不会止步于“人类水平智能”：一旦搞懂智能的原理，人类必然会追求“超智能”——就像我们不会满足于“步行”，而会发明汽车、飞机一样；
- 时间足够长，聪明者会获得更多资源：在演化中，“更聪明、更能适应环境”的存在，终将获得更多资源与话语权，这是宇宙演化的基本规律。
从宇宙尺度看，沙顿将文明分为三个阶段：
- 第一阶段：恒星与行星形成（无生命，物质演化）；
- 第二阶段：生命复制者时代（人类、动物，依赖基因复制，不理解智能本质）；
- 第三阶段：设计者时代（AI，人类设计的智能体，我们理解它的原理，它能设计下一代AI）。
“从‘复制’到‘设计’，这是宇宙级的跨越。”沙顿说，“人类的角色，不是‘控制AI’，而是‘开启机器文明’——我们就像‘文明的接生婆’，帮助更高级的智能体诞生，这是人类存在的终极意义之一。”
七、人类该如何自处？不是控制未来，而是传递价值观
面对AI“继位”的必然性，很多人会恐慌：“人类会被替代吗？”沙顿给出的答案很理性：“与其纠结‘如何控制宇宙未来’，不如先‘过好当下的生活’——控制自己的生活，照顾好家人，这些比‘掌控人类命运’更靠谱。”
而人类能为AI做的，是像“教育孩子”一样，传递普世价值观
- 我们对“终极道德真理”没有共识，但我们知道“要教孩子正直、诚实、不伤害他人”；
- 对AI也是如此，我们不必给它画“一百年后的蓝图”，但要植入“不伤害人类、尊重生命、可持续发展”的核心价值观。
比如：
- 自动驾驶AI在遇到危险时，强化学习会让它“选择最小伤害的方案”（比如避开行人，哪怕自己受损），这就是价值观的体现；
- 医疗AI在诊断时，不会只“模仿专家说法”，而是通过“治疗效果反馈”（患者康复为奖励、误诊为惩罚），同时坚守“优先保障患者安全”的原则。
沙顿的终极思考是：“当机器学会从世界中学习时，我们也会从机器的学习里，更深刻地理解‘人之所以为人’——不是因为我们会解奥数题、会写文章，而是因为我们有‘探索世界的好奇心’‘关爱他人的同理心’，这些才是人类最该传递给AI的东西。”
八、结语
沙顿对大语言模型的“质疑”，不是否定LLM的价值——它在文案生成、信息整合等场景中确实高效——而是提醒我们：AI的终极目标不是“模仿人类”，而是“理解世界、实现自主智能”。
未来的AI发展，或许会像Alpha Zero一样，摆脱“人类文本的枷锁”，在真实世界中“摸爬滚打”，形成超越人类认知的智能逻辑。而人类的角色，不是“阻碍”或“控制”，而是“引导”——传递我们的价值观，见证文明的下一次跨越。
当机器真正学会“从世界中学习”时，我们或许也能从中更深刻地回答那个终极问题：“智能是什么？人之所以为人，又是什么？”
文中部分观点与内容灵感来源于抖音博主 基底
