“尽管以深度学习为代表的AI技术取得了重大突破，但是其本质仍然是‘数据为体、智能为用’的数据智能，严重依赖算力与高质量的数据，就本质而言，深度学习实现的是感知智能，并未达成真正的认知能力。”在昨天举行的“工商联·经济大家讲坛暨第十一期中欧话未来”活动上，北京大学教授、中国计算机学会前理事长梅宏在展望人工智能时表示，当前以大模型为代表的生成式AI虽然展现了令人惊艳的效果，但实际上是将认知问题转化为感知问题，缺乏对人类思维过程与方法的理解。
梅宏批评行业存在过度炒作现象，如盲目鼓吹“取代人类”“自主意识”“通用AI”等概念，而忽视技术面临的能耗危机、数据枯竭、法律伦理等现实瓶颈。
梅宏呼吁学术界要回归AI研究的多样性，避免陷入“唯深度学习”的单一路径。他强调符号化表达对人类知识交流和传承的关键作用，并认为符号主义与连接主义的结合应该成为下一代AI的发展方向。他最后重申，AI应始终作为人类可控的工具，服务于提升工作效率与质量，其发展必须与人类知识体系锚定，方能产生持久的价值。
在围绕“‘AI+产业’的发展趋势及挑战”的相关对话中，梅宏表示，当前大模型在文本、图像、视频等内容领域有很好的应用，但这通常只是行业需求的一小部分，行业需要真正落地的解决生产问题、业务问题的有效方案，这就需要相应的数据积累。数据驱动路径使得大语言模型本质上是已有“语料”压缩而成的“知识”库，无法触及真正的认知与规律发现。
对于“AI+”的前景，梅宏教授认为，当前，企业可聚焦于利用判别式AI解决自身生产环节的具体问题，当然这也需要长期的、高质量的数据积累过程，建议对数据“可采尽采，能存尽存”。
关于AI对宏观经济的影响，他预判短期内不会出现“变革”性的增长，呼吁社会将AI定位为提升效率的工具，并在此过程中坚守人类作为知识发现与价值判断主体的根本地位。
本次论坛由中欧国际工商学院与上海市工商业联合会共同主办，围绕“十五五”开局之年的经济与产业展望这一主题，从宏观经济、人工智能、新兴市场等多个维度解读中国经济新旧动能的转换脉络，帮助企业家在政策红利与市场实践的融合中看清方向，抢占先机。
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