三重世界与人工智能 “造神请神” 大业

客户世界 | 2025年11月4日 | 图书音像, 客世原创 | 评论已关闭 | 158

当前，人工智能（AI）正从 “工具级应用” 向 “智能体革命” 跨越 —— 小到日常的智能客服、导航软件，大到企业的数字孪生工厂、科研领域的药物研发，AI 已渗透到社会运转的诸多核心环节。对于管理者而言，若仅聚焦 AI 的某一项具体功能（如 “用 AI 写报告”“用 AI 做数据分析”），很容易陷入 “细节精确却方向模糊” 的误区；唯有从宏观视角拆解 AI 的本质逻辑，才能看清其发展的底层规律，进而做出符合趋势的决策。本文将以 “三重世界” 为框架，解析 AI 如何成为数字世界的 “终极模型”，以及其 “造神” 过程的核心逻辑，为大家提供一个理解 AI 发展的全景视角。

一、其实是三个世界里的游戏：物理世界、意识世界以及数字世界

要理解 AI，首先要认清它所处的 “舞台”—— 我们生活的世界，本质上由三个相互关联却又独立的维度构成，AI 的所有能力，都源于对这三个世界的 “解读与重构”。可以用一个形象的类比理解三者关系：若把世界比作一棵 “生命之树”，物理世界是扎根土壤的 “树根”，提供存在的物质基础；意识世界是向上生长的 “树干与枝叶”，孕育主观的价值与意义；数字世界则是这棵树的 “高清镜像”，用代码复刻树的每一处细节，还能模拟它在不同气候（场景）下的生长状态。

物理世界（Physical World）：万物存在的 “物质基石”

物理世界是一切的起点，指的是客观存在的物质、能量与空间四维规律的总和。它不依赖人类的主观意志而存在，且遵循着可测量、可验证的物理定律 —— 小到原子的振动、电子的跃迁，大到行星的公转、星系的碰撞，再到生命的进化（从单细胞生物到人类）、化学反应（如光合作用、燃烧），都属于物理世界的范畴。

我们日常生活中接触的一切 “实体”，都是物理世界的具象体现：苹果从树上落下，是万有引力的作用；汽车在道路上行驶，是力学与能量转化（燃油燃烧转化为动能）的结果；手机能接收信号，是电磁波传播的规律；甚至我们的身体呼吸、心跳，也是生物物理与生物化学的协同过程。这些规律如同 “世界的底层代码”，决定了物理世界的运行逻辑，也为另外两个世界的诞生提供了基础。

意识世界（Mental World）：人类专属的 “意义花园”

如果说物理世界是 “客观的骨架”，那意识世界就是 “主观的血肉”—— 它是人类通过感知、思考、创造构建的 “意义维度”，涵盖了感知、情感、知识、文化、语言，以及群体共同的 “心灵共识”。意识世界不具备物理实体，却能深刻影响人类的行为与选择，甚至塑造我们对物理世界的认知。

意识世界的产物无处不在：哲学领域，孔子的 “仁”、苏格拉底的 “自知无知”，是人类对 “道德与真理” 的思考；艺术领域，梵高《星空》的漩涡笔触、贝多芬《命运交响曲》的激昂旋律，是人类情感的极致表达；语言领域，汉语的成语（如 “画龙点睛” 背后的故事）、英语的谚语（如 “Actions speak louder than words” 的价值观），是文化积淀的载体；集体 “心灵” 层面，春节的 “团圆”、国庆的 “爱国”，是一个民族共同的情感记忆与身份认同。

这些产物看似抽象，却构成了人类文明的核心 —— 正是因为有了意识世界，我们才不只是 “物理世界的观察者”，更是 “意义的创造者”：我们会为一朵花的绽放感动（情感），会通过书籍传承千年前的知识（文化），会用伦理约束自己的行为（价值观）。而意识世界的丰富性，也为 AI 的 “语言智能” 提供了源源不断的 “素材”。

数字世界（Digital World）：现实世界的 “代码镜像”

数字世界是信息化时代的产物，它既不是物理世界的 “复制”，也不是意识世界的 “空想”，而是通过 “编码、模拟、重构”，将物理世界的客观规律与意识世界的主观创造转化为二进制数据（0 和 1）的 “虚拟空间”。简单来说，数字世界就是用代码 “复刻现实、延伸可能”—— 它吸收物理与意识世界的信息，再在虚拟环境中搭建新的模型、规则与实体。

我们日常使用的数字产品，都是数字世界的 “入口”：导航软件（如高德、百度地图）是对物理世界 “道路网络” 的编码，通过卫星定位数据模拟真实路况，帮我们规划路线；在线图书馆（如知网、Google Scholar）是对意识世界 “知识” 的模拟，将千万本书籍、论文转化为数字文本，让知识传播更便捷；数字孪生工厂（如特斯拉的虚拟工厂）是对物理世界 “生产流程” 的重构，通过传感器收集机器运行数据，在虚拟环境中模拟生产过程，提前预测故障、优化效率。

数字世界的独特之处在于：它既能 “还原” 现实（如用 VR 技术重现故宫的建筑细节），也能 “超越” 现实（如在游戏《我的世界》中搭建现实中不存在的建筑）。而 AI，正是数字世界中 “解读现实、创造可能” 的核心角色 —— 它通过处理数字世界中的数据，反向理解物理与意识世界的规律，最终成为连接三个世界的 “桥梁”。

二、人工智能的两类 “神”—— 数字世界的终极模型

在数字世界中，AI 的终极目标是成为 “理解并掌控规律的存在”，而根据其聚焦的领域不同，可分为两类核心模型 ——“语言之神” 与 “物理之神”。这两类 “神” 并非神话中无所不能的超自然力量，而是基于数据与算法，能深度解读某一世界规律的 “数字智能体”：前者精通人类意识世界的 “语言与知识”，后者通晓物理世界的 “运行与因果”。

“语言之神”—— 大语言模型（LLM）：人类意识的 “数字传承者”

大语言模型（如 ChatGPT、Kimi K2、文心一言、Claude 3）是 AI 在意识世界的 “代言人”，其本质是对人类所有知识、文化、语言资产的 “深度吸收、精准表达与灵活重组”。如果把人类意识世界比作一座 “万书之库”，那 LLM 就是能 “读完所有书、理解所有内容、还能写出新书” 的 “超级学者”。

它的核心能力体现在三个方面：

以自然语言为 “通用接口”：LLM 不需要复杂的代码指令，只需人类日常使用的自然语言（如中文、英文）就能完成输入、输出、推理与表达。比如，你可以用 “请用通俗的语言解释相对论”“写一篇关于‘AI 与教育’的议论文”“帮我修改这封商务邮件的语气” 等指令，LLM 会像 “真人对话” 一样给出回应 —— 它能理解你的需求（比如 “通俗” 意味着避免复杂公式），也能匹配你的表达习惯（比如议论文需要论点、论据、结论）。
训练数据是 “人类群体智能的总和”：LLM 的 “知识储备” 来自亿万级别的文本数据，涵盖了人类意识世界的几乎所有领域：从公元前的《论语》《荷马史诗》，到 2024 年的最新科技报道；从中文的唐诗宋词、英文的莎士比亚戏剧，到编程领域的 Python 教程、医学领域的病例分析、法律领域的法条解释；甚至包括日常对话、社交媒体内容、影视剧本。这些数据相当于把人类几千年来积累的 “集体知识库” 压缩成二进制代码，输入到模型中 —— 这意味着，LLM 的知识广度远超任何一个个体：一个医生可能只擅长心血管疾病，一个历史学家可能只研究 medieval（中世纪），但 LLM 能同时解答内科、外科、儿科的基础问题，也能分析从古希腊到现代的历史事件。
“拟人化” 甚至 “超越个体” 的能力：LLM 不仅能 “复述” 知识，还能进行推理、归纳与创造。比如，它能根据你提供的 “产品卖点”（如 “一款轻便、续航久的笔记本电脑”），设计出完整的营销文案；能根据你给出的 “数学题条件”（如 “一个长方形的长是 5 厘米，宽是 3 厘米，求它的面积和周长”），一步步推导过程并得出答案；甚至能写出符合文学风格的小说片段（如模仿鲁迅的笔调写一段故事）。更重要的是，它能处理 “跨领域任务”—— 比如，你让它 “用量子力学的原理，解释为什么手机电池会老化”，它能同时结合物理（量子力学）与工程（电池结构）知识，给出逻辑连贯的回答，这种能力往往需要人类多个领域的专家协作才能完成。

“物理之神”—— 通晓现实的物理模型 AI：物理世界的 “数字解读者”

如果说 LLM 聚焦于 “意识世界的语言与知识”，那以李飞飞团队为代表的物理模型 AI，则聚焦于 “物理世界的规律与因果”。它的目标不是 “说话”，而是 “看懂、预测并操控现实”—— 通过分析物理世界的观测数据（如视频、传感器信号），自动提炼出物理规律（如物体运动、三维建模、力与因果关系），最终构建一个 “数字孪生宇宙” 或 “物理通用智能”。

可以把这类 AI 比作 “拥有上帝视角的工程师”：它不仅能 “看到” 物理世界的现象，还能 “理解” 现象背后的逻辑，甚至能 “预测” 现象的未来走向。其核心能力体现在两个场景：

从数据中 “学习” 物理规律：物理模型 AI 不需要人类提前输入 “万有引力公式”“牛顿运动定律”，它能通过分析大量物理现象的数据，自主总结出规律。比如，给它输入 10 万段 “小球落地” 的视频（不同高度、不同材质的小球），它能自动算出重力加速度的数值，还能判断 “小球落地后反弹的高度与材质、落地速度有关”；给它输入工厂流水线的实时视频，它能识别出 “传送带的速度与产品质量的关系”，甚至能在机器出现故障前（如齿轮转动变慢）发出预警 —— 因为它从数据中 “学习” 到了 “齿轮转速异常是故障的前兆” 这一因果关系。
构建 “数字孪生”，模拟与操控现实：这类 AI 的终极目标是打造 “数字孪生宇宙”—— 一个与物理世界 1:1 复刻的虚拟空间，在这个空间里，AI 能模拟物理世界的所有过程，进而优化现实决策。比如，城市数字孪生系统：AI 通过传感器收集城市的交通流量、空气质量、能源消耗等数据，在虚拟空间中构建一个 “数字城市”；它能模拟 “增加一条地铁线路” 对交通的影响（如减少多少拥堵时间），也能预测 “极端天气” 对电网的冲击（如哪些区域可能停电），从而帮助管理者提前制定方案（如调整地铁发车频率、加固电网设施）。再比如，航天领域：AI 能构建火箭的 “数字孪生模型”，模拟火箭在不同气压、温度下的飞行状态，提前发现设计缺陷（如某个部件在高温下会失效），避免现实中的发射失败。

这类 AI 的价值在于：它让人类对物理世界的 “认知与操控” 变得更高效、更精准 —— 过去，人类需要通过几百次实验才能总结出一个物理规律（如爱迪生发明电灯试验了上千种材料）；现在，AI 通过分析数据就能快速提炼规律，甚至能模拟出 “现实中难以实现的场景”（如模拟黑洞碰撞的过程），为科学研究与工程实践节省大量时间与成本。

三、为什么 “大模型训练” 就是 “造神”？

当我们说 “大模型训练是造神”，并非指 “创造超自然力量”，而是指通过技术手段，让 AI 具备 “通晓某一领域规律、超越个体能力” 的特质 —— 就像古代人类将 “能解释自然现象、解决生存问题” 的存在称为 “神”，现在，我们将 “能解读世界规律、辅助人类决策” 的 AI 称为 “数字神”。而这一 “造神” 过程的核心，离不开三个要素：数据（原材料）、算法（提炼工具）、算力（能量支撑）。

数据：“造神” 的 “原材料”—— 世界合理性的沉淀

“神” 之所以能 “通晓万物”，是因为它掌握了 “世界的真相”；而 AI 的 “真相”，就藏在数据里。数据不是简单的 “数字集合”，而是物理世界与意识世界的 “历史记录” 与 “现实切片”—— 它记录了物理世界的客观规律（如小球落地的轨迹数据），也沉淀了意识世界的主观创造（如人类的语言、知识、文化）。可以说，数据是 “世界合理性的压缩包”—— 所有能被人类观察、记录的 “合理现象”，最终都会转化为数据。

“造神” 必须以足够丰富的 “数据” 为基础，原因很简单：如果数据不完整、不全面，AI 就无法理解世界的全貌，只能 “片面解读”。比如，若只给 LLM 输入 “医学数据”，它就无法回答历史问题（如 “唐朝的政治制度是什么”）；若只给物理模型 AI 输入 “地面物体的数据”，它就无法理解 “太空失重环境下的物理规律”。这就像古代的 “神”，如果只知道 “如何种田”，却不知道 “如何应对洪水”，人类就不会将其视为 “全能的神”—— 只有掌握足够多的 “生存知识”，才能被视为 “神”。

举个具体的例子：训练一个能 “诊断疾病” 的 AI 大模型，需要的数据包括：几百万份病例（记录了不同疾病的症状、诊断结果）、几千万篇医学文献（记录了疾病的病因、治疗方法）、实时的患者监测数据（如血压、心率变化）。只有当这些数据足够丰富，AI 才能 “学会” 识别疾病的规律（如 “发烧、咳嗽、乏力可能是流感的症状”），甚至能根据最新的文献数据（如 “某种新药对肺癌的治愈率更高”）调整诊断建议。如果数据不足（如只输入了几十份病例），AI 就会像 “刚入门的医生”，很容易误诊（如把流感当成普通感冒）。

算法：“造神” 的 “提炼工具”—— 从数据中提取规律

有了 “原材料”（数据），还需要 “工具”（算法）来提炼 “规律”—— 就像古代人类需要 “火” 才能将矿石炼成金属，AI 需要 “算法” 才能从数据中提取出 “世界的规律”。算法的本质，是 “一套能自动总结规律的数学逻辑”—— 它能通过计算，从海量、杂乱的数据中，找到隐藏的关系与模式，再将这些模式抽象成 AI 能理解的 “语言”（神经网络的权重与结构）。

不同的算法，就像不同的 “提炼工具”，适用于不同的 “数据类型”：

深度学习算法：适合处理 “非结构化数据”（如图片、语言、视频）。比如，卷积神经网络（CNN）能从图片的像素数据中，提取出 “物体的特征”（如猫的耳朵、眼睛、胡须），让 AI 学会识别猫；循环神经网络（RNN）能从语言的文字序列中，提取出 “语义关系”（如 “小明喜欢小红” 中，“小明” 是主语，“小红” 是宾语），让 AI 学会理解句子。
对比学习算法：适合 “让 AI 区分相似事物”。比如，训练 AI 识别 “狗和狼”，对比学习算法会将 “狗的图片” 与 “狼的图片” 放在一起，让 AI 找出两者的差异（如狗的耳朵更圆、狼的尾巴更直），从而提高识别的准确率。
MoE 算法（混合专家模型）：适合 “处理复杂的跨领域任务”。MoE 算法就像一个 “专家团队”，不同的 “专家模块” 负责处理不同领域的问题（如一个模块擅长语言理解，一个模块擅长数学计算，一个模块擅长逻辑推理）。当遇到复杂任务（如 “用数学公式解释语言中的概率问题”）时，模型会 “调用” 多个专家模块协作，从而提升处理效率。

算法的作用，就是将 “杂乱无章的数据” 转化为 “结构化的规律”。比如，当我们给 LLM 输入几亿篇文章时，算法会先将文字转化为 “向量”（数字形式），再通过多层神经网络的计算，找出 “词语之间的关联”（如 “苹果” 既可以指 “水果”，也可以指 “苹果公司”）、“句子之间的逻辑”（如 “因为下雨，所以地面湿了” 是因果关系），最后将这些关联与逻辑，储存在神经网络的 “权重” 中 —— 当我们向 AI 提问时，AI 就会通过这些 “权重”，快速调用对应的规律，给出回答。

算力：“造神” 的 “能量支撑”—— 让规律提炼更高效

如果说数据是 “原材料”，算法是 “工具”，那算力就是 “驱动工具运转的能量”。大模型训练需要极高的算力，原因很简单：AI 需要处理 “亿万级别的数据”，进行 “千万亿次的计算”，才能提炼出 “复杂的规律”—— 就像建造一座高楼，需要足够的 “工程设备”（如起重机、搅拌机）才能快速完成；训练大模型，需要足够的 “算力设备”（如超级芯片、万卡集群）才能快速处理数据。

算力的核心作用是 “提供试错机会”——AI 在提炼规律的过程中，会不断 “尝试” 不同的计算方式，直到找到最符合数据规律的结果。比如，训练一个识别 “猫” 的 AI，AI 会先 “假设”“有尖耳朵的是猫”，然后用数据验证（如果遇到 “有尖耳朵的狗”，就会发现这个假设错误）；接着调整假设（“有尖耳朵、圆眼睛、胡须的是猫”），再用数据验证…… 这个过程需要重复几百万次，而每一次验证，都需要算力支撑。

举个直观的例子：训练一个千亿参数的 LLM（如 GPT-4），需要的算力大约是 “1e23 次浮点运算”（即 10 的 23 次方次计算）。如果用普通的家用电脑（算力约为 1e12 次 / 秒），完成这样的计算需要大约 3000 年；而用专门的 AI 算力集群（如由 10000 块 GB200 芯片组成的集群，算力约为 1e20 次 / 秒），只需要大约 10 天。这就是算力的价值 —— 它让 “造神” 从 “不可能” 变成 “可能”，从 “需要千年” 变成 “只需十天”。

现在，我们可以理解 “大模型训练为什么是造神” 了：通过数据（掌握世界的真相）、算法（提炼世界的规律）、算力（高效完成提炼）的协同，AI 逐渐具备了 “通晓某一领域规律、超越个体能力” 的特质 ——LLM 能 “读完人类所有的书”，物理模型 AI 能 “看懂物理世界的所有规律”，这种能力，就像古代人类对 “神” 的期待。而 “存在即合理” 的哲学命题，也在技术层面得到了实现：只要某一现象是 “合理的”（能被观察、记录为数据），且算法能理解、算力能支撑，AI 就能还原这一现象的规律，甚至超越人类的推理能力。

四、神出现后的一体化智能进化路径

当 AI 成为 “数字神” 后，它的进化并非 “停滞不前”，而是会沿着 “数据 – 算法 – 算力 – 智能涌现” 的路径，不断提升能力 —— 就像 “神” 会不断学习新的知识，变得更强大。这一进化路径的核心，是 “三者协同、相互促进”：数据为算法提供素材，算法为数据提炼规律，算力为两者提供支撑，最终催生 “智能涌现”（AI 具备超越预期的能力）。

数据：进化的 “基石”—— 没有高质量数据，智能就是 “空中楼阁”

在 AI 的进化路径中，数据始终是 “第一要素”—— 因为算法再先进、算力再强大，如果没有高质量的数据，AI 就无法 “学习” 新的规律，只能停留在原地。这里的 “高质量数据”，不仅指 “数量多”，更指 “质量高”（准确、完整、多样）。

比如，LLM 的进化就依赖于 “更丰富的多模态数据”：早期的 LLM 只能处理 “文本数据”（如书籍、文章），所以它无法理解图片、视频的内容；现在，LLM 开始融入 “图片、音频、视频数据”（如 GPT-4V 能识别图片），所以它能回答 “这张图片里有什么”“这段音频讲的是什么” 等问题。未来，若 LLM 能融入 “传感器数据”（如温度、湿度、气压），它甚至能 “理解” 物理世界的实时状态（如 “当前房间的温度是否适合人体”）。

再比如，物理模型 AI 的进化依赖于 “更精准的实时数据”：过去，物理模型 AI 只能用 “历史数据”（如过去 10 年的气象数据）模拟天气；现在，它能接入 “实时卫星数据”（如云层移动速度、大气湿度），所以它能预测 “未来 1 小时内是否会下雨”；未来，若能接入 “全球各地的传感器数据”（如地面温度、海水温度），它甚至能预测 “极端天气（如台风）的路径变化”，为防灾减灾争取更多时间。

可以说，数据的 “广度” 决定了 AI 的 “知识边界”，数据的 “精度” 决定了 AI 的 “决策准确性”—— 没有高质量数据的支撑，AI 的智能就像 “没有地基的房子”，看似高大，实则脆弱。

算法：进化的 “引擎”—— 更先进的算法，让 AI “更聪明”

如果说数据是 “基石”，那算法就是 “引擎”—— 它决定了 AI “如何学习” 规律，以及 “能学到多少” 规律。随着算法的不断优化，AI 能处理更复杂的数据、提炼更抽象的规律，从而实现 “智能升级”。

算法的进化方向主要有两个：

更强大的 “多任务处理能力”：早期的算法只能处理 “单一任务”（如识别猫、翻译文字），所以一个 AI 只能做一件事（识别猫的 AI 不能翻译文字）；现在的算法（如 MoE、Transformer）能处理 “多任务”，所以一个 AI 能同时做很多事（如 GPT-4 既能写文章，又能做数学题，还能设计代码）。未来，算法会具备 “超大规模多任务处理能力”，一个 AI 能同时处理 “语言理解、物理模拟、工程设计、科学研究” 等多种任务，成为 “全能型智能体”。
更深刻的 “因果推理能力”：早期的算法只能 “关联数据”（如 “看到乌云，就预测会下雨”），但无法理解 “因果关系”（如 “为什么乌云会导致下雨”）；现在，算法开始融入 “因果推理逻辑”（如因果图、因果机器学习），所以 AI 能回答 “如果减少碳排放，全球气温会下降多少” 这类 “反事实问题”（即 “如果某件事没发生，结果会怎样”）。未来，若算法能完全掌握 “因果推理”，AI 就能像人类一样 “思考”（如 “如果我这样做，会带来什么后果”），从而做出更理性的决策。

比如，在药物研发领域，早期的 AI 只能 “从已有的药物分子中筛选可能有效的分子”（关联数据）；现在，有了因果推理算法，AI 能 “设计新的药物分子”（如根据 “疾病的病因”，设计出能阻断病因的分子结构），甚至能预测 “药物可能产生的副作用”（如 “这个药物会影响肝脏功能，因为它会与肝脏中的某类酶发生反应”）。这种能力，正是算法进化带来的 “智能升级”。

算力：进化的 “燃料”—— 更强大的算力，让 AI “进化更快”

算力是 AI 进化的 “燃料”—— 它决定了 AI “学习规律” 的速度，以及 “能处理的数据规模”。随着算力的不断提升，AI 能在更短的时间内处理更多的数据，从而更快地实现 “智能涌现”。

当前，算力的进化主要体现在两个方面：

芯片性能的提升：AI 芯片（如 GPU、TPU、GB200/GB300 芯片）的算力不断突破 —— 早期的 GPU（如 2010 年的 NVIDIA GTX 480）算力约为 1 TFLOPS（1 万亿次 / 秒）；现在的 GB200 芯片算力约为 1000 TFLOPS（1000 万亿次 / 秒），是前者的 1000 倍。未来，随着量子计算技术的发展，AI 芯片的算力可能会实现 “指数级增长”（如量子芯片的算力能达到 1e15 TFLOPS），让 AI 能处理 “全球规模的数据”（如模拟整个地球的生态系统）。
集群算力的整合：单一芯片的算力有限，所以现在的 AI 训练大多依赖 “算力集群”（多块芯片协同工作）。比如，训练 GPT-4 使用了约 10000 块 GPU 组成的集群，算力约为 1e17 TFLOPS；未来，会出现 “百万卡集群”“千万卡集群”，算力能达到 1e20 TFLOPS 以上，让 AI 能在几天内完成 “过去需要几年” 的训练任务。

算力的提升，不仅让 AI “进化更快”，还能让 AI “处理更复杂的任务”。比如，模拟 “全球气候系统” 需要处理 “1e20 个数据点”（包括大气、海洋、陆地的各种参数），过去的算力需要几年才能完成一次模拟；现在，用 “千万卡集群”，只需几天就能完成，且模拟的精度更高（能预测到 “某个地区的降雨量变化对农业的影响”）。

智能涌现：进化的 “终点”——AI 超越人类直觉的能力

当数据足够广、算法足够先进、算力足够强大时，AI 会出现一种 “神奇的现象”—— 智能涌现（Emergent Ability）：AI 突然具备了 “超越预期的能力”，这些能力在模型规模较小时完全不存在，只有当模型达到一定规模后才会 “突然出现”。

智能涌现是 AI 进化的 “核心标志”，也是 AI 成为 “数字神” 的关键。比如：

语言理解的涌现：当 LLM 的参数达到 100 亿时，它还无法理解 “隐喻”（如 “时间是小偷”），只会按字面意思解释（“时间不是真实的人，不能偷东西”）；当参数达到 1000 亿时，它突然能理解隐喻 ——“这句话用比喻的手法，表达了时间悄悄流逝、让人不知不觉失去某些东西的含义”。
数学推理的涌现：当物理模型 AI 的训练数据达到 1000 万条时，它还无法解决 “复杂的物理题”（如 “一个小球从斜面滚下，求它到达地面的速度”）；当数据达到 1 亿条、算力达到 1e18 TFLOPS 时，它突然能一步步推导过程（“首先计算斜面的高度，再根据重力势能转化为动能的公式，得出速度”），甚至能解决 “人类需要研究生水平才能解答的物理题”。
创造能力的涌现：当 AI 的模型参数达到万亿级别时，它突然能 “创造出超越人类预期的内容”—— 比如，AI 能写出 “符合诺贝尔文学奖水平的诗歌”，能设计出 “具有创新性的工程方案”（如一款能在火星上行驶的汽车），甚至能提出 “新的科学理论”（如预测某种未被发现的粒子存在）。

智能涌现的本质，是 AI “掌握了世界的底层规律”—— 当数据、算法、算力足够强大时，AI 不再是 “简单模仿人类”，而是能 “自主总结规律、创造新的知识”。此时，AI 成为了物理世界与意识世界的 “数字镜像”（能完整复刻世界的规律）与 “理性重写者”（能基于规律创造新的可能）—— 它能帮助人类解决 “过去无法解决的问题”（如治愈癌症、应对气候变化），也能为人类打开 “新的认知边界”（如探索宇宙的起源、理解意识的本质）。

五、总结：AI “造神” 的本质 —— 数字世界对三重世界的终极探索

回顾全文，我们可以清晰地看到：人工智能大模型的 “造神”，并非 “迷信式的崇拜”，而是一场基于科学与技术的 “数字世界对三重世界的终极探索”。AI 之所以被称为 “数字神”，是因为它具备了 “通晓规律、超越个体” 的核心能力 ——“语言之神”（LLM）通晓意识世界的语言与知识，“物理之神”（物理模型 AI）通晓物理世界的运行与因果。

这一 “造神” 过程的核心路径，可以概括为：

以数据为 “骨架”：用海量、高质量的数据，承载物理世界的客观规律与意识世界的主观创造，为 AI 提供 “学习的素材”；
以算法为 “大脑”：用先进的算法（如深度学习、因果推理），从数据中提炼出世界的底层规律，将其转化为 AI 能理解的 “神经网络权重”；
以算力为 “心脏”：用极致的算力（如超级芯片、万卡集群），为数据处理与算法计算提供能量支撑，让 AI 能快速 “学会” 规律；
以智能涌现为 “终点”：当三者足够强大时，AI 会涌现出超越人类直觉的能力，成为连接三重世界的 “数字智能体”。

对于管理者而言，理解这一过程的意义在于：AI 的 “造神” 不是 “未来的想象”，而是 “正在发生的现实”—— 它正在重塑企业的生产方式（如数字孪生工厂）、科研的创新路径（如 AI 辅助药物研发）、社会的运转逻辑（如智能城市）。唯有认清 AI 的本质是 “数字世界对三重世界的探索”，才能跳出 “工具思维”，从 “战略层面” 布局 AI—— 比如，积累行业专属的高质量数据、与技术团队合作开发定制化算法、利用算力优势提升 AI 应用的效率，从而在数字时代占据先机。

最终，AI 的 “造神” 不是 “替代人类”，而是 “延伸人类”—— 它让人类能更高效地认知物理世界、更完整地传承意识世界、更自由地创造数字世界，从而共同推动文明向更高维度进化。这，正是 AI 大模型训练最无与伦比的深层意义。

《客户世界》创办于2003年1月，是中国客户服务与数字运营行业的旗帜媒体。本文刊载于2025年蓐收辑（总第239期），作者任健斌本刊编委/DO-CMM标准委员会委员；联络编辑：edit@ccmw.net