陶哲轩警示AI发展缺乏理论支撑：黑箱模式难持续，亟需建立科学基础

陶哲轩等多位顶尖学者指出，当前AI发展严重依赖经验主义与算力投入，缺乏坚实的理论支撑，导致模型成功难以复制、失败难以解释，形成“黑箱”困境。辛顿强调AI系统缺乏解释性，Jordan比喻AI发展如同盲目建桥，Rahimi批评当前研究如“炼金术”。尽管工业界通过“大力出奇迹”取得进展，但缺乏理论基础使AI发展充满不确定性。陶哲轩以压缩感知为例，说明理论对技术推广与信任建立的重要性。专家一致认为，唯有构建系统性理论框架，AI才能实现透明、安全与可持续发展。目前已有研究尝试破解黑箱问题，但进展有限。
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