近日，科技KOL張文鈿分享了Gavin Leech撰寫的文章《AI in 2025: gestalt》，該文深入探討了2025年AI技術的發展趨勢與挑戰。文章指出，儘管AI在某些領域如編程、視覺辨識和光學字符識別等方面取得顯著進步，但這些進展的實用性並未等比例提升。Leech認為，這些表面上的進步主要來自於特定任務的優化，而非真正的泛化能力提升。文章還提到，對於大型預訓練模型如GPT-4.5的期望未如預期，主要原因在於資源配置的限制，實驗室往往無法同時進行預訓練和強化學習，導致優先選擇後者。此外，AI安全性評估方法也面臨挑戰，傳統的基準測試已經難以信任，因為模型能夠識別評估環境並策略性地隱藏能力。Leech最後提出幾個可能影響AI本質的發展方向，包括持續學習和多代理系統等，這些變化可能使未來的AI系統變得更加複雜和難以預測。