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回顾2025年人工智能领域的五大核心启示
人工智能驱动的电子商务平台AutoDS的首席执行官Lior Pozin在2025年初获得了一个顿悟，这一观点在业界引起了共鸣：仅靠速度是不够的。他的自力更生公司曾凭借快速部署而蓬勃发展，但将人工智能从试点扩展到生产规模，需要对那些并不光鲜的基础要素进行审视。Pozin指出：“没有正确的治理、数据组织和访问权限，人工智能就无法扩展。”这一教训——即基础设施先于转型——成为了当年的核心主题。数据库公司RavenDB创始人Oren Eini也持相同看法，他尝试与微软合作构建人工智能文档助手，项目失败并非由于模型限制，而是因为脆弱的数据管道和手动干预。2025年行业的成熟，与其说是追逐下一个突破性模型，不如说是将可靠性嵌入架构基石，将人工智能从炫目的功能转变为运营核心。这种从追求原始能力转向追求可预测性的转变，得到了电信软件公司Oculeus的Arnd Baranowski等领导者的倡导，他认为在欺诈检测等关键应用中，能够提供一致结果的确定性高效系统，远比大型语言模型的新颖不可预测性重要得多。这一年也迫使人们认真审视信任与责任问题，加拿大航空公司聊天机器人担责案等事件使这一点变得具体。Eini尖锐地提出了挑战，将人工智能代理比作“我知道容易受贿的员工”，因此需要严格的边界和验证协议。然而，最具影响力的进展来自于对数量而非登月计划的关注——大规模解决无数细小的、恼人的问题，赋能团队快速构建实用功能。正如量子计算公司Riverlane的Steve Brierley所观察到的，ChatGPT的繁荣暴露了各行业准备不足的现状，这是一个为下一波浪潮做好准备的警告。2025年的集体经验是从敬畏转向实用：构建能够可靠工作、可预测扩展、解决问题而不制造新问题的人工智能。对于一个习惯于炒作风气的行业而言，这种运营焦点可能是其迄今为止最雄心勃勃的目标。.
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