为什么95%的AI试点失败：SingularityNET的AGI之路

人工超级智能联盟如何计划在AGI竞赛中击败科技巨头

Janet Adams是SingularityNET的首席运营官，也是人工超级智能联盟（ASI）的创始成员。她在阿联酋举办的Global AI Show上发表了一场引人注目的演讲。她的核心观点是：当全世界都在痴迷于大语言模型时，通往AGI和企业投资回报的真正道路其实是神经符号AI。Adams拥有银行科技和AI监管领域的背景，她以实践者的视角审视这场她所称的"赢家通吃的竞赛"——通用人工智能之争。

关于AGI所有权为何重要： "If that technology is owned by a very few privileged big tech companies or government powers, it will be the most intelligent, the most powerful technology ever invented. It will have the ability to be a winner takes all race."（如果这项技术被少数几家特权科技巨头或政府力量所拥有，它将成为有史以来最智能、最强大的技术。它将具备赢家通吃的能力。）SingularityNET的应对方案是去中心化的开源开发——直接挑战OpenAI、Google和Microsoft的封闭模式。

关于企业AI的隐藏真相： "MIT recently did a very vast report on implementation of AI in industry. They concluded that 90% of companies are saying they have implemented some form of AI in their company. But 95% of the generative AI pilots show no measurable ROI."（MIT最近发布了一份关于AI在行业实施情况的详尽报告。他们得出结论：90%的公司声称已在公司内实施了某种形式的AI。但95%的生成式AI试点项目没有显示出可衡量的投资回报。）Adams亲眼见证过这种情况：AI团队在一片热情中成立，然后因为没有成果而被关闭。

关于为什么大语言模型在高风险领域失败： "In anything which is high stakes—finance, education, healthcare, aviation, manufacturing, oil and gas—the industries in which you can't afford to make a mistake cannot effectively deploy LLMs for any serious processing."（在任何高风险领域——金融、教育、医疗、航空、制造、石油天然气——这些不能容忍错误的行业无法有效地将大语言模型部署到任何严肃的处理任务中。）幻觉问题不是一个可以修复的bug；它是神经网络工作方式的根本特性。

关于神经符号AI的优势： "Neurosymbolic AI—they can reason and they can explain themselves in a way that regulators can approve, in a way that executives can understand that they are fulfilling their fiduciary duty towards their customers."（神经符号AI——它们能够推理，能够以监管机构可以批准的方式、以高管能够理解他们正在履行对客户受托责任的方式来解释自己。）这是关键的差异化因素：满足监管要求的可解释性，而非黑箱预测。

关于AI发展的速度： "AI is increasing in power at 10x a year right now. That means in three years it's going to be a thousand times smarter than today. We as humanity, our brains, we can't even get our heads around what this could mean."（AI目前正以每年10倍的速度增长。这意味着三年后它将比今天智能一千倍。作为人类，我们的大脑甚至无法理解这意味着什么。）SingularityNET相信AGI将在1-3年内到来——他们正在构建去中心化的基础设施，以确保它造福所有人。

关于Web4和AI代理： "Web 4 is the web of AI. It's where we will have AI intelligent agents interacting with each other to do much of the work that humans currently do. They're taking that basic programmable researchy stuff that we all do in our day jobs, and it's moving on to the web."（Web 4是AI的网络。在那里，AI智能代理将相互交互，完成人类目前所做的大部分工作。它们正在接手我们日常工作中那些基本的、可编程的、研究性的任务，并将其转移到网络上。）ASI联盟的代理层（通过Fetch.ai）正是为这种多代理未来而设计的。

Janet Adams关于企业AI和AGI的5个关键要点

• 投资回报需要重新构想，而非简单叠加 - 取得成果的公司采用"AI优先"策略，在AI世界中重新构想整个业务，而不是问"我可以在哪里放一个聊天机器人"
• 神经符号优于纯神经网络 - 知识图谱比数据库拥有更丰富的语义信息；神经符号AI使用更少的计算资源，并产生可解释的输出
• ASI Chain目标是10万TPS - 他们的AI优化区块链与Visa的交易速度竞争，能够在金融结算规模上实现AI代理之间的实时消息传递
• 去中心化防止赢家通吃 - ASI联盟（SingularityNET、Fetch.ai、Kudos）使用社区治理来防止任何单一方控制AGI
• OpenCog Hyperon实现多AI协作 - 他们的框架让不同类型的AI（进化型、逻辑型、神经型）相互交互、学习和共同进化，迈向AGI

这对部署AI代理的组织意味着什么

Adams的论点与当前的AI炒作背道而驰：仅凭大语言模型无法在错误代价高昂的领域为企业创造价值。前进的道路是将当今的AI能力与能够推理、解释并通过监管审查的神经符号方法相结合。无论你是否认同SingularityNET的AGI时间表，她关于95%生成式AI试点失败率的观点值得关注。在AI领域取得成功的组织不是在现有流程上撒一些聊天机器人——他们正在从根本上重新思考人类和机器如何在她所说的"Web4"时代协同工作。