人工智能（AI）在执行指令方面表现出色，但要推动知识边界的扩展，目前来看还存在局限性。这是开源AI公司Hugging Face的首席科学官兼联合创始人Thomas Wolf在社交平台X上发表的观点。

AI：优秀的助手，而非革命者

Wolf认为，当前AI领域正在产出大量“过度顺从的助手”，而不是真正的革命者。他指出，目前的AI并非在创造新知识，而仅仅是在现有事实之间进行填充，他将这种现象称为“流形填充”。

他强调，AI在推动真正的科学突破方面，不能仅仅满足于检索和综合信息。AI需要具备质疑其训练数据的能力，采取反直觉的方法，从最少的输入中产生新的想法，并提出意想不到的问题，从而开辟新的研究方向。

挑战“压缩的21世纪”

Anthropic的CEO Dario Amodei曾在10月份的一篇文章《爱的恩典机器》中提出了“压缩的21世纪”的概念，认为AI可以加速科学进步，使未来100年内的发现可能在短短的5到10年内实现。

对此，Wolf表示：“我读了这篇文章两遍。第一次，我完全被震撼了：我认为AI将在五年内改变科学领域的一切！但重读之后，我意识到其中很多内容充其量只是美好的愿望。”

Wolf警告说，除非AI研究改变方向，否则我们不会在数据中心里看到新的爱因斯坦，而只会看到一个充满“服务器上的应声虫”的未来。

Agentic AI的崛起

值得注意的是，Wolf发表此番言论之际，正值AI领域对Agentic AI的关注日益增加。Agentic AI指的是具备自主行动能力的AI，它能在一定程度上独立完成任务，而不需要过多的人工干预。然而，Wolf的观点也提醒我们，在追求AI自主性的同时，更要关注其创造力和创新能力的培养。

Wolf的观点引发了人们对AI未来发展方向的思考。AI的潜力毋庸置疑，但要使其真正成为推动科学进步的引擎，还需要在基础研究和算法创新方面进行更多的探索和努力。

目前，包括亚马逊和英伟达在内的科技巨头都在大力投资Hugging Face，该公司致力于通过开源的方式推动AI技术的普及和发展。Hugging Face在自然语言处理领域拥有广泛的影响力，其开发的各种预训练模型和工具已被广泛应用于学术界和工业界。

AI的发展需要突破现有框架的束缚，敢于挑战既定的认知，这样才能真正释放其潜力，为人类带来更大的福祉。仅仅依靠大量的数据训练和现有的算法模型，AI可能只会成为一个高效的工具，而无法成为推动科学进步的革命性力量。

Wolf的观点虽然具有一定的争议性，但无疑为AI领域的发展提供了一个重要的视角。在追求AI的性能和效率的同时，我们也应该关注其创造力和创新能力的培养，使其能够真正为人类带来新的知识和突破。

总而言之，AI的发展需要更加多元化的思考和探索，不能仅仅局限于现有的技术框架和应用场景。只有这样，我们才能真正释放AI的潜力，使其成为推动人类社会进步的强大力量。