"我不认为通往物理世界的路是更大的语言模型。我们的大脑并非靠反向传播运转。新的架构必须被发现。"
说这话的人，是诺贝尔物理学奖得主、中国科学院外籍院士乔治·帕里西。据腾讯新闻报道，10月15日，他在济南开幕的2026人工智能产业大会上发表演讲《从复杂系统到AI，探寻无序中的规律》，给火热的AI产业泼了一盆冷静的水。
理论曾被抛在身后
帕里西回顾了物理学与人工智能的关系：近四十年里，AI作为工程学成长起来，不断追求更大的网络、更多数据、更多算力，而理论被抛在身后。在他看来，我们正处于类似热力学诞生之前的阶段——蒸汽机已经运转，工程靠试错改进，然后理论到来，造出更好的引擎。
他举了飞机的例子：当人们停止模仿扑翼的鸟类、改用固定翼时，才真正飞了起来。"大自然并非唯一可能的设计。"
语言模型的"一薄层"
对当下最热的语言大模型，这位研究复杂系统的老先生态度审慎。他认为，语言大模型是对数十亿词语的压缩摘要，但这些文本永远不会触碰、不会跌倒、不会发怒。
"动物首先要导航、空间、物体等，这些知识先于并独立于语言。所有文字只是叠加在古老知识之上的一薄层，只在这薄层上训练的机器，看见的是这层，看不见它下面。"
这也解释了一个悖论：人类苦练的围棋，机器却能击败人类——因为在那类纯粹游戏里，语言无关紧要。
可靠性不能最后补
帕里西提醒产业界：编造参考文献的模型只会令人尴尬，凭空捏造障碍物的模型会赔上人命或生产线。他的建议非常具体——AI发展必须资助基础研究；预测上的可靠，绝不是最后才该补上的东西；要为AI植入会说"我不知道"的系统。
这番话对普通用户同样有启发：AI答得越流畅，越要留一个心眼问一句"你确定吗"。
普通人现在能做什么
1. 做AI产品的人，把"拒答与置信度"当成一等公民功能设计，而不是事后补丁；
2. 家长和老师可以借这个观点告诉孩子：语言之外的空间感、动手能力，恰恰是AI最难替代的部分；
3. 关注基础科学的资助与科普——下一个改变AI格局的架构，可能就藏在复杂系统研究里。
写在最后
物理学家的提醒并非唱衰，而是另一种负责：只有承认现有架构的局限，下一代真正的突破才有出生的空间。记住"我不知道"这四个字——无论对人还是对AI，它都是智慧的开始。