Hugging Face的首席科学官兼联合创始人Thomas Wolf在X平台上发表了一篇文章，分析了大型语言模型的局限性。他指出，AI在遵循指令方面表现出色，但在创造新知识方面却显得力不从心。
Wolf认为，AI目前只是在现有事实之间填补空白，他称之为“流形填充”（manifold filling）。为了推动真正的科学突破，AI需要做更多的事情，而不仅仅是检索和综合信息。AI应该质疑自己的训练数据，采取反直觉的方法，从最小输入中生成新想法，并提出意想不到的问题，以开辟新的研究路径。
Wolf还评论了Anthropic CEO Dario Amodei在10月份发表的一篇名为‘Machine of Loving Grace’的文章中提出的“压缩的21世纪”概念。Amodei认为，AI可以加速科学进步，使得原本需要100年才能实现的发现在5到10年内完成。Wolf表示，他第一次读到这篇文章时感到非常惊讶，但重读后意识到，这似乎更像是一厢情愿的想法。
Wolf警告说，除非AI研究改变方向，否则我们不会在数据中心中看到新的爱因斯坦，而只会看到充满“服务器上的唯唯诺诺者”的未来。
代理AI的崛起
Wolf的评论出现在AI世界正专注于代理AI（agentic AI）的背景下。代理AI被认为是一种能够自主决策和行动的AI，但Wolf的观点提醒我们，AI在推动科学进步方面还有很长的路要走。
