編按：生成式AI持續高速發展，不管是OpenAI、DeepSeek，還是Grok，各家科技巨頭正不斷提升AI的計算與推理能力。但我們更該關注AI的未來，能否真正為人類社會帶來價值，而不僅僅是推理能力的比較與算力的競爭。
近年來，大型語言模型（Large Language Model, LLM）之間的競爭愈發激烈。從OpenAI的GPT-4.5，到Anthropic的Claude 3.7，再到xAI的Grok-3，還有中國大陸的DeepSeek，這些人工智慧（AI）模型不斷在運算能力、推理能力與應用場景上突破，形成技術領域的「軍備競賽」。但當我們審視這場競爭的本質時，不禁要問：「人工智慧的發展，是否正朝著真正有價值的方向前進？」
當前LLM的發展正逐漸趨於標準化，各大實驗室似乎都在追求相同的技術指標。這種趨勢意味著在未來的AI市場上，用戶選擇不同品牌的AI產品，可能僅僅是選擇使用介面的不同，而非核心技術的實質性差異。
AI與創新
除了原本的生成能力，各AI系統也紛紛加入推理的能力，凸顯了AI發展的「制式化」問題，所有競爭者都在朝著相同的方向前進，最終導致產品之間，缺乏真正的區別。
推理能力的標準化並非壞事，這代表AI在處理複雜問題時，將能提供更一致且可靠的答案。問題在於當所有AI模型，都採用相同的方法進行推理時，我們是否正在犧牲創新？當AI運行過於制式化，它是否仍能夠真正「思考」？
AI的推理能力，是否等同於人類的思考能力？這是一個長期存在的哲學問題。Grok-3推出「顯示思考」（Show Thinking）功能，讓使用者能夠檢視AI的推理過程。但這種顯示的推理過程，是否如實也無從驗證。事實上，AI的推理，很可能只是透過大量的資料計算與機器學習模式，得出的結果，而非真正的理解。
OpenAI的GPT-4.5在計算能力上遠超GPT-4，但運算成本高達15至30倍。這種 「大而重」的AI模型，是否符合長遠發展目標？高昂的運算成本，將限制這些AI的普及性，也讓許多中小型企業望而卻步。
與之相對，中國大陸的DeepSeek，採取了不同的策略，透過「蒸餾技術」來降低AI訓練成本，使其在較少GPU資源的條件下，仍能達到與OpenAI、Google等企業相近的水準。此外，DeepSeek還選擇將技術開源，讓更多人能參與AI的發展，這種開源策略，是否會成為未來AI發展的趨勢？
AI與人類認知
當前的AI競爭雖然充滿活力，但也存在潛在的風險。如果AI技術的發展，只是圍繞「更快的計算、更高的推理能力」展開，而缺乏真正的創新，那麼這場技術競賽終將陷入瓶頸。
真正的創新，應當超越單純的推理能力，而是深入探索AI與人類認知的關係，甚至挑戰現有的AI計算框架。例如，如何讓AI更具「直覺」？如何讓AI的計算過程更加透明，且可解釋？
此外，AI的應用場景，也應該擴展到更具社會價值的領域，例如，醫療、環保、教育等，而非僅僅在AI本身的技術競賽中內耗。這些領域的需求，不僅需要強大的AI技術，更需要AI能提供符合倫理與人類價值觀的解決方案。
人工智慧的發展，已進入「推理」的競爭時代，各家科技巨頭正不斷提升AI的計算與推理能力。但我們應該更關注AI的未來，能否真正為人類社會帶來價值，而不僅僅是推理能力的比較，以及算力的競爭。AI產業應朝向更具創新性、永續與人性化的方向發展，才能真正發揮其潛力，改變世界。
本文章反映作者意見，不代表《遠見》立場
（作者為台北商大前校長、叡揚資訊數位轉型大使）
