最近引发热议的“LeCun vs Hassabis”争论，并不是一次情绪化的学术互怼，而是两位 AI 最高级别科学家对“通用智能是否存在、该如何实现”的根本性分歧。争论的起点，是 Yann LeCun 对 AGI 概念的公开否定。他明确表示：人类智能本身并不“通用”，而是由大量高度专用的能力拼接而成，因此把“通用智能”当作一个清晰目标，是对 AI 研究的误导。LeCun 的核心观点可以归结为三点：1）当前大语言模型本质上仍是语言预测系统，不理解物理世界2）真正的智能应来自自监督学习 + 世界交互 + 模块化系统3）过度强调 AGI，会让研究陷入概念神话，而非工程进步对此，Demis Hassabis 给出了罕见的强烈反驳，称 LeCun 的判断“完全错误”。他的反驳逻辑同样非常明确：1）人类大脑具备跨任务、跨领域迁移能力，通用性是真实存在的2）语言只是表层，真正关键的是世界模型（World Model）3）只有能理解空间、因果和动态规律的系统，才可能接近高级智能这场争论的关键，不在“谁更懂模型”，而在AI 的终极形态判断：LeCun 认为未来属于越来越强的专用系统协作Hassabis 认为未来需要统一的、可泛化的认知架构因此，这并不是“聊天机器人要不要更聪明”的问题，而是：AI 是否应该被设计成一个能理解真实世界、并在不同任务间迁移的整体智能体。争论之所以重要，是因为它直接影响：大模型是否继续作为核心路线世界模型、机器人、自动驾驶、可穿戴设备的投入优先级AI 风险评估与治理框架的基础假设在论战发酵后，埃隆·马斯克（Elon Musk）也公开站队 Hassabis 的观点如果说上半场拼的是“谁更会生成文字”，那下半场拼的，很可能是谁更理解真实世界。你更认同哪一边？A 通用智能是伪命题B 世界模型是通往 AGI 的关键C 两边都低估了难度人工智能马斯克自动驾驶