图灵奖得主萨顿称生成式 AI 缺乏自我评估能力，难以实现科学发现

图灵奖得主理查德·萨顿指出，普通生成式 AI 缺乏自我评估与持续筛选能力，难以完成真正的科学发现。萨顿是强化学习领域的主要奠基人，现任阿尔伯塔大学计算机科学教授。

萨顿认为，科学发现包含变异、评估、选择性保留三个步骤，而生成式 AI 最缺的是评估环节。语言和图像模型能生成许多变体，但没有测试环节，无法筛出更好方案。他列举 AlphaGo、AlphaFold 等案例，这些系统都有超出文本或图像生成的评估闭环。

萨顿批评 AI 行业过度押注更大的语言模型，他更看重能长期与环境互动、从经验中学习、构建世界模型并规划策略的 AI 智能体。