刘晓力：DeepSeek——具身智能时代人机交互新模式面对的挑战

主要观点总结

中国学者研发的DeepSeek大模型引发国际关注。其创新价值在于'推理即训练'的自我进化，突破了GPT大模型以来的瓶颈，并影响了国际AI生态。文章探讨了DeepSeek的五大创新点，以及它如何为未来人机交互模式带来变革。同时，也指出了实现人机自然交互的困境与挑战。

关键观点总结

关键观点1: DeepSeek大模型的重要性和影响

DeepSeek的爆发引起了国际社会的广泛关注，其自我进化的特点突破了技术瓶颈，迫使国际AI巨头走向开源免费之路，具有引领效应。

关键观点2: DeepSeek的五大创新

DeepSeek体现在五大创新点，包括混合专家架构、强化学习驱动、模型蒸馏方法、动态采样和分布式框架以及多模态架构折叠算法等。

关键观点3: DeepSeek对未来人机交互的影响

DeepSeek等创新技术将引发未来人机交互模式的重大变革，特别是在AI落地物理世界方面，将努力破解“莫拉维克悖论”，实现多智能体、多模态、跨现实的具身交互。

关键观点4: 实现人机自然交互的困境与挑战

尽管DeepSeek等技术在降低计算成本和提高效率方面具有优势，但实现人机自然交互仍面临许多困境和挑战，如意图和行动对齐、跨现实人机交互、复杂环境认知等。

关键观点5: 文章来源和联系方式

本文作者系中国人民大学哲学院教授，文章来源于中国社会科学网。如需交流可联系邮箱账号：skwgzh2023@163.com。

文章预览

2025年新春之际，中国学者研发的DeepSeek大模型一夜爆火出圈，如同平静湖面投入了一颗石子，短短半月之余，在国际舞台激起层层涟漪，其震荡效应甚至跃出技术范围，迅速扩散到国际政治、经济社会和思想文化领域。DeepSeek R1-Zero更重要的价值是，“推理即训练”的自我进化突破了自GPT大模型以来终极的人类输入瓶颈，其普惠开源的公益壮举，更使人工智能一味追逐大数据、大算力、大模型、大能耗的“闭源竞争”整体生态发生裂变，国际上几大AI头部也被迫走出大模型开源免费之路，其引领效应可谓功莫大焉。剔除资本炒作和媒体放大效应，引起我们深度探索的问题是，DeepSeek的底层逻辑究竟包含了哪些创新？以此为契机，未来人机交互模式将发生哪些变革？在可见的智能时代，DeepSeek能否激发一种新的人机自然交互模式的演化机制，实现人类与 ………………………………