□ 本报记者 刘玉凡 孙凌洁
　　“知道就说知道，不知道就承认不知道。”10月15日，2026人工智能产业大会开幕式上，诺贝尔奖得主、中国科学院外籍院士乔治·帕里西的一句话，直戳当前大模型“幻觉”的行业顽疾。
　　乔治·帕里西认为，大语言模型是对数十亿级文本的压缩摘要。但这些训练数据触碰不到真实世界的物体，感知不到跌倒的重量，理解不了情绪的温度。机器只看见文本叠加出的知识薄层，看不见薄层之下真实的物理逻辑。
　　这一路径也塑造了当前行业的整体样貌。各地争相布局人工智能，目光多聚焦于通用大模型的参数比拼、对话演示，模型越做越大，话术越来越流畅，却始终绕不开一个底层缺陷。
　　无论是否知道答案，语言模型总在强行回答，从不会坦然说出“我不知道”。乔治·帕里西说，一个不会说“我不知道”的系统，终究难以承载关键场景的信任。
　　乔治·帕里西直言，文本层面的“幻觉”不过是编造参考文献的尴尬，一旦落地工业场景，凭空捏造的设备故障、生产偏差，就可能赔上整条生产线甚至人员安全。
　　同时，乔治·帕里西提醒，前沿人工智能系统集中在少数公司手中，探究原理的基础研究被产业壁垒遮蔽，企业间追逐更强大系统的无序竞争，叠加数据中心能耗的快速攀升，正在透支技术的长期价值。
　　而更深处的隐忧在于，人工智能可能悄无声息地侵蚀人类的判断力。越是强大的技术，越像一把双刃剑，若无责任与规则的约束，终将偏离服务人的初衷。
　　破局的关键，在于向实扎根、向新求变，跳出通用模型的路径依赖，走出一条锚定实体经济的垂域发展之路。下一代人工智能的核心方向，是打通数据空间与物理空间的结构、尺度匹配关系，从根源上解决不可解释、易生成幻觉等痛点，让人工智能真正具备对真实世界的预测与调控能力。
　　产业落地中，山东给出的“垂域方案”极具样本意义。不扎堆于通用大模型的参数比拼，而是把人工智能的重心牢牢锚定在实体经济上，集中打造“垂域智能齐鲁七星”。这些模型全部从工厂车间、矿山港口的生产一线生长而来，针对具体工业场景打磨核心能力。这种深耕垂域的打法，本质是让人工智能下沉到产业链的毛细血管，用场景定义模型，用需求倒逼创新，恰好击中了新型工业化的核心诉求。
　　最后，乔治·帕里西建议，坚持能效优先、推动开放研究、让技术收益惠及更多群体，让人工智能接管重复劳动、把创造性留给人，才能走出一条可靠、可持续的人工智能发展之路。