在2025外滩大会的现场，加拿大计算机科学家理查德·萨顿以2024年图灵奖得主的身份，就人工智能的发展方向发表了重要观点。他指出，当前多数机器学习技术仍停留在将人类既有知识迁移至AI系统的层面，这类系统本质上是静态的，缺乏自主进化的能力。
萨顿强调，现有技术路径正面临数据瓶颈。由于依赖人类标注的有限数据集，AI系统难以突破既有知识框架，更无法通过自我迭代产生新的认知突破。这种"知识移植"模式与生物智能的进化机制存在根本差异——人类和动物的学习过程始终伴随着与环境的动态交互。
针对这一困境，萨顿提出"第一人称数据"的革新理念。他认为，智能体应当通过主动探索环境获取经验数据，这种数据生成方式会随着智能体能力的提升而自然扩展。就像婴儿通过触摸感知世界，AI也需要建立与环境直接互动的反馈机制，而非被动接受预设的知识输入。
在展望技术前景时，这位顶尖科学家描绘了双重可能性：一方面是创造出具备超级智能的自主系统，另一方面是构建人机协同的增强型智能。他特别指出，这两种技术路径都应当以服务人类福祉为根本目标，避免陷入技术至上的误区。
萨顿的论述揭示了人工智能发展的关键矛盾——如何在有限数据与无限智能之间搭建桥梁。他的观点为行业指明了突破方向：未来的AI系统必须具备类似生物体的学习机制，通过持续的环境交互实现认知能力的指数级增长。
