2025年标志着人工智能领域的一个转折点，围绕基于大型语言模型（LLM）的令牌预测的狂热开始消退，取而代之的是对该技术能力和局限性的更为务实的理解。在对人工智能可能威胁或提升人类的潜力进行了两年的广泛猜测之后，一种更为实际的观点开始出现，承认人工智能的效用，同时也认识到其固有的缺陷和易出错性。

尽管对人工智能的变革潜力持续投资和乐观预测，但实现革命性突破的时间表一直在延长，这反映了一种共识，即仍然需要重大的技术进步。虽然关于即将到来的人工通用智能（AGI）或超人工智能（ASI）的说法并未完全消失，但人们越来越持怀疑态度，通常将其归因于风险投资公司采用的营销策略。商业基础模型构建者面临着将雄心勃勃的承诺与当前人工智能技术的现实相协调的挑战。

这种观念的转变反映了人们越来越意识到理论潜力与实际应用之间的差距。专家强调，虽然人工智能在自然语言处理和图像识别等领域取得了显著进展，但它仍然难以处理需要常识推理、情境理解和适应新情况的任务。当前人工智能模型的局限性促使人们重新评估其在各个行业中的作用，重点是增强人类能力，而不是完全取代人类。

这种重新调整的影响超出了科技行业，影响了社会对人工智能的期望和看法。对工作岗位流失、算法偏见以及人工智能驱动决策的伦理影响的担忧仍然存在，但现在正在以对该技术能力和局限性更为细致的理解来解决。重点已从人工智能主导的推测性场景转移到负责任的开发和部署的实际考虑。

展望未来，人工智能领域预计将优先考虑旨在克服LLM和其他人工智能模型当前局限性的研发工作。这包括探索新的架构、改进训练方法以及解决诸如数据偏见和缺乏透明度等问题。最终目标是创建不仅强大而且可靠、值得信赖并符合人类价值观的人工智能系统。