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更为务实的理解。经过两年由对人工智能潜在威胁的担忧和实现通用人工智能（AGI）的愿望所推动的广泛公开辩论后，一种更为务实的观点开始出现。

虽然大量的投资和乐观的预测继续推动着该领域的发展，但实现革命性人工智能进步的时间表已经延长，这反映了一种共识，即仍然需要重大的技术突破。关于即将到来的AGI或超人工智能（ASI）的最初说法并没有完全消失，但越来越多地受到质疑，尤其是在它们与风险资本营销策略相关时。

商业基础模型构建者现在面临着在雄心勃勃的目标与当前人工智能技术的实际情况之间取得平衡的挑战。共识是，今天的人工智能是有用的，但并不完美，而且容易出错。这种观念的转变代表着一种转变，即从将人工智能视为一种未来主义的预言，转变为将其视为一种具有特定应用和约束的有形产品。

这种重新调整的影响是深远的，影响着人工智能技术在各个领域的发展和部署。随着企业和组织将人工智能整合到其运营中，他们越来越意识到需要仔细规划、设定现实的期望，并采取强有力的保障措施来减轻潜在的风险。

尽管预期有所缓和，但人工智能领域仍然充满活力和创新。研究人员和开发人员继续探索新的方法来改进人工智能模型，提高其可靠性，并扩展其能力。重点正在转向解决具体挑战和提供实际解决方案，而不是追求通用智能的抽象目标。

人工智能的持续发展也引发了关于伦理、偏见和责任的重要社会问题。随着人工智能系统越来越融入日常生活，确保以负责任和透明的方式开发和使用它们至关重要。这需要研究人员、政策制定者和公众之间进行持续对话，以建立明确的人工智能开发和部署指南和标准。