2025年见证了人们对人工智能认知的转变，摆脱了前几年被过度膨胀的期望，转向对人工智能能力和局限性更为务实的理解。在大型语言模型（LLM）快速发展推动下，经过两年的激烈公众讨论后，人工智能领域经历了一段重新调整期。

围绕人工智能作为潜在生存威胁或新超级智能时代先兆的广泛焦虑和乌托邦式愿景开始消退，取而代之的是对其当前效用的更为务实的评估。尽管对人工智能变革潜力的巨额投资和乐观预测依然存在，但实现革命性突破的时间表已经延长，这反映了一种共识，即需要进一步的技术进步。

关于人工智能通用智能（AGI）或超级智能（ASI）即将到来的最初断言并没有完全消失，但它们越来越受到怀疑，通常被认为是风险投资家使用的营销策略。基础模型开发者面临着平衡雄心勃勃的长期目标与当前人工智能能力实际情况的挑战。

这种转变反映出人们越来越认识到，今天的人工智能虽然有价值，但并非没有缺陷，并且容易出错。该行业正在努力解决解决这些缺陷的需求，同时继续探索人工智能在各种应用中的潜力。焦点已从推测性预测转向有形应用，并解决与人工智能部署相关的伦理和实践挑战。