经过两年的激烈公开辩论，2025年正成为大型语言模型（LLM）行业重新调整的一年，因为最初围绕人工智能的炒作让位于对其能力和局限性的更为务实的理解。这一转变发生在2023年和2024年之后，那段时间充斥着关于人工智能可能彻底改变或威胁人类文明的广泛猜测。

虽然大量的投资和乐观的预测继续推动着人工智能领域的发展，但越来越多的共识表明，在人工智能能够实现曾经设想的改变世界潜力之前，还需要进行重大的技术进步。关于迫在眉睫的通用人工智能（AGI）或超人工智能（ASI）的最初说法并没有完全消失，但越来越多地受到怀疑，尤其是在风险资本营销的背景下。

商业基础模型构建者面临的核心挑战是需要展示切实的价值，并解决当前人工智能系统固有的缺陷。这些系统虽然有用，但容易出错，需要仔细管理。这种现实需要一种更务实的人工智能开发和部署方法。

早期围绕人工智能的焦虑和乌托邦式的愿景源于其被认为能够以前所未有的准确性预测和操纵语言。大型语言模型经过大量数据集的训练，可以生成文本、翻译语言和回答问题，这让一些人相信它们代表着朝着人类水平智能迈出的重要一步。

然而，这些模型的局限性已经变得越来越明显。它们经常在常识推理方面遇到困难，表现出训练数据中存在的偏见，并且很容易被对抗性输入所愚弄。这些缺点降低了人们的期望，并促使人们对人工智能的现状进行更现实的评估。

尽管发生了这种脚踏实地的转变，人工智能行业仍然充满活力，正在进行的研究和开发致力于解决这些局限性。目前正在努力提高人工智能模型的稳健性、公平性和可解释性。重点正在从在不久的将来实现通用人工智能转向开发可以解决现实问题的实用人工智能应用程序。

人工智能的持续发展对社会具有重大影响。随着人工智能越来越融入生活的各个方面，解决伦理问题、确保负责任的开发和减轻潜在风险至关重要。围绕人工智能的对话正在从一种关于生存威胁或救赎的对话演变为一种关于实际应用和负责任治理的对话。