Google DeepMind 副总裁 Zoubin Ghahramani 详解不确定性推理与贝叶斯思维在 AI 中的应用

Google DeepMind 研究副总裁 Zoubin Ghahramani 于 2026 年 8 月公开阐述了不确定性推理与贝叶斯思维在 AI 中的应用路径，探讨如何通过概率建模使模型在现实决策中更加稳健。

• 不确定性作为核心能力：Ghahramani 指出智能决策的基础在于理解未知边界，AI 系统不应将不确定性视为待消除的噪声，而应将其显式纳入推理过程。
• 置信度校准缺陷：当前基于词元概率的大模型容易出现过度自信现象，其输出概率与事实真实性存在脱节，亟需建立严谨的置信度校准与自我质疑机制。
• 实际应用价值：将贝叶斯信念更新融入深度学习框架，有助于在医疗辅助诊断、气候预测与自主系统等高风险领域提供可量化风险的决策支持。
• 影响/看点：该观点指明了当前大模型在可靠性方面的理论瓶颈，若能克服贝叶斯算法在超大规模模型中的计算开销，可能成为高敏感领域 AI 系统落地的关键支撑。
• 资料依据：
• 1. Google DeepMind 官方发布 (https://x.com/GoogleDeepMind/status/2093019627437662680)
• 2. 剑桥大学工程系学术资料 (https://www.cam.ac.uk)

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