Gary Marcus 是纽约大学名誉教授、知名 AI 评论家，长期对深度学习和大型语言模型（LLM）的可靠性、可解释性及商业化风险提出尖锐批评。他认为当前 AI 行业过度依赖“规模化”路径，但这一方法无法解决根本性的准确性和理解问题。近期，Gary Marcus 在社交媒体和公开场合密集发声，围绕模型开源、硬件投资、行业集中度等议题引发讨论。
Gary Marcus 的核心观点始终围绕“规模不是解药”：他认为当前 LLM 在推理、常识等任务上的进步更多来自工程优化而非真正理解，而行业对规模化的过度投资可能产生经济泡沫和安全隐患。他的警告与近期开源模型价格战、Anthropic 业绩预期等事件形成对照，引发对 AI 发展路径的再思考。Marcus 的立场在学界和产业界均有争议，但不可否认，他对“认知科学视角”缺失的持续批评，正促使更多研究者关注 AI 的底层瓶颈。