编辑：宇轩 梦佳

比时代早十年，靠的是什么？

卫诗婕：先请王坚博士谈谈：您在云计算、城市大脑、AI 基建和太空计算等关键节点上，总能很早看到未来。这背后基于怎样的底层思维？

王坚：其实不是“比别人先看到”。今天信息交流这么发达，很多想法很难说是谁先想到。更重要的是，你想到了以后，是否愿意讲出来，是否有勇气去尝试；当事情看起来没有希望时，是否还有毅力往前多走一步。把想法讲出来，并且坚持做下去，可能比“先想到”更重要。

跳出“人工智能”的框架

卫诗婕：您常常把技术当作工具，去看社会中大规模存在的问题，以及未来如何解决。您分析问题的底层方法是什么？

王坚：很难说是某种固定方法。我们今天讲人工智能，容易被“人工智能”这个词本身限制住。就像会场会决定我们怎么开会、能说什么一样，一个概念也会决定我们怎么思考。

Whitfield Diffie 教授今天讲的内容触动了我。2017 年我在贵阳也讲过类似的问题：为什么会有animal intelligence、human intelligence和machine intelligence。对我来说，思考今天的挑战，要放在这三种intelligence 的框架里。

所以我不相信人工智能会简单替代人。狗的鼻子比人灵敏很多，但我们从不觉得这对人构成伤害。换一个框架，就会多想很多问题。每个人都应该有自己的思考框架。

如何让别人相信你的相信？

卫诗婕：长期主义不仅需要个人相信，也需要外界支持。当年阿里云长期投入云计算，今天大模型又吸聚了大量资源和算力。年轻研究者想探索新方向，怎样让别人相信自己的相信？

王坚：“资源”这个词有点庸俗。我更愿意说，一个人做事一定需要别人的帮助。但关键是，自己想问题不能太机会主义。

我做过一个“2050”活动，希望让不出名、没有资源的年轻人参与。但他们来，不是为了找资源。我们希望年轻人站在舞台上讲自己对世界的看法，讲自己要做一件事的决心。重要的不是台下的人是否被说服，而是他自己在台上讲过这句话以后，会更相信自己。

所以，你一定要说自己相信的事情，说自己会坚持、会去做的事情。只有当你觉得“即使没有支持，我也会做”，这个世界才更可能有人支持你。反过来，如果前提是“没人支持我就不做”，往往也很难得到支持。

智源与中国 AI 叙事

卫诗婕：也请黄铁军院长谈谈。智源研究院是中国 AI 持续创新的重要平台，中国AI 的叙事基于怎样的信念？

黄铁军：智源很幸运。它成立在 2018 年，北京市给了自由的体制和 10 年稳定支持；也在恰当的时间做了正确的事，2020 年组织上百人攻关大模型。

在那之前，国际上已有很多进展，国内也有不少专家在研究。真正投入几千万、几个亿，需要决心。我们在恰当的时间动手，第一代大模型做了五个月，第二代又做了三个月，就追赶上了。这是时代给研究机构的机会。

大模型并不是突然出现的，它经历了几十年积累。神经网络、next token prediction等方法不断演进，很多技术汇聚在一起，才有了这次爆发。

中国现在处于科技创新爆发的时间点。最重要的是两点：第一，要有自己的想法，否则只能随潮流起伏；第二，该下决心时要下决心。科技永远有不确定性，不能用“交作业、一定成功”的思路看待它。

卫诗婕：从 2023 年开始，中国 AI 浪潮发生了变化：从“追赶、模仿”，到开始“定义自己的故事”。王坚博士，您经历过互联网和移动互联网时代，怎么看今天中国 AI 的故事？

王坚：智源当年以这样的规模和决心做人工智能，是很开创性的。过去做研究，往往是拿点经费试一试，做好了告诉全世界，做不好也没人知道。但做大模型不一样。三个月、五个月训练一次，如果结果不好，花掉的钱就像炸了一枚火箭。

这让研究被放到一种完全不同的环境里考验。做模型时，算力费、电费可能就是亿元量级。这也是智源开创性的地方。

谈中国和美国，不能简单说差距多大。基础研究本来就是全世界的，论文、书籍、知识大家都看得到。过去几年中国的努力，使我们至少和美国在这个领域看到的是同一片大海。六七年前，我担心我们看到的是游泳池，别人看到的是大海；今天基本看到的是同一片天地。至于谁近一点、远一点，是技术性问题。更重要的是，这条路还很长。

中国能否提出自己的智能问题？

卫诗婕：中国有机会提出自己的智能问题、技术路径和创新范式吗？

黄铁军：大模型工程实现上，中美都做得很好。但这不是一个国家或两个国家的问题，而是人类思想长期积累的结果。全球学者和研究员构成了一个巨大的相互作用的社群。

从大逻辑看，智能的发展几十年来是一以贯之的。做智能主要是两件事：一是数据驱动，或者更广义地说是功能驱动；二是结构基础，也就是用什么样的生理、物理基础或机器架构承载智能。现在有Transformer，也会有新的架构。中国学者应该在这两方面作出更大贡献。

人工智能和 AGI 是人类的大叙事，也是宇宙智能进化的大方向。希望研究者、开发者和企业都能留下自己的贡献，汇聚成更大的图景。

王坚：这个问题很好。intelligence 翻译成中文是“智能”，也可以翻译成“情报”。我是心理学背景，从人的角度理解 intelligence，到今天仍然是未知数。animal intelligence、human intelligence 和 machine intelligence 都还有大量谜题，三个谜放在一起，空间远远超过今天已经实现的东西。

这给年轻学者创造了巨大机会。铁军讲过一个例子：飞机是在大家没有彻底理解空气动力学时飞起来的。这说明，我们对世界本质的理解，和工程实践，是交错上升的。人工智能今天也处在这样的阶段：认识在加深，工程在迭代。

如果人工智能真是一场大的变化，我们可能还远没有到能够成立真正意义上“人工智能系”的时候。这个领域还处在非常早期，甚至是混沌期。所以中国当然有机会提出自己的智能问题；不提出，反而是我们的过错。

AI 是否正在推动科学革命？

卫诗婕：您一直说 AI 是推动科学革命的工具。最近陶哲轩和 DeepMind 智能体 AlphaEvolve 合作，破解了尘封 50 多年的 Erdős 数学难题。您觉得 AI 是否已经开始推动人类智能边界？是否出现了新的研究范式？

王坚：大语言模型和相关架构出现后，我们首先在语言上看到了变化。回看早期人工智能，很多问题都是编出来的 toy problem。今天不一样了，AI 要解决的问题，人理解起来都非常困难。这是一个质的变化。

第二个变化与数据有关。过去大语言模型主要处理文本，但代码虽然也是用文本编辑器写出来的，本质上并不只是文本。今天 AI 改变程序员工作方式，说明它在某种意义上区分出了语言文本和代码文本。

再往下，是科学数据。只理解科学论文里的文本，是有局限的；真正重要的是理解科学意义上的数据，比如生命科学和蛋白质数据。一旦 AI 能理解真正的科学数据，科学研究方法就会被改变。

过去，一个科学家或一个团队收集数据、理解一次、写成论文，故事就结束了。AI 出现后，同一批科学数据可以被不同的人、用不同方式、在更大规模上重新理解。

AlphaFold 没有收集新数据，用的是已有数据。伽利略也没有亲自收集所有数据，而是重新理解了别人的数据。我们正在进入一个时代：所有科学数据都会因为 AI 被重新理解一遍。首当其冲改变的，一定是科学研究本身。

解释性危机、风险与共存

卫诗婕：AI 创造了知识，但未必创造了我们能直接使用的智慧。它给出答案，人类可能还要理解很久。解释性危机怎么破？当 Agent 可以改变世界时，如何界定风险，确保它对人类有益？

黄铁军：“控制”“确保”这些词可能都不现实。这是一个复杂互动事件，更应该考虑“共存”。未来每个人都会有很多智能体，人、机器智能体、物理智能体、具身智能体会共同构成复杂世界。这个世界需要界面和共识，也就是理性世界。

我们说智能体是黑箱，其实人脑也是黑箱。你和医生交流时，不会只听结论，也会问为什么。智能体也一样：先给出不错的答案，接下来人类会追问背后的原因。尤其在医疗、有害蛋白等安全领域，必须有明确结论后才能行动。不能完全确保控制，但可以共同寻找共存和理性发展的路径。

王坚：我的结论和铁军一致。大语言模型刚出现时，大家批评它有“幻觉”，但“幻觉”本来就是形容人的。今天大模型暴露出的很多问题，原本也是人的问题。

我是一个无药可救的乐观主义者。我相信，人类自己创造的问题，人类一定会解决。一个大师讲了一句话，我们没听懂，也可以说他的脑子是黑箱。一个系统的行为暂时无法理解，不是灾难，而是推动我们认识前进的机会。

今天我们对智能体还需要重新梳理。现在的测试和排名，几乎都只测模型本身的能力，却很少测模型与人一起工作时的综合能力。我认为未来更有意义的，是评估人和智能体协同后的能力。

人和 AI 的关系

卫诗婕：最后一个问题。智源大会现场有一个布景板，上面写着“人和 AI 的 100 种关系”。两位觉得，人和 AI 的关系应该是什么样的？AI 和你的关系是什么样的？

黄铁军：我认为人类和 AI 会形成一种美好的、共存的、融合的关系，有点像父母和孩子。

卫诗婕：谁是孩子，谁是父母？

黄铁军：人类是父母。当然父母和孩子也会有冲突，但总体上是一种不可分离的密切关系。AI 会很厉害，也可能去宇宙任何地方；我们未必能做到。但我们会通过智能这座桥梁保持联系。

卫诗婕：王博士同意吗？

王坚：不完全同意。人类首先是大自然的孩子，我们也是整个世界的一部分，不能太傲慢。

任何新技术刚出现时，人类都会恐惧。人类刚开始用火时，也一定恐惧。今天我们慢慢能驾驭火。人工智能对人类的影响能否超过火，现在还是问号，但恐惧本身并不新鲜。

图灵曾经说，一个人、一张纸、一支笔和一定规则，事实上就是一台通用机器。七八十年前，在中国，一个普通乡下人看到纸和笔可能都会害怕，因为会写字本身就是巨大挑战。只是今天大家都会写了，才觉得纸笔普通。

人工智能大概也处在这个阶段。真正的挑战是让 token 变得足够便宜，像纸和笔一样普通。到那时，人类会被进一步解放出来。这就是我的希望。