阿里云王坚、智源黄铁军对谈AI:基础研究属于全世界,中美看到的是同一片海
创始人
2026-06-12 22:06:31
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(来源:每日经济新闻)

当人工智能(AI)成为全球科技竞争最激烈的赛道之一时,人们习惯于讨论谁领先、谁落后,讨论参数规模、算力投入以及模型排名。

6月12日,在第八届“北京智源大会”开幕式的一场对话中,阿里云创始人、中国工程院院士王坚与北京智源人工智能研究院理事长黄铁军,将话题拉回到了一个更底层的问题——今天的人工智能究竟发展到了什么阶段?

在他们看来,大模型的爆发固然重要,但更值得关注的是,整个领域仍处于早期探索阶段。人类对于“智能”本身的理解远未完成,而工程实践与理论认知正在相互推动、交错前进。

从科研投入的不确定性,到中国AI创新的空间,再到AI对科学研究方式的重塑,以及未来人与AI的关系,两位学者给出的判断都带有鲜明的长期主义色彩:真正的大变革也许才刚刚开始。

图片来源:主办方提供

创新者必须同时具备独立判断力与决心

“其实没有先比别人看到。”面对主持人关于“为何总能提前十年看到未来”的提问,王坚表示,在今天这样一个信息交流高度发达的时代,已经很难界定一个想法究竟是谁最先想到的。“我想把它讲出来,有勇气把它做下去,可能比什么都重要。”

这种看法同样贯穿在他对于科研创新的理解中。

王坚认为,人们往往容易被既有概念束缚,“其实现在我们在讲人工智能的时候,有意无意被‘人工智能’这几个字限制住了”。在他看来,面对AI发展,最重要的是建立一个能够超越既有框架的思考框架。

也正因如此,王坚始终不赞同AI将替代人类的判断。“原因也很简单:我经常会说,狗的鼻子比人要灵敏很多,可是我们从来没有觉得有什么伤害。”

黄铁军则表示,中国现在处在一个科技创新爆发的时间点,创新者必须同时具备两种能力:拥有独立判断,以及在关键时刻敢于下决心。

谈及大模型研发本身,王坚表示,如今的大模型研发环境已经与传统科研截然不同,过去科研项目失败,往往鲜为人知;但今天一次大型模型训练,如果数月后效果不理想,其代价可能更高。“做了5个月训练,如果结果不好,它花掉的钱就相当于炸了一枚火箭,所以它就会把每一个人放在一个极其不一样的环境下,来考验你怎么做研究。”

对于中国AI与美国AI之间的关系,王坚表示,有一个前提是,基础研究本质上属于全世界。“因为过去这些年大家的努力,至少中国、美国在这个领域看到的是同一片大海。那么如果六七年以前,我担心的是,我们看到的是个游泳池,别人看到的是大海,尽管远处看到都是蓝蓝的,但你走近看才知道,不是同一个天地。基本上我今天还是可以说,我们大家看到的是同一片天地,至于谁离得近一点、远一点,可能是一个技术性的问题了。”

智能发展始终围绕数据驱动和结构基础展开

在黄铁军看来,今天的大模型浪潮并不是突然发生的技术革命,无论是神经网络,还是“预测下一个词”的训练方法,其源头都可以追溯到数十年前,“很多技术汇聚在一起,才有了这么一次大的爆发”。

从更宏观的角度看,智能的发展始终围绕两条主线展开:一条是数据驱动,另一条是结构基础。前者决定模型学习什么,后者决定模型如何实现智能。

但王坚更关注的,则是AI已经开始改变科学研究本身。他提到,早期人工智能研究解决的大多是所谓的“Toy Problem(玩具问题)”。而今天,在他看来,一个重要的质变已经出现:人工智能开始面对那些连人类自身都难以完全理解的问题。

与此同时,数据类型也正在发生变化,最初的大模型主要处理互联网文本。随后,代码成为新的重要数据形态。如今,科学数据正在成为新的边界。

王坚特别强调一句在程序员圈广为流传的话:“Code is not text(代码不是文本)”。在他看来,这意味着AI已经开始理解不同于自然语言的结构化知识。而未来更重要的一步,是理解真正意义上的科学数据。“人工智能如果开始理解科学,结果用的还是科学论文里面的文本的话,我觉得这是有它非常大的局限性的,直到你能够理解真正意义上的科学的数据。”

王坚谈到,传统科学研究往往遵循同一种路径:科学家收集数据、分析数据、发表论文,随后数据被封存。但人工智能出现后,这一过程正在被重新定义,“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”。

王坚举例提到AlphaFold,这项突破并非来自新的实验数据,而是来自对历史数据的重新理解。在他看来,这种能力将成为未来科学革命的重要特征。“我想到了这个时代,所有科学的数据,都会因为人工智能的出现被重新理解一遍,所以这个变化可以想象会有多大。我想首当其冲一定是科学研究本身,就像当人工智能能理解代码的时候,首先受到冲击的就是程序员本身,我觉得这个逻辑是一致的。”

王坚坦言,人类至今并不真正理解智能。“从人的角度理解Intelligence(智能)是什么,到今天还远远是个未知数。”因此,在他看来,如果假定人工智能是一个大变革,当前可能还远没有到能够成立真正意义上的“人工智能系”的时候。“这个世界不要说有没有问题解决,这个世界的开始都是非常早期的,所以基本上就是这个世界开始的混沌期。”

人类与AI最终会形成类似父母与孩子的关系

随着AI能力快速提升,风险问题成为无法绕开的议题。

黄铁军直言:“控制、确保这些词,大概都不现实。”在他看来,未来世界很可能是一个由人类与大量智能体共同构成的复杂系统,关键不在于完全控制,而在于形成新的共识与协作机制。“在这样一个多智能体,包括物理智能体在内的一个复杂世界里面,总要有一个界面和共识,否则就像在人类世界一样。”

黄铁军将未来称为一个“理性世界”,因为无论人还是AI,本质上都存在黑箱特征。“人脑也是一个黑箱”,因此,未来人与智能体之间更重要的关系不是单向服从,而是持续讨论与共同推理。

王坚对此表示认同。当外界批评大模型存在幻觉时,他注意到一个有趣现象:“幻觉这个词,本来就是形容人的。”在他看来,人类面对AI时提出的大多数问题,事实上也长期存在于人类自身。

因此,他始终坚持一种乐观主义立场,“我一直相信人类自己创造的问题,人类一定会解决”。他认为,AI的不可解释性未必意味着灾难,相反,如果人们尝试去理解,这可能成为推动人类重新认识智能的一次机会。

在王坚看来,当前主流模型评测体系也存在明显局限。“今天我们做测试也好、做排名也好,所有的测试排名都是只测智能体或者这个模型本身的能力。但我们今天找不到一个方法,去测这个模型跟人一起工作的时候,综合能力到底是什么。”

当被问及“人和AI究竟是什么关系”时,黄铁军认为,人类与AI最终会形成一种类似父母与孩子的关系,既可能产生冲突,也无法彼此分离。

而王坚则补充道,人类首先是大自然的孩子,“所以有时候人类也不能太傲慢,我们是整个世界的一部分,只是一部分”。他再次提到技术史上的经验,无论是火还是计算机,每一次重大技术出现时,人类最初都伴随着恐惧,人工智能也不会例外。

但在王坚看来,真正值得关注的问题并非恐惧本身,而是技术普及的成本。“我们的token(词元)太贵了。”王坚认为,如果未来AI使用成本能够像纸和笔一样低廉,人类就会被解放出来,所以还有很长的路可以走,“一定要让token变得不值钱,像一张纸一样”。

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