6月12日，在第八届“北京智源大会”上，阿里云的王坚与智源的黄铁军就人工智能的发展阶段进行了深入探讨。他们一致指出，当前整个人工智能领域依然处于早期的探索与演进时期，人类对于“智能”本身的理解，实际上还远未达到完成的程度。王坚特别强调，人工智能正在深刻地改变着科学研究的方法范式，其中一个显著趋势是数据类型正从传统的文本向更为复杂的科学数据进行转变。与此同时，黄铁军则从创新的主体角度分析指出，真正的创新者需要具备独立的判断能力以及坚持的决断力。在谈及人工智能所带来的潜在风险时，他们认为简单地“控制AI”并不是一个可行的答案，未来的关键在于寻求人类与人工智能的和谐共存之道。此外，王坚还进一步阐述了降低人工智能使用成本以推动其广泛普及与应用的重要性。

当人工智能（AI）逐渐演变为全球科技领域内竞争最为激烈的赛道之一时，人们往往倾向于将注意力集中在讨论哪些国家或企业处于领先地位，哪些又相对落后，并热衷于比较具体的参数规模、算力投入情况以及各类模型的排名榜单。

在其所举行的一场对话环节中，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，把讨论的焦点重新引向了一个更为基础性的问题——当前的人工智能究竟处于何种发展阶段。

在他们看来，尽管大模型技术的快速崛起无疑具有重要意义，但更值得我们深入关注的是，整个人工智能领域仍然处于探索的初期阶段。人类对于智能本质的理解过程尚未达到完成的境地，与此同时，工程实践与理论认知之间正在形成一种相互推动、交错前进的互动关系。

从对科研投入的不确定性考量，到对中国人工智能创新空间的审视，再到对人工智能重塑科学研究范式的探讨，以及对未来人类与人工智能关系的展望，两位学者所作出的判断均体现出鲜明的长期主义视角。他们认为，真正意义上的重大变革或许正处于起步阶段。

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真正的创新者不仅需要在纷繁复杂的信息中形成自己独立的判断，更需要在面临不确定性时具备将这种判断坚持下去的决心与行动力。

在回应主持人就其“为何总能提前十年洞察未来”这一问题的提问时，王坚表示，实际上他并没有比别人更早地看到。他认为，在当今这个信息交流高度发达与流通的时代，已经很难去界定一个想法最初究竟是由谁提出的。相比之下，能够把想法表达出来，并且有勇气将其付诸实践，这件事本身或许比任何事情都更为关键。

这种看法同样在理解科研创新时得到了体现。

王坚指出，人们往往容易被既有的概念框架所束缚，"实际上我们在讨论人工智能这一议题时，有意或无意之间，已经被'人工智能'这四个字给局限住了"。在他看来，面对AI的持续发展，最关键的是构建出一个能够突破既有认知边界的全新思考框架。

正是基于这些考虑，王坚始终持有这样的观点，即人工智能并不会取代人类的判断。其原因在于，我们常常会指出，狗的嗅觉灵敏度远超人类，然而，我们从未将此视为一种威胁或伤害。

黄铁军则指出，中国目前正处于科技创新迸发的关键时期，创新者需要兼具两方面的核心能力：既要具备独立的判断力，也要有在关键时刻果断做出决策的勇气。

在谈及大模型研发本身这一议题时，王坚指出，当前的大模型研发环境已与传统科研模式产生了根本性的差异。过去科研项目失败的情况往往鲜为人知；但如今进行一次大型模型训练，如果数月后效果不理想，其所付出的代价可能会更为沉重。他进一步阐述道："进行了五个月的训练，如果最终结果不理想，所消耗的资源成本就相当于引爆了一枚火箭，这就会使每一位研究者置身于一个截然不同的环境当中，来检验其开展研究工作的方式与能力。"

关于中美两国在人工智能领域的相互关系，王坚首先阐述了一个基本前提，即基础研究从本质上而言是属于全世界的。他表示，借助于过去这些年来各方所付出的持续努力，至少在中国与美国这两个主要参与方之间，已经能够面对同一片研究前沿。他进一步以一个比喻来说明这种变化：如果将时间回溯至六七年以前，他所担忧的情形是，中国看到的只是一个封闭的游泳池，而美国看到的则是广阔的海洋——尽管从远处望去两者都呈现蓝色，但只有走近观察才能辨别出它们并非同一个天地。而到了今天，他基本可以确认，中美两国所面对的是同一片研究天地，至于哪一方距离研究前沿更近一些或稍远一些，这已经是一个技术层面的问题了。

智能的发展，在根本上始终遵循着数据驱动与结构化基础这两大核心原则而展开。

黄铁军指出，当前的大模型浪潮并非一场突然发生的技术革命；无论是神经网络技术，或是“预测下一个词”这一训练方法，其根源都可以追溯到数十年前。他认为，这实际上是许多技术长期积累并最终汇聚融合的结果，从而引发了当前这场规模宏大的爆发。

从更为根本的层面来看，智能体系的发展与演进，始终在两条核心主线上展开并相互交织：其一是由数据所驱动的路径，其二是结构性的基础框架。前者从内容层面规定了模型从数据中学习与提取何种信息，而后者则从框架层面决定了智能得以实现的具体机制与支撑结构。

相比之下，王坚将关注的重点放在了人工智能对科学研究本身的重塑作用上。他回顾指出，早期的人工智能研究大多致力于解决被称作“玩具问题”的任务。而今天，在他看来，一个根本性的质变已然发生：人工智能正开始处理那些即便是人类自身也尚未完全理解的复杂问题。

与此同时，数据类型同样在演变。最初的大模型以互联网文本作为主要的数据对象，随后代码发展成为新的重要数据形态，如今科学数据则正在构成新的边界。

王坚特别强调了一句话，这句话在程序员群体当中广为流传，即"Code is not text（代码不是文本）"。在他看来，这一观点意味着人工智能已经开始超越自然语言的范畴，转而对结构化的知识体系进行理解。而面向未来，更具关键意义的一步在于，人工智能需要对真正意义上的科学数据开展理解工作。他进一步指出，"如果人工智能开始涉足科学领域，而所依赖的仍然是科学论文当中的文本内容，那么这种理解方式会存在相当大的局限性。只有当人工智能能够对真正的科学数据进行处理与理解时，这一局限性才能得以突破。"

王坚阐述道，传统的科学研究范式往往遵循一套固定的流程：研究者负责收集数据、对其进行分析、撰写并发表学术论文，此后这些数据通常便被归档封存。然而，人工智能的引入正在对这一过程进行根本性的重塑，它使得原本封闭的科学数据得以被不同的研究者群体，以多样化的视角和方法，在前所未有的规模上进行重新解析与理解。

以AlphaFold为例，王坚指出，这项里程碑式的突破并非源于新的实验数据采集，而是来自于对大量历史生物学数据的重新解析与认知。在他看来，这种由人工智能赋能的数据重新理解能力，将成为未来科学范式变革的核心特征。他进而阐述道：“我们应当认识到，在这个技术时代，所有积累的科学数据，都将因人工智能的介入而被系统性地重新审视与阐释，由此引发的变化规模将是极其深远的。可以预见，首当其冲受到重塑的领域，必然是科学研究本身的范式与方法。正如当人工智能具备理解代码的能力时，首先面临颠覆性冲击的正是程序员群体的常规工作模式——我认为，这两者背后所遵循的变革逻辑是一致的。”

王坚坦率地指出，时至今日，人类对于智能的本质仍未形成真切的理解。他强调：“从人的角度去理解Intelligence（智能）究竟是什么，这至今仍是一个巨大的未知。”因此，在他看来，如果我们接受人工智能是一场重大变革这一前提，那么当前的阶段可能远未成熟到足以支撑建立一个真正意义上的“人工智能系”。他用一个比喻来描述当前的局面：“这个世界，不要说问题是否已得到解决，其本身的开启都尚处于非常早期的阶段，因此基本上可被视作一个初始的混沌期。”

人类与人工智能之间的关系，将借助持续的技术演进与互动，逐步从当前的工具性交互，演进为一种类似于父母与孩子之间的关系。这种关系包含了创造、培育、引导以及最终可能被超越的动态过程。

伴随人工智能能力的持续快速提升，其所引发的风险问题已逐步演变为一个无法回避的核心议题。

黄铁军指出：“控制、确保这些措辞，大概都过于绝对化了。”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建的复杂系统，其关键并不在于实现完全的控制，而在于逐步形成新的共识以及有效的协作机制。他进一步阐释道：“在这样一个涵盖众多智能体，其中也包括物理智能体在内的复杂世界当中，必然需要形成某种形式的界面与共识，否则这个系统将难以维系，其运作逻辑就如同在人类社会内部一样。”

黄铁军将未来描述为一个“理性世界”，其原因在于，无论是人类智能体还是人工智能体，在本质上都具有一定的“黑箱”属性。在这一认知框架下，人类大脑本身亦被视为一个黑箱系统。因此，在未来的关系构建中，核心要义并非单向的指令遵循，而更倾向于一种持续的对话交互与协同推理过程。

王坚对这一观察表示认同。当外界普遍对大模型存在的幻觉问题提出批评时，他敏锐地注意到了一个值得玩味的现象：“幻觉这个词，原本就是用于描述人类特征的。”在他看来，人类向人工智能提出的大多数问题，实际上在人类自身的历史中也早已长期存在。

在面对AI技术引发的不确定性时，他始终坚持一种乐观主义立场，因为他“一直相信，人类自己创造的问题，最终一定会由人类自己来解决”。他认为，AI所展现出的不可解释性，并不必然导向一种灾难性的后果；相反，它反而可能构成一个契机——如果人类能够主动尝试去理解这种不可解释性，那么这或许正是推动人类重新认识“智能”这一概念本身的一次重要契机。

在王坚看来，当前主流的模型评测体系存在显著的局限性。他指出，无论是进行测试还是排名，现有的方法仅对智能体或模型本身的能力进行评估，然而目前尚未找到一种有效的方式来测量模型与人类协同工作时所展现出的综合能力。

针对“人与AI究竟是何种关系”这一问题，黄铁军提出观点，认为人类与人工智能之间的关系，将逐步演变为一种类似于父母与孩子之间的关系。这种关系既可能包含矛盾与冲突，又难以实现完全的割裂与分离。

王坚进一步补充阐述，人类在根本上源于自然，并作为自然界的一部分而存在。因此，人类在这一过程中需要保持必要的谦逊态度，切勿陷入过度的傲慢，因为人类本身仅仅是整个世界构成中的一个组成部分。他再次援引了技术发展史上的相关经验，指出无论是火的利用还是计算机的发明，每一次重大技术突破或范式变革出现时，人类最初往往会伴随着一定程度的恐惧与不安，而人工智能技术的发展同样不会例外。

然而，在王坚看来，真正值得我们关注的核心问题并非恐惧本身，而是技术实现广泛普及与日常应用所涉及的成本。他认为，如果未来人工智能的使用成本能够变得如同纸和笔一般低廉，人类便能从繁重的计算任务中得以解放，因此，他坚信必须持续推动这一成本的降低，直至词元（token）的价值变得微不足道，如同日常书写所用的一张纸。

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来源：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 | 每日经济新闻