我將向萬維鋼請教如下 19個關(guān)于 AI 的關(guān)鍵問題，請點擊上方“預(yù)約”。

模塊一

探尋本質(zhì)——智能的終局與路徑

1、（路線之問）萬老師您判斷，現(xiàn)在以Transformer 為基礎(chǔ)的大語言模型路線，究竟是通往通用人工智能（AGI）的康莊大道，還是一條會很快遇到天花板的岔路？

如果說此路能通，我們距離終點還缺失了哪些關(guān)鍵的“拼圖”？有確定的時間表嗎？

2、（定義之問）最近DeepMind 的哈薩比斯說，如今的LLM 遠(yuǎn)非“博士級智能”，因為它們?nèi)狈Τ掷m(xù)推理和自主學(xué)習(xí)能力，甚至?xí)傅图夊e誤。

這是否精準(zhǔn)地描述了當(dāng)前AI“能力天花板很高，但能力地板很低”的現(xiàn)狀？

我們應(yīng)該如何定義和評測一個AI是否達(dá)到了真正的“通用智能”？

3、（破局之問）針對AI“能力地板低”和“常犯低級錯誤”的問題，目前的技術(shù)路徑（比如繼續(xù)擴(kuò)大模型規(guī)模、優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量）能從根本上解決嗎？

還是說，我們需要等待像哈薩比斯所說的“一到兩個關(guān)鍵突破”？

這個突破最可能發(fā)生在什么領(lǐng)域？

4、（世界模型之辯）Yann LeCun 旗幟鮮明地反對“自回歸模型能實現(xiàn)AGI”的觀點，大力鼓吹“世界模型”（World Model），認(rèn)為讓AI 理解世界因果關(guān)系才是正道。

這是否是哈薩比斯所說的“缺失的關(guān)鍵突破”之一？

“大力出奇跡”的Scaling Law 是否真的已經(jīng)走到了盡頭？

模塊二
商業(yè)戰(zhàn)爭——格局與壟斷

5、（市場格局）當(dāng)前全球大模型“百家爭鳴”，但回顧互聯(lián)網(wǎng)歷史，無論是搜索（谷歌）還是社交（Meta），最終都走向了寡頭壟斷。

您認(rèn)為AI 基礎(chǔ)大模型的終局會是幾家獨大，還是會呈現(xiàn)一個更多元化的生態(tài)？

6、（具身智能）將目光從軟件轉(zhuǎn)向硬件，在機(jī)器人這個賽道，特斯拉的“第一性原理”和數(shù)據(jù)飛輪能否幫它建立像電動車領(lǐng)域那樣的壟斷優(yōu)勢？

或者，中國企業(yè)是否會憑借強(qiáng)大的制造業(yè)和成本控制能力，再次上演“反超”的戲碼？

7、（商業(yè)模式）既然AI 目前還無法完全避免“低級錯誤”，那么在當(dāng)下，AI 最可靠、最有價值的商業(yè)應(yīng)用場景是什么？

是作為“副駕駛”（Copilot）增強(qiáng)人類能力，還是在某些容錯率高的領(lǐng)域徹底取代人力？

模塊三
文明基石——能源、經(jīng)濟(jì)與創(chuàng)新

8、（能源之問）AI 、電動車、機(jī)器人都是能源消耗大戶。這種由“計算”和“物理智能”驅(qū)動的能源需求，會如何重塑全球的能源結(jié)構(gòu)？

這對于被寄予厚望的太陽能和爭議中的核能，分別意味著怎樣的機(jī)遇和挑戰(zhàn)？

9、（經(jīng)濟(jì)引擎）彼得·蒂爾等樂觀派認(rèn)為，AI 帶來的生產(chǎn)力爆發(fā)，足以解決當(dāng)前美國乃至全球面臨的諸多經(jīng)濟(jì)困境。您是否認(rèn)同這種“AI 救世論”？

AI 的指數(shù)級增長，在多大程度上能真正轉(zhuǎn)化為宏觀經(jīng)濟(jì)的健康增長？

10、（創(chuàng)業(yè)生態(tài)）Wintel 和移動互聯(lián)網(wǎng)時代，誕生了大量依附于核心平臺的生態(tài)企業(yè)。但AI 似乎正在“消滅中間商”，許多過去需要中小企業(yè)完成的工作，現(xiàn)在可以由一個強(qiáng)大的AI 直接完成。

這對于未來的小企業(yè)和創(chuàng)業(yè)者，是機(jī)遇還是災(zāi)難？

模塊四

人類未來——就業(yè)與教育

11、（個體應(yīng)對）AI 對知識工作者的沖擊已經(jīng)開始顯現(xiàn)。對于我們普通“打工人”而言，未來幾年最重要的“元能力”是什么？

是學(xué)會如何與AI 高效協(xié)作，還是專注于那些AI 短期內(nèi)無法取代的創(chuàng)造性或情感性工作？

12、（教育變革）教育被認(rèn)為是最能從AI 中受益的領(lǐng)域，但全球教育體系依然在巨大的慣性中運(yùn)行。

對于有遠(yuǎn)見的父母和學(xué)生來說，我們現(xiàn)在應(yīng)該主動做些什么，來為10年后的世界儲備真正的競爭力？

模塊六

智能邊界——自主體、數(shù)據(jù)與意識

13、（數(shù)據(jù)“投喂”困境）高質(zhì)量的人類數(shù)據(jù)即將耗盡，未來我們可能不得不讓AI “吃”自己生成的合成數(shù)據(jù)。

這會導(dǎo)致一個“數(shù)字近親繁殖”的、創(chuàng)造力枯竭的未來，還是會催生出我們無法理解的、全新的智能形式？

14、（意識與“靈魂”）這是一個略帶哲學(xué)性的問題。隨著AI 在對話中展現(xiàn)出越來越強(qiáng)的“共情”和“自我意識”的表象，我們是否需要重新思考“意識”的定義？

或者說，我們是否會進(jìn)入一個“真假難辨”的時代，即便AI 沒有真正的意識，人類也會因為情感依賴而賦予其“靈魂”？

模塊七

文明尺度——風(fēng)險、治理與終極探問

15、（加速vs安全）硅谷現(xiàn)在分裂為兩大陣營：一方是以a16z 為代表的“有效加速主義”（e/acc），認(rèn)為應(yīng)不惜一切代價推動AI 發(fā)展；另一方則是“AI 安全派”，呼吁謹(jǐn)慎慢行，警惕失控風(fēng)險。

這場關(guān)乎人類命運(yùn)的豪賭，您認(rèn)為我們應(yīng)該踩下油門還是剎車？

16、（全球治理難題）AI 的發(fā)展速度已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了任何一個國家或國際組織的立法速度。面對這項“超越國界”的技術(shù)，我們有可能建立一個有效的全球性監(jiān)管框架嗎？

還是說世界最終會分裂成幾個獨立的、互不兼容的“AI 治理區(qū)”？

17、（科學(xué)的終結(jié)？）AlphaFold 已經(jīng)顛覆了生物學(xué)。您認(rèn)為，AI 是否會成為一種“萬能科學(xué)工具”，在未來幾十年內(nèi)解決物理學(xué)、數(shù)學(xué)等領(lǐng)域最根本的難題？

如果科學(xué)發(fā)現(xiàn)的過程本身被AI 自動化，人類科學(xué)家的角色和使命將是什么？

18、（終極價值之問）如果有一天，AI 在幾乎所有智力勞動上都超越了人類，人類存在的獨特價值是什么？

當(dāng)“工作”不再是生活的中心，我們的社會結(jié)構(gòu)、價值體系和個人對意義的追求，將發(fā)生怎樣天翻地覆的變化？

模塊八

地緣博弈

19、（地緣政治之問）中美AI 競爭被視為本世紀(jì)最重要的大國博弈。

目前看，美國在頂尖人才、高端算力（芯片）和基礎(chǔ)大模型的原始創(chuàng)新上仍具優(yōu)勢，但其內(nèi)部也存在“安全vs 加速”的路線搖擺；

而中國則擁有海量數(shù)據(jù)、強(qiáng)大的國家意志和無與倫比的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用和快速迭代能力。

二者之間的競爭會呈現(xiàn)出怎樣的軌跡？