當人工智能（AI）成為全球科技競爭最激烈的賽道之一時，人們習慣于討論誰領先、誰落后，討論參數規模、算力投入以及模型排名。

6月12日，在第八屆“北京智源大會”開幕式的一場對話中，阿里云創始人、中國工程院院士王堅與北京智源人工智能研究院理事長黃鐵軍，將話題拉回到了一個更底層的問題——今天的人工智能究竟發展到了什么階段？

在他們看來，大模型的爆發固然重要，但更值得關注的是，整個領域仍處于早期探索階段。人類對于“智能”本身的理解遠未完成，而工程實踐與理論認知正在相互推動、交錯前進。

從科研投入的不確定性，到中國AI創新的空間，再到AI對科學研究方式的重塑，以及未來人與AI的關系，兩位學者給出的判斷都帶有鮮明的長期主義色彩：真正的大變革也許才剛剛開始。

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創新者必須同時具備獨立判斷力與決心

“其實沒有先比別人看到。”面對主持人關于“為何總能提前十年看到未來”的提問，王堅表示，在今天這樣一個信息交流高度發達的時代，已經很難界定一個想法究竟是誰最先想到的。“我想把它講出來，有勇氣把它做下去，可能比什么都重要。”

這種看法同樣貫穿在他對于科研創新的理解中。

王堅認為，人們往往容易被既有概念束縛，“其實現在我們在講人工智能的時候，有意無意被‘人工智能’這幾個字限制住了”。在他看來，面對AI發展，最重要的是建立一個能夠超越既有框架的思考框架。

也正因如此，王堅始終不贊同AI將替代人類的判斷。“原因也很簡單：我經常會說，狗的鼻子比人要靈敏很多，可是我們從來沒有覺得有什么傷害。”

黃鐵軍則表示，中國現在處在一個科技創新爆發的時間點，創新者必須同時具備兩種能力：擁有獨立判斷，以及在關鍵時刻敢于下決心。

談及大模型研發本身，王堅表示，如今的大模型研發環境已經與傳統科研截然不同，過去科研項目失敗，往往鮮為人知；但今天一次大型模型訓練，如果數月后效果不理想，其代價可能更高。“做了5個月訓練，如果結果不好，它花掉的錢就相當于炸了一枚火箭，所以它就會把每一個人放在一個極其不一樣的環境下，來考驗你怎么做研究。”

對于中國AI與美國AI之間的關系，王堅表示，有一個前提是，基礎研究本質上屬于全世界。“因為過去這些年大家的努力，至少中國、美國在這個領域看到的是同一片大海。那么如果六七年以前，我擔心的是，我們看到的是個游泳池，別人看到的是大海，盡管遠處看到都是藍藍的，但你走近看才知道，不是同一個天地。基本上我今天還是可以說，我們大家看到的是同一片天地，至于誰離得近一點、遠一點，可能是一個技術性的問題了。”

智能發展始終圍繞數據驅動和結構基礎展開

在黃鐵軍看來，今天的大模型浪潮并不是突然發生的技術革命，無論是神經網絡，還是“預測下一個詞”的訓練方法，其源頭都可以追溯到數十年前，“很多技術匯聚在一起，才有了這么一次大的爆發”。

從更宏觀的角度看，智能的發展始終圍繞兩條主線展開：一條是數據驅動，另一條是結構基礎。前者決定模型學習什么，后者決定模型如何實現智能。

但王堅更關注的，則是AI已經開始改變科學研究本身。他提到，早期人工智能研究解決的大多是所謂的“Toy Problem（玩具問題）”。而今天，在他看來，一個重要的質變已經出現：人工智能開始面對那些連人類自身都難以完全理解的問題。

與此同時，數據類型也正在發生變化，最初的大模型主要處理互聯網文本。隨后，代碼成為新的重要數據形態。如今，科學數據正在成為新的邊界。

王堅特別強調一句在程序員圈廣為流傳的話：“Code is not text（代碼不是文本）”。在他看來，這意味著AI已經開始理解不同于自然語言的結構化知識。而未來更重要的一步，是理解真正意義上的科學數據。“人工智能如果開始理解科學，結果用的還是科學論文里面的文本的話，我覺得這是有它非常大的局限性的，直到你能夠理解真正意義上的科學的數據。”

王堅談到，傳統科學研究往往遵循同一種路徑：科學家收集數據、分析數據、發表論文，隨后數據被封存。但人工智能出現后，這一過程正在被重新定義，“科學數據可以被不同的人、用不同方式，在更大規模上重新理解”。

王堅舉例提到AlphaFold，這項突破并非來自新的實驗數據，而是來自對歷史數據的重新理解。在他看來，這種能力將成為未來科學革命的重要特征。“我想到了這個時代，所有科學的數據，都會因為人工智能的出現被重新理解一遍，所以這個變化可以想象會有多大。我想首當其沖一定是科學研究本身，就像當人工智能能理解代碼的時候，首先受到沖擊的就是程序員本身，我覺得這個邏輯是一致的。”

王堅坦言，人類至今并不真正理解智能。“從人的角度理解Intelligence（智能）是什么，到今天還遠遠是個未知數。”因此，在他看來，如果假定人工智能是一個大變革，當前可能還遠沒有到能夠成立真正意義上的“人工智能系”的時候。“這個世界不要說有沒有問題解決，這個世界的開始都是非常早期的，所以基本上就是這個世界開始的混沌期。”

人類與AI最終會形成類似父母與孩子的關系

隨著AI能力快速提升，風險問題成為無法繞開的議題。

黃鐵軍直言：“控制、確保這些詞，大概都不現實。”在他看來，未來世界很可能是一個由人類與大量智能體共同構成的復雜系統，關鍵不在于完全控制，而在于形成新的共識與協作機制。“在這樣一個多智能體，包括物理智能體在內的一個復雜世界里面，總要有一個界面和共識，否則就像在人類世界一樣。”

黃鐵軍將未來稱為一個“理性世界”，因為無論人還是AI，本質上都存在黑箱特征。“人腦也是一個黑箱”，因此，未來人與智能體之間更重要的關系不是單向服從，而是持續討論與共同推理。

王堅對此表示認同。當外界批評大模型存在幻覺時，他注意到一個有趣現象：“幻覺這個詞，本來就是形容人的。”在他看來，人類面對AI時提出的大多數問題，事實上也長期存在于人類自身。

因此，他始終堅持一種樂觀主義立場，“我一直相信人類自己創造的問題，人類一定會解決”。他認為，AI的不可解釋性未必意味著災難，相反，如果人們嘗試去理解，這可能成為推動人類重新認識智能的一次機會。

在王堅看來，當前主流模型評測體系也存在明顯局限。“今天我們做測試也好、做排名也好，所有的測試排名都是只測智能體或者這個模型本身的能力。但我們今天找不到一個方法，去測這個模型跟人一起工作的時候，綜合能力到底是什么。”

當被問及“人和AI究竟是什么關系”時，黃鐵軍認為，人類與AI最終會形成一種類似父母與孩子的關系，既可能產生沖突，也無法彼此分離。

而王堅則補充道，人類首先是大自然的孩子，“所以有時候人類也不能太傲慢，我們是整個世界的一部分，只是一部分”。他再次提到技術史上的經驗，無論是火還是計算機，每一次重大技術出現時，人類最初都伴隨著恐懼，人工智能也不會例外。

但在王堅看來，真正值得關注的問題并非恐懼本身，而是技術普及的成本。“我們的token（詞元）太貴了。”王堅認為，如果未來AI使用成本能夠像紙和筆一樣低廉，人類就會被解放出來，所以還有很長的路可以走，“一定要讓token變得不值錢，像一張紙一樣”。

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