在全球科技竞争日益白热化的当下，人工智能（AI）无疑成为了最受瞩目的赛道之一。人们热衷于比较各国在AI领域的领先程度，讨论着模型参数的规模、算力的投入以及各类模型的排名情况。
6月12日，第八届“北京智源大会”开幕式上的一场精彩对话吸引了众多目光。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，没有聚焦于当下热门的竞争话题，而是将探讨的焦点拉回到了一个更为基础且关键的问题——当下的人工智能究竟发展到了何种阶段？
在他们看来，大模型的爆发虽是AI发展进程中的重要里程碑，但更值得关注的是，整个AI领域目前仍处于早期探索阶段。人类对于“智能”本质的理解还远远不够深入，而工程实践与理论认知正如同两条相互交织的轨道，相互推动、交错前行。
从科研投入的不确定性，到中国AI创新的广阔空间，再到AI对科学研究方式的深刻重塑，以及未来人与AI之间复杂的关系，两位学者给出的判断都鲜明地体现了长期主义色彩。他们认为，真正的大变革或许才刚刚拉开帷幕。
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创新者需兼具独立判断与坚定决心
面对主持人“为何总能提前十年洞察未来”的提问，王坚坦诚地表示：“其实没有先比别人看到。”在如今这个信息交流高度发达的时代，界定一个想法究竟是谁最先想到的变得极为困难。“我想把想法表达出来，并且有勇气将其付诸实践，这或许比想法本身更为重要。”
这种观点也贯穿于他对科研创新的理解之中。
王坚指出，人们常常容易被既有的概念所束缚。“如今我们在谈论人工智能时，有意无意地被‘人工智能’这几个字限制了思维。”在他看来，面对AI的迅猛发展，建立一个能够超越既有框架的思考框架至关重要。
基于此，王坚始终不认同AI将替代人类的观点。“原因其实很简单，就像狗的鼻子比人类灵敏很多，但我们从未觉得这会对人类造成伤害。”
黄铁军则表示，中国目前正处于科技创新爆发的关键时期，创新者必须同时具备两种能力：一是拥有独立的判断力，能够准确把握科技发展的趋势；二是在关键时刻敢于果断下决心，勇于尝试新的研究方向和方法。
谈及大模型研发，王坚认为，如今的大模型研发环境与传统科研有着天壤之别。过去，科研项目失败往往鲜为人知；但如今，一次大型模型训练若数月后效果不理想，其代价可能高得惊人。“进行5个月的训练，如果结果不佳，所花费的资金就如同炸了一枚火箭。这会把每一个人置于一个截然不同的环境中，考验着他们如何开展研究。”
对于中国AI与美国AI之间的关系，王坚强调，有一个重要前提，即基础研究本质上属于全世界。“由于过去这些年大家的不懈努力，至少中国和美国在这个领域看到的是同一片广阔的大海。六七年前，我曾担心我们看到的是个游泳池，而别人看到的是大海，尽管远处看起来都是蓝色的，但走近才发现并非同一个天地。如今，我可以说，我们看到的是同一片天地，至于谁离得近一点、远一点，可能只是一个技术性的问题。”
智能发展：数据驱动与结构基础双轮驱动
在黄铁军看来，今天的大模型浪潮并非是突然降临的技术革命。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。“众多技术汇聚在一起，才引发了这次大规模的爆发。”
从更宏观的视角来看，智能的发展始终围绕着两条主线展开：一条是数据驱动，它决定了模型学习什么内容；另一条是结构基础，它决定了模型如何实现智能。
然而，王坚更关注的是AI已经开始对科学研究本身产生深刻改变。他提到，早期人工智能研究主要解决的大多是所谓的“Toy Problem（玩具问题）”。而如今，一个重要的质变已经出现：人工智能开始直面那些连人类自身都难以完全理解的问题。
与此同时，数据类型也在发生着变化。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，科学数据正逐渐成为新的边界。
王坚特别强调了程序员圈中广为流传的一句话：“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。“如果人工智能理解科学时，仍然仅仅依赖科学论文里的文本，那么这将存在很大的局限性。只有当它能够理解真正意义上的科学数据时，才能取得更大的突破。”
王坚谈到，传统科学研究往往遵循着固定的路径：科学家收集数据、分析数据、发表论文，随后数据便被封存起来。但人工智能的出现，正在重新定义这一过程。“科学数据可以被不同的人、以不同的方式，在更大规模上重新理解，这将为科学研究带来全新的视角和方法。”
王坚举例提到AlphaFold，这项突破并非源于新的实验数据，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。“在这个时代，所有的科学数据都将因为人工智能的出现而被重新理解一遍，这个变化的影响将是巨大的。首当其冲的必然是科学研究本身，就像当人工智能能够理解代码时，首先受到冲击的就是程序员群体，这个逻辑是一致的。”
王坚坦言，人类至今仍未真正理解智能的本质。“从人类的角度去理解Intelligence（智能）是什么，到目前仍然是一个未知数。”因此，在他看来，如果假定人工智能是一场大变革，那么当前可能还远未到能够成立真正意义上的“人工智能系”的时候。“这个世界不要说是否有问题需要解决，就连这个世界的起始阶段都还处于非常早期的混沌期。”
人类与AI：未来或如父母与孩子
随着AI能力的快速提升，风险问题成为了无法回避的重要议题。
黄铁军直言不讳地表示：“控制、确保这些词，大概都不太现实。”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智能体，而在于形成新的共识与协作机制。“在这样一个包含多智能体，甚至物理智能体在内的复杂世界里，总要有一个界面和共识，否则就如同人类世界一样，会陷入混乱。”
黄铁军将未来描绘成一个“理性世界”，因为无论是人类还是AI，本质上都存在着黑箱特征。“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的服从，而是持续的讨论与共同的推理。
王坚对此表示认同。当外界批评大模型存在幻觉时，他注意到一个有趣的现象：“幻觉这个词，本来就是用来形容人的。”在他看来，人类面对AI时提出的大多数问题，实际上也长期存在于人类自身之中。
因此，他始终秉持着乐观主义的立场，“我一直相信人类自己创造的问题，人类一定能够解决”。他认为，AI的不可解释性未必就意味着灾难，相反，如果人们尝试去理解它，这可能成为推动人类重新认识智能的一次难得机会。
在王坚看来，当前主流的模型评测体系也存在明显的局限性。“今天我们进行的测试也好、排名也好，所有的测试排名都仅仅关注智能体或者模型本身的能力。但我们却找不到一种方法，去测试这个模型与人一起工作时，所展现出的综合能力究竟如何。”
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，既可能会产生冲突，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过于傲慢，我们只是整个世界的一部分，仅仅是一部分”。他再次提及技术史上的经验，无论是火还是计算机，每一次重大技术的出现，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的使用成本能够像纸和笔一样低廉，人类就能够从繁琐的工作中解放出来，因此还有很长的路要走，“一定要让token变得不值钱，就像一张纸一样便宜。”
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