一水 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號(hào) QbitAI
今年的外灘大會(huì)屬實(shí)讓人眼花繚亂了——
機(jī)器狗當(dāng)寵物已不新奇，現(xiàn)在改恐龍了？還是會(huì)自己到處跑、開(kāi)口出聲那種。
使用螞蟻AQ APP，一位非洲小姐姐的黑眼圈都被AI檢測(cè)到了。雖然她一邊大喊天塌了，但下一秒還是老老實(shí)實(shí)地咨詢AQ如何改善（doge）。
這還不算完，在整整10000平科技展覽、5000平科技集市里，什么炒菜機(jī)器人、打鼓機(jī)器人、會(huì)在蛋殼上雕花的機(jī)器人……統(tǒng)統(tǒng)都亮相了，而且還把“人造太陽(yáng)”核聚變、AI健身房這樣的黑科技搬到了觀眾眼前。
u1s1，雖然人擠人，但現(xiàn)場(chǎng)著實(shí)好玩~
而除了新鮮感拉滿，這屆Inclusion·外灘大會(huì)還匯聚一眾大佬對(duì)一系列前沿問(wèn)題進(jìn)行了探討：
智能的上限是什么？產(chǎn)業(yè)在落地中遇到哪些困難？大洋兩岸的算力差距如何？諸如此類的問(wèn)題在1場(chǎng)開(kāi)幕主論壇+44場(chǎng)見(jiàn)解論壇中不斷地被提出、被回答。
與會(huì)嘉賓包括我們熟悉的新晉圖靈獎(jiǎng)得主理查德·薩頓、阿里云創(chuàng)始人王堅(jiān)、金沙江創(chuàng)投主管合伙人朱嘯虎、“人類簡(jiǎn)史系列”作者尤瓦爾·赫拉利，宇樹(shù)CEO王興興等。
所以，如果你對(duì)AI的現(xiàn)狀及未來(lái)感興趣，不妨花點(diǎn)時(shí)間了解一下這些行業(yè)領(lǐng)軍人物都在思考什么、做什么，相信對(duì)你也會(huì)有所啟發(fā)。
話不多說(shuō)，以下為部分重要嘉賓觀點(diǎn)傳送。
圖靈獎(jiǎng)得主薩頓：人類數(shù)據(jù)紅利正逼近極限
一上來(lái)，大會(huì)就現(xiàn)場(chǎng)連線了2024年圖靈獎(jiǎng)得主、“強(qiáng)化學(xué)習(xí)之父”理查德·薩頓（Richard Sutton）。
其核心觀點(diǎn)為，人類數(shù)據(jù)紅利正逼近極限，人工智能正在進(jìn)入以持續(xù)學(xué)習(xí)為核心的“經(jīng)驗(yàn)時(shí)代”，潛力將遠(yuǎn)超以往。
具體而言，他認(rèn)為如今大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)的目標(biāo)，是把人類已有的知識(shí)轉(zhuǎn)移到靜態(tài)、缺乏自主學(xué)習(xí)能力的AI上。
其瓶頸顯而易見(jiàn)，當(dāng)我們逐漸達(dá)到人類數(shù)據(jù)的極限：
現(xiàn)有的方法無(wú)法生成新的知識(shí)，不適合持續(xù)學(xué)習(xí)，而持續(xù)學(xué)習(xí)對(duì)智能的效用至關(guān)重要。
所以，我們需要一種新的數(shù)據(jù)源——可以在智能體與世界直接交互中生成，也就是所謂的“經(jīng)驗(yàn)”。
這正是人類和其他動(dòng)物的學(xué)習(xí)方式，是AlphaGo自我博弈下的“第37手”，也是近期AlphaProof在國(guó)際數(shù)學(xué)奧林匹克斬獲銀牌的路徑。
一句話，我們正進(jìn)入“經(jīng)驗(yàn)時(shí)代”。其中“經(jīng)驗(yàn)”具體是指，觀察、行動(dòng)和獎(jiǎng)勵(lì)這三種信號(hào)在智能體與世界之間來(lái)回傳遞。
知識(shí)來(lái)自于經(jīng)驗(yàn)，可以從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)。一個(gè)智能體的智能程度，取決于它能預(yù)測(cè)并控制自身輸入信號(hào)的程度。經(jīng)驗(yàn)是一切智能的核心與基礎(chǔ)。
進(jìn)一步地，他還指出是強(qiáng)化學(xué)習(xí)將我們帶入了新的經(jīng)驗(yàn)時(shí)代，但要想釋放全部潛力，還需要兩項(xiàng)目前尚不成熟的技術(shù)——持續(xù)學(xué)習(xí)（continual learning）和元學(xué)習(xí)（meta-learning）技術(shù)。
一旦條件成熟，未來(lái)人工智能超越人類將是不可避免的。其對(duì)人工智能的四大預(yù)測(cè)如下：
第一，對(duì)世界應(yīng)該如何運(yùn)轉(zhuǎn)并沒(méi)有共識(shí)，但沒(méi)有哪一種看法能夠凌駕于其他。
第二，人類將真正理解智能，并借助技術(shù)將其創(chuàng)造出來(lái)。
第三，當(dāng)今人類的智力水平，很快將會(huì)被超級(jí)人工智能，或者超級(jí)智能增強(qiáng)的人類遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越。
第四，權(quán)力和資源會(huì)流向最聰明的智能體。
總之，在這位圖靈獎(jiǎng)得主看來(lái)，當(dāng)前對(duì)人工智能的恐懼被夸大了，正確的姿態(tài)應(yīng)該是積極擁抱：
人工智能是宇宙演化的必然下一步，我們應(yīng)以勇氣、自豪和冒險(xiǎn)精神來(lái)迎接它。
阿里云創(chuàng)始人王堅(jiān)：選擇開(kāi)源or閉源已成為AI競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵變量
接下來(lái)，阿里云創(chuàng)始人、之江實(shí)驗(yàn)室主任王堅(jiān)的演講全部圍繞“開(kāi)源”二字展開(kāi)。
從開(kāi)源這個(gè)概念的源起，到它如今所經(jīng)歷的演變，再到個(gè)人最新開(kāi)源工作，幾乎句句不離開(kāi)源。
之所以如此重視開(kāi)源，他也提到了很重要的一點(diǎn)。今年年初，美國(guó)首次將“模型權(quán)重”納入AI出口管制范圍，但明確只管閉源模型，所以開(kāi)源在國(guó)際AI競(jìng)爭(zhēng)中的戰(zhàn)略地位愈發(fā)凸顯。
包括隨著通義Qwen、DeepSeek的開(kāi)源，連OpenAI CEO奧特曼也說(shuō)出了一句讓所有人都很震撼的話——在開(kāi)源這個(gè)時(shí)刻，OpenAI站在了歷史的錯(cuò)誤一邊。對(duì)此王堅(jiān)表示：
我想這句話背后的含義就不用多說(shuō)了，他不是一個(gè)策略性的錯(cuò)誤，這是一個(gè)歷史的選擇。
回顧開(kāi)源歷史，“Open Source”這個(gè)指代開(kāi)放源代碼的術(shù)語(yǔ)在1998年就出現(xiàn)了，雖然最初叫法有很多（如自由軟件、免費(fèi)軟件），但“開(kāi)源”這個(gè)詞后來(lái)逐漸被一批極客固化下來(lái)。
而且在他看來(lái)，從1998年網(wǎng)景瀏覽器開(kāi)源開(kāi)啟了互聯(lián)網(wǎng)新紀(jì)元，到如今AI大模型的開(kāi)源浪潮，開(kāi)源本質(zhì)上經(jīng)歷了從源代碼開(kāi)放→資源開(kāi)放的演變。
也就是說(shuō)，開(kāi)源在今天不僅意味著代碼共享，更意味著數(shù)據(jù)、算力和模型權(quán)重等核心資源的共享。
需要注意的是，“開(kāi)放資源”并不是因?yàn)橛辛恕伴_(kāi)源”概念才出現(xiàn)，而是科學(xué)探索中早已有之。真正讓這一理念走向前臺(tái)的，是AI發(fā)展中的幾次關(guān)鍵躍遷：
2012年，Hinton團(tuán)隊(duì)把數(shù)據(jù)、模型與GPU算力結(jié)合，開(kāi)啟了深度學(xué)習(xí)和人臉識(shí)別的時(shí)代，但當(dāng)時(shí)數(shù)據(jù)和算力規(guī)模有限，“資源”概念尚未凸顯。
直到2017年，Transformer與Tokenization的提出，讓數(shù)據(jù)真正實(shí)現(xiàn)資源化，疊加規(guī)模效應(yīng)，使AI在短短幾年內(nèi)迎來(lái)指數(shù)級(jí)飛躍。
王堅(jiān)特別強(qiáng)調(diào)，這種“資源層面的開(kāi)源”已經(jīng)成為推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)前進(jìn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
過(guò)去在軟件時(shí)代，開(kāi)源代碼能帶動(dòng)生態(tài)繁榮；而在人工智能時(shí)代，模型權(quán)重的開(kāi)放，意味著研究者和開(kāi)發(fā)者不必再重復(fù)投入巨量算力和資金去訓(xùn)練模型，而是能夠在前人的成果之上進(jìn)行創(chuàng)新。
這不僅降低了AI的進(jìn)入門(mén)檻，也讓更多參與者能加入到全球范圍的AI研發(fā)與應(yīng)用中。
他還以自己參與的最新探索為例——今年5月，他所在的之江實(shí)驗(yàn)室利用“三體計(jì)算星座”計(jì)劃，首次將一個(gè)完整的8B大模型與12顆衛(wèi)星同時(shí)送上太空，實(shí)現(xiàn)了衛(wèi)星之間的互聯(lián)互通與在軌智能計(jì)算。他還特意解釋道：
送上太空的并非簡(jiǎn)化版算法或小程序，而是一個(gè)跟地面上一模一樣的完完整整的AI模型。
這12顆衛(wèi)星到了太空以后會(huì)保證，只要衛(wèi)星到達(dá)的地方，就可以在太空的任何地方完成對(duì)所有數(shù)據(jù)的處理。
順帶一提，王堅(jiān)還詼諧解釋了“三體計(jì)算星座”的命名來(lái)源——
雖然“三體”常被聯(lián)想到科幻小說(shuō)，但它其實(shí)是牛頓提出的科學(xué)概念，指三體運(yùn)動(dòng)無(wú)法找到解析解，復(fù)雜度遠(yuǎn)超二體問(wèn)題。他借此類比，說(shuō)明多主體協(xié)同往往比單獨(dú)行動(dòng)更困難（原話是“三個(gè)和尚沒(méi)水喝”）。
而“三體計(jì)算星座”的目標(biāo)正是要在開(kāi)放資源的前提下，實(shí)現(xiàn)多主體的高效協(xié)作，讓無(wú)數(shù)參與者共同建設(shè)并共享太空計(jì)算能力。
人類去火星的路上，不能沒(méi)有算力和AI的陪伴，這就是未來(lái)十年甚至二十年最激動(dòng)人心的地方。
港大馬毅：當(dāng)前的智能階段約等于人類生命早期，甚至還沒(méi)開(kāi)始
在人人都擔(dān)憂“AI即將或已經(jīng)超越人類智力”的時(shí)刻，香港大學(xué)計(jì)算與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院院長(zhǎng)馬毅卻大膽提出：
當(dāng)前人工智能雖技術(shù)蓬勃發(fā)展，卻仍缺乏對(duì)智能本質(zhì)的科學(xué)理解。
何謂智能本質(zhì)？在馬毅看來(lái)，智能就是在無(wú)序中尋找規(guī)律，并將有用的知識(shí)記憶下來(lái)。
他將人工智能的發(fā)展與生命演化類比：DNA可以視為自然界最早的“大模型”，通過(guò)適者生存和隨機(jī)變異傳承知識(shí)，但效率低、代價(jià)高。大模型的演化也像物種進(jìn)化，大浪淘沙，成本巨大。
因此，他認(rèn)為當(dāng)下人工智能的發(fā)展階段約等于生命的最初期，甚至可以說(shuō)“真正的智能還沒(méi)有開(kāi)始”。
并且他還強(qiáng)調(diào)，智能越往后發(fā)展，可能越需要擺脫對(duì)大模型的依賴，走向更高效的學(xué)習(xí)方式。
這話還得從智能演化的四個(gè)階段說(shuō)起，即從DNA所代表的種系遺傳智能，到生物個(gè)體出現(xiàn)大腦與感知系統(tǒng)形成的個(gè)體發(fā)育智能，再到借助語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的群體智能，最后才是真正意義上的人工智能。
在他看來(lái)，生命進(jìn)化本質(zhì)是智能機(jī)制的啟動(dòng)，而當(dāng)前以大模型為代表的AI仍處于最初級(jí)的“種系智能”階段——依賴海量參數(shù)與預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，不僅資源消耗高、效率低，且缺乏個(gè)體記憶與自我意識(shí)。
所以，只有將AI從依賴試錯(cuò)、不可解釋的“黑箱”系統(tǒng)，轉(zhuǎn)變?yōu)榛跀?shù)學(xué)原理與閉環(huán)反饋的“白箱”模型，才能真正實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能。
對(duì)此，除了需要將智能作為一個(gè)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)與數(shù)學(xué)課題來(lái)研究，他還提醒大家要更多地向自然學(xué)習(xí)。
相比高能耗的GPU訓(xùn)練，自然界大腦的能效高出至少十個(gè)數(shù)量級(jí)，真正的突破在于理解并借鑒自然界的反饋控制與連續(xù)學(xué)習(xí)機(jī)制。
宇樹(shù)科技王興興：現(xiàn)在是“AI干活”大規(guī)模爆發(fā)的前夜
在一場(chǎng)探討產(chǎn)業(yè)落地實(shí)踐的圓桌論壇中，宇樹(shù)CEO王興興在公司官宣IPO后首次發(fā)聲：
現(xiàn)在AI寫(xiě)文作畫(huà)，已經(jīng)比99.99%的人都要做得好。但真正讓AI干活，還是一片荒漠。
王興興回憶，早在2011年他對(duì)AI就有濃厚興趣，但彼時(shí)AI仍屬冷門(mén)領(lǐng)域，學(xué)習(xí)資料有限，因此未能深入投入，這也是他至今“最遺憾的一件事”。
不過(guò)，隨著大模型的快速發(fā)展，AI與機(jī)器人結(jié)合的契機(jī)終于到來(lái)，讓“AI真正落地干活”成為可能。
他指出，AI與機(jī)器人融合正在催生全新的具身智能產(chǎn)業(yè)，賦予機(jī)器人AGI能力，使其能夠像人類一樣自主感知、規(guī)劃和行動(dòng)。
但當(dāng)前發(fā)展仍面臨諸多挑戰(zhàn)，主要集中在數(shù)據(jù)與模型算法層面——
數(shù)據(jù)采集和質(zhì)量不足，利用率不高；多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合仍不理想；在機(jī)器人領(lǐng)域，模型與控制模態(tài)的對(duì)齊依舊困難。例如，讓機(jī)器人通過(guò)生成視頻學(xué)會(huì)家務(wù)，生成效果或許不錯(cuò)，但如何與控制體系匹配，仍是一大難題。
除了技術(shù)瓶頸，他還提到，AI時(shí)代的組織管理同樣是一門(mén)新課題。宇樹(shù)科技作為一家以硬件為主的公司，隨著規(guī)模擴(kuò)張，協(xié)作效率可能下降，需要不斷探索更高效的管理方式。
盡管如此，王興興對(duì)未來(lái)依舊樂(lè)觀。他認(rèn)為當(dāng)下創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的門(mén)檻已大幅降低，年輕創(chuàng)業(yè)者迎來(lái)了最好的時(shí)代。在AI工具加持下，小團(tuán)隊(duì)的爆發(fā)力將愈發(fā)強(qiáng)大。
真正讓AI落地干活，現(xiàn)在還在大規(guī)模爆發(fā)性增長(zhǎng)的前夜。AI時(shí)代非常公平，只要聰明，愿意做事，荒漠中終會(huì)長(zhǎng)出參天大樹(shù)。
金沙江創(chuàng)投朱嘯虎：明年AI應(yīng)用肯定會(huì)大爆發(fā)
大模型是不是會(huì)吃掉所有軟件？
面對(duì)這個(gè)問(wèn)題，金沙江創(chuàng)投主管合伙人朱嘯虎認(rèn)為低代碼、無(wú)代碼的軟件肯定會(huì)被AI替代，尤其是編輯類、協(xié)作類軟件。
不是說(shuō)不要了，是它的需求會(huì)降低，用戶數(shù)減少10%的話，這個(gè)影響是很巨大的，協(xié)同類軟件未來(lái)市場(chǎng)還會(huì)在，但是會(huì)小很多。
而且他還透露，面對(duì)AI產(chǎn)品，投資人關(guān)注的唯一指標(biāo)就是用戶留存。
從PC互聯(lián)網(wǎng)到移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)到AI是同樣的，AI產(chǎn)品用戶召回成本可能是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的10倍以上，留存好不好，才證明這些公司有沒(méi)有后續(xù)的發(fā)展?jié)摿Α?
此外，當(dāng)談及AI商業(yè)模式與創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)時(shí)，他以鼓勵(lì)的姿態(tài)大膽預(yù)測(cè)：
在AI領(lǐng)域，明年應(yīng)用肯定會(huì)大爆發(fā)，下一個(gè)字節(jié)、下一個(gè)小紅書(shū)今年應(yīng)該已經(jīng)成立，創(chuàng)業(yè)者應(yīng)該有很多機(jī)會(huì)，大家一定要有勇氣去闖星辰大海。
同時(shí)他也談到了中國(guó)創(chuàng)業(yè)者最適合、最擅長(zhǎng)的——在AI以外構(gòu)建差異化的用戶體驗(yàn)。
AI大家都是一樣的，差異都在AI之外（美國(guó)B端創(chuàng)業(yè)居多，中國(guó)則擅長(zhǎng)C端）。
人類簡(jiǎn)史尤瓦爾·赫拉利：衡量進(jìn)步，不在于技術(shù)的速度
作為主論壇壓軸出場(chǎng)的嘉賓，歷史學(xué)家、哲學(xué)家、“人類簡(jiǎn)史系列”作者尤瓦爾·赫拉利分享了自己對(duì)AI的看法。
他以一個(gè)普通清晨的日常場(chǎng)景開(kāi)篇，勾勒出人工智能如何悄然融入社會(huì)運(yùn)行：
從電網(wǎng)調(diào)度、醫(yī)院查房，到公共交通編排、街頭攝像頭與倉(cāng)庫(kù)機(jī)械臂的運(yùn)轉(zhuǎn)，許多關(guān)鍵決策已由會(huì)學(xué)習(xí)、會(huì)調(diào)整、能自主行動(dòng)的系統(tǒng)完成。
赫拉利強(qiáng)調(diào)，人工智能不僅是自動(dòng)化工具，更是“會(huì)行動(dòng)的主體”，它們能夠自主做出決定，甚至創(chuàng)造新的想法。
談及科技變革，他表示并不反對(duì)，畢竟科技曾帶來(lái)更健康的生活、更豐富的知識(shí)和更緊密的連接。但作為歷史學(xué)者，他對(duì)變革的節(jié)奏與方式表示擔(dān)憂。
歷史上，變革最大的問(wèn)題往往不是最終目標(biāo)，而是通向目標(biāo)的過(guò)程。
他指出，外界常誤解歷史學(xué)家與哲學(xué)家的聲音是在“叫停進(jìn)步”，實(shí)際上，這是一種呼吁——要真正理解什么才算進(jìn)步，以及應(yīng)如何實(shí)現(xiàn)。
在他看來(lái)，單有速度，不是進(jìn)步。因?yàn)橐惠v沒(méi)有剎車(chē)和交通規(guī)則的汽車(chē)，即便時(shí)速達(dá)到100公里，也絕不算進(jìn)步。
其次，他認(rèn)為任何真正重塑人類社會(huì)的系統(tǒng)，都不應(yīng)“先上線再治理”。
如果我們?cè)谶€沒(méi)有學(xué)會(huì)識(shí)別和糾正系統(tǒng)不可避免錯(cuò)誤之前，就貿(mào)然讓人工智能“奔跑”，那么速度的代價(jià)，就會(huì)讓最無(wú)力的群體承擔(dān)。
赫拉利進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)，人工智能時(shí)代真正需要的是建立可驗(yàn)證的全球承諾，以及讓社會(huì)有足夠時(shí)間去適應(yīng)，去保存記憶、建立信任與情感。他總結(jié)道：衡量進(jìn)步，不在于技術(shù)的速度，而在于合作的力度與共情的深度。
至此，嘉賓的觀點(diǎn)分享暫告一段落。
值得一提的是，除了上面這幾位，還有很多嘉賓在各自領(lǐng)域提出了極具洞察力的觀察和判斷。這里只是受限于篇幅才無(wú)法一一展開(kāi)，包括但不限于：
源碼資本投資合伙人張宏江：基礎(chǔ)設(shè)施加速擴(kuò)張，AI正步入“產(chǎn)業(yè)規(guī)模化”；
星能玄光創(chuàng)始人兼董事長(zhǎng)孫玄：AI的盡頭是能源，而核聚變是能源的“終局之戰(zhàn)”；
螞蟻集團(tuán)CEO韓歆毅：在醫(yī)療健康領(lǐng)域，專業(yè)AI做到極致會(huì)更強(qiáng)；
……
（今年一共有來(lái)自16個(gè)國(guó)家和地區(qū)的550位嘉賓參會(huì)分享）
該說(shuō)不說(shuō)，知識(shí)有點(diǎn)過(guò)于密集了（doge）。
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—?完?—
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