商務部就對歐盟兩家金融機構採取反制措施答記者問
2026-01-02 06:40 5,965次浏览杭州8月13日電 題：人工智慧的全球對話是競爭還是共生？ ——專訪國際計算機協會傑出科學家、西湖大學教授齊國君 作者 林波 曹丹 孫琳茹 當前，人工智慧(AI)正以「技術突破—產業融合—社會重構」的鏈式反應重塑人類文明。從基礎研究到場景落地，從實驗室創新到全球治理，AI已從單一技術工具演變為驅動經濟、社會、文化變革的核心引擎。2025年3月，國際計算機協會傑出科學家齊國君從美國返回中國工作，在西湖大學新組建「MAPLE實驗室」。 如何解讀中外人工智慧科研生態差異？人工智慧未來發展將如何跨越技術與倫理的邊界？人工智慧的全球對話是競爭還是共生？齊國君近日接受「東西問」獨家專訪，對此作出解讀。 現將訪談實錄摘要如下： 記者：您為什麼選擇回中國？ 齊國君：主要是從個人職業發展、大環境兩點考量。 每個人不同的職業生涯周期和階段，對支持資源匹配以及能發揮的場景需求各有不同。結合自身經歷，我認為在AI領域，目前還有一些基礎問題需要解決，且隨著AI基礎模型發展迭代，更多重要成果和產權影響力將在商業場景方面產生。 結合在美國工業界和企業界的工作經歷，從個人發展以及產學結合角度考慮，我認為回中國發展更為合適。 另外，從全球角度看，中美兩國能為AI發展提供良好平臺，中國在市場規模、人口基數、生態環境等方面具有優勢，在應用場景、國家支持力度以及對於產生具有很大商業價值和潛力的產品方面有很多有利條件。 而美國頭部公司如微軟、Meta、Google等在生態中主導性強，馬太效應明顯，新企業或個人在其市場覆蓋下難以脫穎而出，競爭壓力大。 當地時間2022年11月9日，人們在位於美國加利福尼亞州門洛帕克的Meta總部拍照留念。 記者 劉關關 攝 記者：如何解讀中外人工智慧科研生態差異？ 齊國君：美國商業化導向明顯。美國在科研上更多以商業化組織為主導，尤其在AI領域，大公司投入比美國聯邦政府層面更多。聯邦政府雖有計劃和研發機構牽頭項目指導，但整體以商業化組織為主。 AI領域經歷多輪周期，從2012年到2022年這一輪，美國商業化組織從資助技術研究開始，逐步尋找商業化途徑。從技術研究到探索規模化，再到商業化與應用研究，美國企業在技術研究上投入較多。 特別是高校科研投入方面，除美國國家科學基金會有投入外，美國軍方投入更多。早期美國的網際網路建設就得到軍方資助，很多高校經費源於此類政府機構。此外，高校與企業合作，多在人才和技術研究層面。 尤為不同的是，美國風投，特別是矽谷風投，對早期AI項目資助力度大。儘管其目前處於飽和投資狀態，即便知道投100個項目可能只有幾個成功，投資人也願意投入。 在中國，頭部IT企業如阿里、騰訊、字節等在AI領域投入大。同時，國家層面給予諸多支持，包括目標設定、基礎設施建設等，有總體規劃。 中國國內也有風投投入，但受晶片和基礎算力制約，投入成本高，為此更多關注應用類、能快速產生商業閉環的投資，創新企業多聚焦應用環節。此外，中國在風投退出機制上，如回購等有效方式方面，與美國存在差異，需進一步完善。 2025年7月26日，2025世界人工智慧大會在上海開幕。大會集中展示3000餘項前沿展品及100餘款「全球首發」「中國首秀」新品，規模創歷屆之最。 圖為青龍機器人在演示物流分揀。 記者 田雨昊 攝 記者：人工智慧未來發展將如何跨越技術與倫理的邊界？ 齊國君：目前沒有任何充分證據或科學共識表明AI會覺醒並產生自我意識，這更多是基於科幻的猜測。不過，AI發展確實帶來新挑戰，但新技術發展通常都會面臨類似問題，如網際網路技術發展過程中的盜版、不良信息傳播等。 在我看來，AI技術發展對社會總體正面作用遠大於負面作用，在生產力發展、應用場景拓展、就業門類創造、產業結構優化等方面有很大價值，且已出現很多正面案例。 譬如，AI大量應用於客服行業，提高了勞動生產率，雖給就業帶來壓力，但也創造了如數據行業等薪酬更高的新職位；在數字人、動畫製作、美術製作等創意類行業領域，AI取代了90%以上的重複性勞動，廣告行業和數據處理相關行業也發生很大變化。 2024年3月29日，四川成都，第十一屆中國網絡視聽大會現場，虛擬數字人亮相展區。 記者 王磊 攝 展望未來，AI對所有行業的勞動生產率提高產生很大作用，類似網際網路發展第一階段先提高勞動生產率，未來可能過渡到以AI為生態的新企業出現階段。 我預計未來5年內會出現以AI為原生的大型企業，可能對未來二三十年的經濟產生重要影響。 記者：人工智慧的全球對話是競爭還是共生？ 齊國君：我認為未來人工智慧的全球對話，既有競爭又有共生，但共生大於競爭。 AI領域速度競爭和開放競爭至關重要。 速度競爭上，AI行業與網際網路行業有共通之處，技術交流頻繁，難以長期獨佔技術。真正形成優勢的是規模效應，比拼的是速度和開放程度。誰能跑得更快，就能吸引更多用戶，獲得更多數據，使模型迭代得更快更好，形成正面反饋，即飛輪效應。飛輪一旦轉動，規模和影響力會不斷擴大。 如果模型僅在小範圍內使用，無法吸引更多用戶形成商業閉環，數據和用戶就無法增長，也就難以理解更多用戶意圖、使用場景，模型也就無法做得更好。所以AI發展要走向更開放，吸引更多用戶使用，以形成正面反饋。這也是AI的開放競爭。 但在我看來，成功的網際網路和IT企業必然是全球化或至少具有跨國影響力，中美網際網路和IT企業皆是如此。在此過程中，各方相互促進，形成共生關係。 例如在數據治理、AI倫理規範等方面展開合作，且AI產生巨大影響力時會作用於實體經濟和日常生活，其正面影響會溢出到全球範圍，技術也會共享。 學術交流促進共生。AI行業極為開放，大量新技術通過學術論文發表在學術期刊、會議以及公開的預印網頁上。大家藉助學術交流，推動知識傳播，分享新的技術思路。 像今年，DeepSeek宣布開源MLA解碼核FlashMLA、DeepEP代碼庫等。其新思路和算法很快在網上傳播，美國企業也借鑑使用。(完) 受訪者簡介： 齊國君。 受訪者供圖 齊國君，2005年畢業於中國科學技術大學自動化專業；2009年獲中國科學技術大學自動化系博士學位；2013年再獲美國伊利諾伊大學香檳分校電子與計算機工程專業哲學博士學位。他曾任IBM T.J. Watson研究中心研究員、華為美國研究中心首席AI科學家，並在39歲時獲得國際電子電氣工程師協會會士(IEEE Fellow)和國際計算機協會傑出科學家(ACM Distinguished Scientist)稱號。
如今越來越多的老年人加入「健身大軍」，但老年人身體機能衰退，若健身方式不當，反而可能受傷。為此，南京市中西醫結合醫院中醫師嶽濤列舉了老年人常見的「十大健身誤區」，幫大家「科學健身，不傷身」。 誤區1：運動越「賣力」效果越好 很多老人覺得運動要多「賣力」，追求健步走的步數、跳高強度廣場舞等。高強度運動易導致心率加快、血壓波動，還可能拉傷肌肉、磨損關節。建議選擇「溫和持久」的運動，如散步、太極拳、八段錦，每次30分鐘左右，微微出汗、不喘粗氣且無不適感即可。 誤區2：每天練才「勤快」，停一天就「退步」 有些老人堅持「全年無休」地健身。但是，肌肉和關節需要修復時間，過度訓練會導致慢性疲勞，反而降低免疫力，誘發肌腱炎、滑膜炎。建議每周練4~5天，留1~2天休息。 誤區3：廣場舞動作越花哨越「鍛鍊」 老年人關節軟骨退化，深蹲(膝蓋超過腳尖)、跳躍會增加膝關節壓力；快速轉體可能扭傷腰或頸椎。建議選動作緩慢、幅度小的舞曲，避免膝關節過度彎曲、突然扭腰轉頭等動作，跳15分鐘最好歇5分鐘。 誤區4：天天「爬山/爬樓」能「健膝」 爬樓、爬山能練腿勁、壯膝蓋？殊不知膝關節過多承受體重的壓力，反覆摩擦會加速軟骨磨損，誘發骨關節炎。建議用「平地快走」代替爬山爬樓，或選擇有電梯時坐電梯，下樓比上樓更傷膝，尤其要注意。 誤區5：「倒走」能治腰突，走得越多越好 很多人都聽過「倒走能鍛鍊腰背肌」，倒走確實能激活腰背肌，但老年人平衡能力差，易踩空摔倒，導致受傷。若想練腰背肌，可在醫師指導下練習「靠牆站」(後背貼牆，頭、肩、臀、腳跟貼牆)，相對更加安全。 誤區6：晨練「越早越好」，天不亮就出門 習慣「早睡早起」的老人們，常常在凌晨5點就去公園鍛鍊，覺得「空氣好、人少清淨」。但是早晨氣溫低，老年人血管彈性差，易誘發血壓驟升；還可能低血糖、頭暈。建議等日出後(6~7點)再鍛鍊，出門前喝杯溫水、吃塊餅乾，避免空腹。 誤區7：「空腹鍛鍊」燃脂快，瘦得更明顯 有些老人為了「減肥」，早上不吃飯就去快走、跳操，還覺得「空腹練完更輕鬆」。但其實，老年人肝糖原儲備少，空腹運動易導致血糖過低，出現心慌、手抖、出冷汗，甚至暈厥。 建議鍛鍊前1小時吃點「慢碳」(如半塊饅頭、一小把堅果)，鍛鍊後半小時再吃正餐。 誤區8：運動後立刻「急剎車」，停下來就坐 有些老人剛跳完廣場舞或快走結束，就直接坐下歇著了。而突然停止運動，易導致頭暈、乏力。建議運動後做「整理運動」：慢走5分鐘，甩甩胳膊、踢踢腿，再揉揉大腿、小腿肌肉，幫助血液回流。 誤區9：盲目學「網紅」，別人練啥我練啥 有些老人刷到年輕人練「平板支撐、臀橋、拉伸劈叉」，覺得能練核心。殊不知平板支撐對腰腹力量要求高，老年人核心弱，易塌腰傷腰椎。建議選「老人專屬」運動，如八段錦(「雙手託天理三焦」「調理脾胃須單舉」)、太極雲手，動作緩慢、強調「意守氣行」。 誤區10：運動受傷「忍忍就好」 有些老人扭了腰、膝蓋疼，認為自己貼膏藥、使勁揉，就不疼了。老年人對疼痛不敏感，可能掩蓋骨折、韌帶撕裂等嚴重問題。 建議受傷後應立即停止運動，及時就醫。 通訊員 楊璞 揚子晚報/紫牛新聞記者 許倩倩
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