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。
黃阿忠 好多年前,一學生作畫出新招,把自己拍街道的照片,利用電腦軟體,製作成有油畫效果(據說也可做成版畫、中國畫效果)的圖片列印,然後畫在畫布上。畫好的作品有新的面貌,然後順利入選美術大展。後來那位學生利用電腦軟體,製作了不少差不多樣式的作品。記得那個時候已有3D列印,可以列印很多東西,複製的效果也很好,還可以用來做雕塑,輸入構思想法、形式要求、風格流派,會整一個立體的雕塑出來,顛覆了學習雕塑的認知。 現在這種高科技的製作在繪畫界被很多人採用。近年來的全國美展中有好多作品藉助高科技、電腦軟體製作,入選率很高,有些作品還能獲獎。 AI將數位技術在繪畫中的應用帶入2.0時代。它可以自己生成畫面,只需給它一個指令:畫日出、朝霞、漁船、海島,畫高山、草原、駿馬、奶牛,像阿拉丁「神燈」一樣,要什麼有什麼,什麼都能畫。畫出來的畫可以說是沒有缺點了,用一個陳詞濫調形容,叫做栩栩如生,惟妙惟肖,讓你目瞪口呆。 AI科技確實為人類帶來了福音,提供了很多幫助,但AI無法獲取人類的生命體驗,豐富的人生經歷、情感、情緒的波動過程等。人類在這個世界存在,有些涉及思想、情感,是不能複製的。比如AI畫畫,因為沒辦法搜集「靈魂」「思維」的大數據,故而畫不出精、氣、神,藝術家的「靈魂」「思維」,千種萬樣是不可能摹仿的。再如那個在電腦上用照片做成油畫「效果」來畫畫的學生,雖有一時效應,但如法炮製的作品似曾相識,遏止了畫家的創作想像力。3D列印可以幫助解決一些問題,減少繁重的勞動,雖然做出了雕塑,但是作為藝術,總感覺缺少了什麼。最主要的是那些高科技製作的作品,沒有創造力、生命力,缺乏情感的溫度。AI可以畫任何東西,但沒有個性,只是表面的「好看」,最核心的問題是無法製造「情」。 中國國家博物館最近有一個展覽,題為《涅瓦河畔的遐思》,展出俄羅斯巡迴畫派核心畫家列賓的多幅代表作。列賓為《伏爾加河上的縴夫》畫了大量的肖像速寫、場景素描,從平時搜集的素材到創作,從田野村莊到涅瓦河畔的遐想,他腦海中的畫面轉換,AI不會想到,也得不到這些數據。列賓曾接到過訂單,以某某議會為主題創作,他堅持要求為每個議員寫生,AI恐怕無法做到這些面對面的交流寫生。英國畫家弗洛伊德被邀畫伊莉莎白女王,弗洛伊德要求不用照片,讓女王坐在那裡讓他寫生,而且是一次次往返。靠照片資料AI也許也能畫女王,但合成出來的肖像,是絕對不會生動而有溫度。 再看展覽《締造現代:來自巴黎奧賽博物館的藝術瑰寶》,上海浦東美術館帶來米勒的《拾穗者》、高更的《大溪地的女人》、梵谷描繪在法國南部生活時「私密空間」的《梵谷在阿爾勒的臥室》、雷諾瓦代表作《鋼琴前的女孩》、莫奈的三幅代表作以及《夏末的乾草堆》等等。也許AI根據藝術流派及畫家的數據,能合成製作他們的作品,但畫不出米勒「拾穗」的情感、無法還原高更、梵谷的生存環境空間,也不會寫生母與子,坐在路邊上畫教堂、港口、草垛。自然的氣氛、人的情感AI無法複製。 荷蘭畫家倫勃朗,接受了13個皇家御用火槍手的訂約,用湊份子的方式請倫勃朗畫集體肖像。倫勃朗接受訂單後,為他們創作了一幅題為《夜巡》的油畫。作品描述了火槍手在出徵前巡邏的場景,不按常理出牌,畫面有氣氛、有意味、有出發前準備的動作、有各人位置聚散的構思。如果請AI幫助按部就班安排各人的位置,委託人或許會很滿意,可我們今天還能看到這幅有思想、有藝術追求的曠世之作嗎? 我又想起澳大利亞的原住民藝術,有平面立體的、編扎蠟染的、雕刻裝置、丙烯版畫等,形式多樣,風格各異。作品大抵以圖騰為元素,線勾、色塗,或意趣、或抽象;稚拙乃土著藝術之本色,如同非洲藝術、中國少數民族藝術及民間繪畫藝術,如此構畫顯現出一種異域審美與一種神秘境界;原住民部落的土著文化立於勞作與生活之上,即部落群體與個人天物崇拜的個性表現,顯有意趣及形式感。這種帶有天趣的藝術,這種藝術的形成,那種原生態,AI恐怕也是不能完成的。 文藝創作需要有感而發,於是才會千人千面。比如寫生,面對同一個景觀,10個人畫出10個不同樣;比如寫作,走過某個歷史遺蹟,每個人都能寫出自己的角度。一個靠數據匯成的AI,怎麼能知道某個畫家、作家心裡想的是什麼?AI是沒有「情感」的,它可以做一些搜索資料的工作,卻絕對不能替代寫生、寫作。甚至同一個人,在不同的條件下,景同也會情不同,所以範仲淹的《嶽陽樓記》中既有淫雨霏霏之際登樓的感極而悲,又有春和景明之日的喜氣洋洋。不同的心情也會使看在眼裡的景產生變化,「兩岸猿聲啼不住,輕舟已過萬重山」正是詩人流放途中遇赦返回之時心情愉悅之下觀景的產物,否則,那些猿聲可能就會被寫成嘲笑之聲或「怨聲」「冤聲」了罷。 藝術創作所追求的「境」,生自於情。寫生也好,創作也罷,都少不了情感交流。畫家寫生,是在同寫生對象的交流,是在主客觀的交融中尋找生命的密碼。畫家在畫室創作,有空間氣場的流動,也是和自己靈魂對話的感受積累。而AI是數據合選,是「死」的,它如何懂得這種在空中遊蕩的情感、氣韻、靈魂。 AI參與藝術創作,這是科技的進步,體現了人類的智慧,不失為一種成功。但換個角度看,藝術創作中最重要的參與者和成果——情與趣,卻是AI短時間內無法實現的。人類的藝術創作活動是一個情與趣的享受過程,中國畫大寫意,筆蘸墨水、顏料在宣紙上划動的聲音,紙和筆觸碰划動的感覺和淡墨在紙上慢慢滲化的狀態,油畫家將油畫顏料刮、擦、抹、堆的感覺、雕塑家將泥去掉一些、又塑上幾塊的感覺,歌唱家亮出嗓子發聲音的感覺,都是情與趣和創作活動的互動,是創作活動的體驗。人類的藝術創作成果,可以稱為上品的,都是具備情與趣的作品。中國畫作品以「逸品」「氣韻生動」為最,西方自現代主義以來,無論是表現主義、抽象主義,還是當代的行為藝術、先鋒藝術,均講究在作品中放大「觀念」,是情緒情感和天趣趣味的呈現。作為工具,AI可以幫助人類完成許多要奮鬥多少年才能做到的,或者是做不到的事,但人類的生命體驗、豐富情感,永遠替代不了。 (作者為上海文史研究館館員,上海大學上海美術學院教授、博導)
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