柳梧鐵路施工邁入「智檢」時代 AI設備令檢測效率提升超200%
2025-11-06 22:35 5,173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。
最近，新華網發布的一則反詐短視頻在社交平臺引發關注。這條旨在揭露AI換臉、變聲騙局的宣傳片發布後，有網友說「被嚇到了」，還有評價說「像恐怖片」。這是為什麼呢？原來，很多網友沒有想到，AI換臉、換聲能那麼「真」：短視頻以溫馨的母女視頻通話情節開始。母親正在家裡煲湯等女兒回家，女兒撒嬌說航班延誤又掉了一部手機，央求母親轉帳應急。就在母親用網銀轉帳時，門鈴響起，母親以為沒帶鑰匙的父親回家，暫停轉帳去開門。誰知，門外站著女兒。此時，視頻電話裡的「女兒」還在一口一個「媽，你是世界上最好的媽」。 反詐視頻中，真人與AI變臉「面對面」（圖源：新華網視頻截屏）。所以，宣傳片的主題是告訴網友，AI可以模擬人臉和人聲，視頻裡看到和聽到的都不一定是真實的，要警惕新型詐騙電話。不少網友一邊評價「太嚇人」，一邊詢問：AI技術真的進化到可以如此逼真的「換臉換聲」了嗎？答案是肯定的。只要3步，「換臉」成功「AI換臉、換聲並且用視頻的形式誤導公眾，已經不算技術難題。」人工智慧企業合合信息的技術人員展示了3步換臉：第一步，對著演示屏幕的攝像頭，根據提示上下左右轉頭，錄入真人信息；第二步，選擇兩張想要的新臉照片；第三步，演示屏幕顯示，這名技術人員已經擁有了兩張全新的「臉」，新臉還能跟隨身體的主人做出各種頭部動作與面部表情。對普通人而言，壓根看不出顯示屏幕上的「人」是AI生成的。 左：真人信息錄入；中：選擇要變的「臉」；右：變臉完成（作者攝）。技術人員表示，AI換聲也很方便，很多消費級的軟體已經提供這些服務。只要向相關軟體提供一定的聲紋資源，軟體很快就能模擬目標聲音，實現以假亂真的效果。所以，千萬不要以為反詐短視頻中的「換臉變聲詐騙」是演繹。隨著AI技術的發展，換臉、變聲已經不再困難。而且，有不法分子已經用換臉、換聲等騙取錢財。前不久，湖北警方就披露了一起「變聲」詐騙案件：被害人劉女士接到「孫子」電話說，不當心傷害到別的孩子，「私了」要2萬元錢，怕被母親責罵，「請奶奶救救我，不要告訴媽媽」。劉女士覺得電話那頭就是「孫子」的聲音，決定湊錢幫孫子。接著，孫子說有人來找劉女士拿錢，在交接錢款時，劉女士又聽到了電話裡「孫子」的聲音，確認無誤後，把錢款給了對方。過了幾天，劉女士遇到孫子問起這件事，才發現上當受騙，然後報警。警方經過調查，抓獲了犯罪嫌疑人，並根據被害人提供的線索分析認為，犯罪嫌疑人可能是通過多次撥打座機電話，逐步收集了她孫子的聲紋信息，基於它們用AI技術造假，實施詐騙。識破AI換臉和變聲，這些訣竅有用那麼，如何預防AI換臉、變聲詐騙呢？最簡單的是使用只有當事人才知道的「暗語」或者方言。當視頻通話等涉及轉帳等話題，當事人要先想辦法求證對方是本人還是AI造假。比如，可以詢問對當事雙方都有特別意義的紀念日、改用方言交流等。此時，AI造假極可能露餡。同時，個人應注意保護隱私信息。高清的面部信息、聲紋信息等，都屬於隱私信息，它們都是被模仿的基礎。所以，在社交平臺上曬視頻、曬照片、曬聲音等行為，其實存在一定的被模仿風險。此外，通訊硬體、軟體等服務供應方，則要有「用魔法打敗魔法」的防範思路。技術人員表示，在生活中，不法分子不僅用AI換臉、變聲詐騙，還會用換臉、變聲「撞庫」，盜取他人錢財。比如，不法分子獲得目標對象的臉部圖像後，試圖通過「人臉識別」的方式，登錄目標對象的各種帳戶，盜取數據、轉移財產等。AI造假後「撞庫」的後果往往比AI造假後詐騙更大，所以需要從源頭加以識別、攔截。此時，AI也可以成為幫手：AI通過對光影、臉部紋理、動態五官是否合理等細節的監控和計算，得出鑑定結果。 用AI識別AI造假（作者攝）。「因為AI捕捉和比對的精細度遠遠超過人眼，所以能識別人眼發現不了的造假視頻。」技術人員表示，如果在涉及人臉識別、聲紋識別的服務中嵌入以上技術，那麼能極大限度地防範AI造假。
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