高一成績出現「斷崖式下滑」,如何破解?

2025-10-29 03:29 2,573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。

  自2023年起,被外界譽為「人工智慧教父」的傑弗裡·辛頓每年都會在公開場合發出關於AI的警告。   那一年,他提醒人們,AI的發展將帶來越來越大的風險。   2024年,他聲稱,AI將操控人類。   2025年,他在上海舉辦的世界人工智慧大會上,將人類與AI的關係形容為「把小老虎當寵物」——當幼虎長大後,很可能傷人。   近日,2025世界機器人大會在北京亦莊舉行,各類機器人颳起運動旋風。圖/記者 賈天勇 攝   如今,在AI帶來的蓬勃機遇面前,越來越多的人並非害怕技術本身,而是擔心自己無法掌握方向盤。   人工智慧的發展正以難以預測的速度推進,而治理機制和國際共識仍然滯後。   面對這場技術變革,中國正在給出自己的方案——不僅考慮如何發展,更著眼於如何在發展中確保安全、在競爭中尋求合作。   其一是保證人工智慧健康有序發展。   「不發展是最大的不安全。」幾周前的中國網際網路大會上,清華大學智能法治研究院院長申衛星的這句話,引起了業內共鳴。   他認為,當前在人工智慧領域,不能因為治理或立法,扼殺掉產業發展的機會。「但人工智慧也確實必須保證健康有序發展,這個底線是應該明確的。」   業內普遍認為,人工智慧領域的治理,應在設定明確底線的前提下,為發展留出充足的空間。而鼓勵創新應該作為人工智慧治理的第一原則。   近期召開的國務院常務會議明確指出,當前人工智慧技術加速迭代演進,要深入實施「人工智慧+」行動,大力推進人工智慧規模化商業化應用,推動人工智慧在經濟社會發展各領域加快普及、深度融合,形成以創新帶應用、以應用促創新的良性循環。   其二是加快形成多元協同治理格局。   治理的目標不僅是防範風險,更要讓技術在可控範圍內釋放最大價值。國務院常務會議提出,要提升安全能力水平,加快形成動態敏捷、多元協同的人工智慧治理格局。   中國社會科學院法學研究所網絡與信息法研究室副主任周輝對三裡河表示,人工智慧技術屬於顛覆性技術,在治理過程中,需要將一致性評估、合規性審查等引入人工智慧監管機制。同時,考慮到人工智慧發展速度不斷加快,應適應性地構建敏捷治理機制。   此外,由於人工智慧技術在全球各領域都會產生深遠影響,其發展和應用帶來的風險與挑戰往往是跨越國界的,治理更需國際合作。對此,中國是倡導者也是積極實踐者。   中國工程院院士鄔賀銓在2025網際網路安全大會上指出,數字空間是人類共同的新家園,人工智慧與數字安全的挑戰是全球性的,單打獨鬥無法應對。   復旦大學中國研究院副研究員劉典認為,中國應摒棄個別國家的「小院高牆」政策,通過「一帶一路」等多雙邊框架,推動AI技術務實合作。   中國社會科學院法學研究所教授姚佳表示,打造一個全方位、多層次、匯聚廣泛共識,具有包容性、平等性和多元性的人工智慧治理框架,應是各國未來合作的重要方向。   其三是讓技術解決技術的挑戰。   面對人工智慧帶來的新挑戰,傳統、被動、碎片化的安全防護已力不從心,亟須變革。   鄔賀銓曾多次表示,要創新升級數字安全防護體系,構建AI驅動的主動免疫。   2025世界人工智慧大會期間,辛頓呼籲人類探索通用AI訓練方法,使人工智慧向善。   上海人工智慧實驗室主任周伯文指出,在面對長期風險,特別是管理可能超越人類智能的智能體時,要轉向「內生安全」的新思路,即從「讓人工智慧變得安全」(Make AI Safe)邁向「打造安全的人工智慧」(Make Safe AI)。前者是後置性的安全補丁,缺乏敏捷性和韌性;後者則強調安全的內生性和原生性。   人工智慧的未來,並不只是關於算力的競賽。更重要的是,誰能在技術創新與規則之間找到平衡,誰就有可能贏得真正的主動。   中國正在給出的答案,是一條兼顧發展、治理與技術安全的道路。   (「三裡河」工作室)

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