就業攻堅組合拳打出力度溫度深度
2025-11-15 15:57 6,162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。
成都8月9日電 (記者 嶽依桐 邢翀)9日是成都世運會開幕後的第二個比賽日，共產生29枚金牌，中國隊斬獲其中三金。龍舟首次作為世運會正式比賽項目亮相，該項目首場決賽8人座公開組2000米追逐賽金牌被印尼隊摘得。 中國隊當日在空手道、武術和體操項目中攬入金牌。空手道女子組手61公斤級決賽中，東京奧運會季軍龔莉以5:1戰勝日本選手島田佐良良奪冠。龔莉去年因傷病經歷兩次手術，恢復八個月後在成都世運會復出，此番奪冠讓她淚灑賽場。「傷痛不能阻礙我前行，更像是見證我一次又一次榮譽的勳章。」 8月9日，在2025年成都世運會空手道女子組61公斤級決賽中，中國選手龔莉戰勝日本選手島田佐良良，奪得冠軍。圖為龔莉慶祝勝賽。 記者 田雨昊 攝 武術套路比賽，東道主四川籍選手高久尚將男子長拳-刀術-棍術項目金牌收入囊中，兌現了其「在家門口奪冠」的目標；體操技巧賽，2024年世界技巧世錦賽冠軍丁雯妍、顧荃佳、馬一星成功在技巧女子集體(女三)比賽中奪冠，組合近六年的三位姑娘上演一系列高難度拋接、翻騰和舞蹈動作，以29.230分奪冠，其中難度分比對手高出1分多，在藝術表現上也實現了新突破。 此外，中國香港隊也有金牌入帳。楊頌熹奪得武術套路男子太極拳-太極劍全能金牌，上屆世運會他在該項目摘銅。目前，中國香港隊已在本屆世運會贏得三枚金牌。 龍舟起源於中國，有著數千年歷史，此前曾作為表演(展示)項目登上世運會及東京奧運會。本次成都世運會中，龍舟首次成為正賽項目。世運會的龍舟比賽為競技龍舟，保留鼓手和舵手，船型更小、材料更輕。 龍舟項目決出的第一塊金牌是8人座公開組2000米追逐賽，印尼隊首位出發，展現出良好狀態，完賽成績為9分08秒12，拿下冠軍。第二名中國隊的成績是9分19秒22。西班牙隊劃出9分23秒75，獲得銅牌。 當日皮划艇大項的其他項目中，丹麥選手彼澤森在男子單人皮艇短距離中奪冠，成績為13分45秒46，成為該項目首位在世運會成功衛冕的選手。 頗具趣味性的拔河項目上演男子640公斤級決賽，英國隊以3:0力克上屆冠軍瑞士隊成功「復仇」。荷蘭選手施洛瑟以150環滿環成績奪得射準射箭複合弓男子冠軍，這也是成都世運會射箭項目首個滿環金牌。摩爾多瓦老將格盧霍夫/格拉祖諾娃在體育舞蹈標準舞以196.58分強勢奪金，中國組合譚然/周忻凝以172.58分排名第十，追平中國隊世運會該項目最好成績。 8月9日，2025年成都世運會男子室外拔河640公斤級決賽在東安湖體育公園中央廣場進行，英國隊勝瑞士隊奪得冠軍。 記者 劉忠俊 攝 泳池救生項目收官，16枚金牌花落各家，義大利隊以6金領跑，德國隊以5金緊隨其後，德國隊名將尼娜·霍爾特在個人和接力項目上共收穫5枚金牌。 中國隊當日也參與了其他賽事較量。壁球女子單打16強遺材賽，18歲中國運動員劉子儀以3:2取勝，這是中國隊在世運會參賽史中獲得的首場壁球項目勝利；莊天才、徐露分別拿到男子尾波衝浪和女子尾波滑水項目的決賽席位，徐露是開幕式主火炬點火手，她表示決賽準備「放大招」。 目前，德國隊以8金領跑金牌榜，義大利隊以6金緊隨其後，中國隊收穫4金。 10日成都世運會將決出48枚金牌，是本屆世運會產生金牌數最多的比賽日。中國隊有望在蹼泳、泰拳等多個項目衝擊領獎臺，尤其在具有傳統優勢的蹼泳比賽中，有望向金牌發起衝擊。(完)
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