【世界說】美智庫：「左手振興製造業，右手扼住供應鏈」 美關稅政策陷入自相矛盾
2026-01-07 03:19 5,972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。
宣稱幫助退款，實則威逼商家、偽造證明，甚至買賣個人信息、從事詐騙 花「小錢」保「大錢」？「職業代退」背後套路重重 律師表示，平臺、商家應進一步完善退款規則，消費者應謹慎辨別依法維權 本報訊 (記者張千)「提前預訂了當地酒店，後因行程變更無法按時入住，訂單不能取消，又不想白白損失上千元。」近日，來自北京的陳先生本計劃前往海南三亞旅遊，但未能成行，為了降低經濟損失，他在二手交易平臺上掛出轉讓信息，「沒想到的是，第一個聯繫我的不是想要入住酒店的遊客，而是聲稱可以幫我退款的人」。 陳先生向記者透露，對方表示，只需200元服務費，同時提供個人信息及訂單詳情，便可幫他取消訂單。而對於代退款方式，對方表示不便告知。 根據陳先生提供的線索，記者調查發現，二手交易平臺上存在不少聲稱能夠有償取消預訂的服務連結，標價多在上百元。除了酒店、機票，代退服務的業務還涵蓋遊戲充值、話費充值、保險保單、教育培訓、婚姻介紹、醫療美容、舞蹈健身等各領域，甚至形成了職業代退「黑灰產」。一些離奇的服務內容讓消費者直呼「這都能退」？ 記者了解到，這類服務的退款金額通常在數百元至上萬元不等。一些賣家明確表示只接大單，有的還要求按照退款金額的一定比例支付服務費。不過，消費者寄希望於花「小錢」保「大錢」，結果卻未必如願。 以代退酒店訂單為例，記者聯繫多位酒店和旅遊行業人士，他們均表示「不靠譜」「不建議」。某在線旅行平臺工作人員向記者介紹，代退的套路通常是反覆致電酒店，通過軟硬兼施的方式強迫退款，還有一些偽造證明騙取退款，但不見得能成功。 對消費者而言，選擇代退還可能面臨各類風險。「代退往往要向賣家提供姓名、手機號、銀行卡號等個人信息，這給了不法分子以買賣個人信息的可乘之機。」北京德恆律師事務所律師鄧煦說。 更有甚者，一些消費者因為代退遭遇五花八門的詐騙陷阱。有的因為提供了個人信息被冒名借貸、套現；有的被要求「充值返現」，先充錢才能退錢……而提供代退服務的多為個人或非法機構，一旦發生糾紛，很難維權。 有關部門曾多次就代退款發布相關風險提醒。以代理退保為例，多地銀保監局表示，一些不法分子聲稱可幫助全額退保，以維權之名行非法牟利、詐騙之實，提醒廣大消費者理性消費，依法維權。 對於避免不法代退擾亂市場秩序，鄧煦建議，一方面，二手交易平臺應該承擔起主體責任，加強對相關違法信息的審核力度，監測異常交易行為；另一方面，有關平臺、商家也應進一步完善退款規則，合理合法處理退款要求。 「消費者應謹慎對待代退信息，切莫輕信，避免因小失大。」鄧煦提醒，消費者應通過官方渠道協商退款，協商不成可向消協投訴或通過訴訟等方式解決。 《工人日報》(2025年08月11日 04版)
免责声明：本文内容与数据仅供参考，不构成投资建议，使用前请核实。据此操作，风险自担。
黑白直播
「活动」首次登录送新手大礼包
- 软件大小: 365.81MB
- 最后更新: 2026-01-07 03:19
- 最新版本: v2.15.6.6
- 文件格式: apk
- 应用分类:ios-Android 迷笛直播
- 使用语言: 中文
- : 需要联网
- 系统要求: 2.57以上
客服热线：137-4982-4861
89
24197
26853
35
2026-01-07 03:19
87942
62
2026-01-07 03:19
17928
41
2026-01-07 03:19
64213
64
2026-01-07 03:19
48653
73
2026-01-07 03:19
31567
24
2026-01-07 03:19
12439
23
2026-01-07 03:19
54798
39
2026-01-07 03:19
43572
84
2026-01-07 03:19
63
27
92
74251
81625
83629
62541
51748
17
48361
21
23
41