粵港兩地準許持香園圍管制站通行許可證的香港跨境私家車經落馬洲管制站過境
2025-11-11 07:43 5,742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。
勞動經濟學會勞動力市場專委會2025年學術年會暨鄭州大學第三屆全國應用經濟學博士後論壇近日在鄭州大學舉行。與會專家圍繞勞動組合形態的嬗變與管理體系的重構、高校專業布局與就業、我國企業數位化轉型的新測度、數據要素與勞動力市場變革等主題展開深入交流探討，深刻理解勞動力市場的關鍵變化，把脈我國勞動力市場變革與發展新趨勢。 促進高質量充分就業是新時代新徵程就業工作的新定位、新使命。就業質量的衡量既涉及宏觀維度，也涉及微觀維度，既有主觀評價，也有客觀評價。目前來看，通常從收入水平、職業安全、技能發展及工作生活平衡等多維度進行衡量。要提升就業質量，首要路徑是加快發展新質生產力，這是創造大量高質量就業崗位、豐富崗位多樣性並激發創業活力的根本。其次，要著力促進勞動力市場的平衡性，通過推進基本公共服務均等化，健全對農民工、靈活就業及新業態從業人員的社會保障體系，並加強對下崗人員等群體的人力資本投資，以彌合不同市場間的差距。此外，工會的作用不可或缺，能夠在勞動者權益維護、促進和諧勞動關係中發揮不可替代的關鍵作用。 ——中央黨校(國家行政學院)教授，勞動經濟學會副會長 賴德勝 要實現招生就業聯動，結合就業趨勢主動對接人才需求，合理分配招生計劃。其核心在於推動教育結構與區域經濟發展的精準適配，建立持續優化的動態調控機制。然而，優化過程並非簡單的規模增減，要對專業進行精細化管理。例如，對於部分在校生規模增長但就業趨勢下行的傳統專業，需深入分析原因，合理調控招生。同時，對於新興產業專業，避免盲目擴張，要緊密結合本地區的產業發展實際來科學規劃人才培養規模，防止造成新的就業壓力。為實現這一目標，強化省級統籌至關重要，建議建立跨部門協調機制，加大對社會急需緊缺專業的政策與資源傾斜力度，確保人才培養供給側與產業需求側的同頻共振。 ——山東女子學院黨委副書記、校長，中國工業經濟學會副會長 李光紅 數字經濟快速發展的影響並非簡單的「溢出」或「虹吸」，而是通過降低省際貿易成本重塑區域經濟格局，催生了因地而異的複雜空間效應與差異化發展路徑。這種差異化影響源於多重機制的共同作用。從效應分解看，本地生產率提升的溢出效應在東部更顯著；勞動力再配置則呈現東部「核心—分散」與西部「中心—虹吸」的不同模式；貿易條件的改善不僅提升了本地貿易地位，還有力促進了西部地區融入全國統一大市場。這些機制共同催生了東部「質量提升型」、中部「規模擴張型」和西部「效率提升型」的差異化發展路徑。值得注意的是，數字經濟的促進作用存在門檻效應，且生產網絡在傳導增長效應中扮演了關鍵角色。 ——北京師範大學財經處處長，經濟與工商管理學院教授 蔡宏波 經濟發展通過緩解農業生產的季節性資源約束，對促進新生兒期投資和改善長期性別平等方面起著關鍵作用。在傳統農業社會，家庭資源隨農時季節性波動，這種波動與「重男輕女」偏好相結合，導致了對女嬰的投資不足，尤其是在資源稀缺的季節。隨著經濟發展，家庭對農業的依賴性降低，資源約束得到緩解，降低了農業季節性對新生兒投資的負面影響。研究證實，農業生產力的提高以及市場化改革均能顯著減輕這種由季節性因素驅動的性別不平等現象。因此，即使傳統觀念短期內難以改變，通過經濟發展和增加公共資源投入，如教育和醫療，也能有效促進性別平等。 ——北京大學經濟學院學術委員會主任、經濟學系主任 秦雪徵 數據要素是數字經濟深化發展的核心引擎，發揮數據要素乘數效應將為推動高質量發展提供有力支撐。現階段我國數據要素呈現增速強勁，區域發展不均衡，以及數據資本存量、總量和質量差異化顯著，應用潛力釋放不夠等特徵，而高質量充分就業呈現總體快速增長，區域和行業結構性矛盾突出等特徵。豐富數據要素價值釋放路徑，實現數據要素創新性配置，將為實現高質量充分就業提供新契機。數據要素主要通過配置效率機制、技術創新機制和產業升級機制促進高質量充分就業。未來，數據要素將對優化就業結構、彌合區域鴻溝及提升就業質量起到關鍵驅動作用。 ——鄭州大學商學院教授 李飈 (張菁整理)
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