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。
近期,力源科技實際控制人沈萬中因違規披露重要信息罪被判刑。力源科技成為今年7月第6家因財務造假涉刑的上市公司,折射出監管層「行刑銜接、立體追責」,以及嚴懲「首惡」的執法新態勢。 所謂財務造假「首惡」,是指在上市公司或經營主體財務造假行為中,起組織、策劃、指揮或主導作用的關鍵責任人,通常為實際控制人、控股股東、董事長、總經理等高級管理人員。這些主體因在造假中扮演核心角色,成為監管追「首惡」的重點對象,需承擔更嚴厲的行政、民事及刑事責任。 力源科技案是嚴懲財務造假「首惡」的典型。一方面,造假存續1年就判刑。相較於傳統造假案動輒3年至5年的持續期,力源科技造假僅存續1年即被查處。力源科技實控人沈萬中除被處以330萬元罰金的行政處罰外,還面臨有期徒刑一年、緩刑一年六個月的刑事處罰。這標誌著資本市場違法成本顯著提高,充分體現了國務院辦公廳印發的《關於進一步做好資本市場財務造假綜合懲防工作的意見》中「強化刑事追責」的導向。另一方面,案例處理速度明顯提升。2022年9月浙江證監局出具警示函後,證監會於2023年1月立案調查,同年6月作出行政處罰,最終在今年7月完成刑事判決。整個過程用時兩年九個月,案件處理周期縮短近半。這種快速查處的機制,能夠有效遏制造假者的僥倖心理。 與力源科技案形成呼應的,是近期「集中爆破」式執法的系列案件:瑞斯康達董事長因專網通信虛假業務被採取刑事強制措施,ST東時實控人因操縱市場獲刑六年半,錦州港副總裁被依法逮捕……今年7月1日至8月7日,共有8家上市公司「首惡」被追究刑事責任,罪名涉及欺詐發行、違規披露、操縱市場等。 新證券法的修訂為此輪嚴監管提供了法律基石。對比舊法,新規將信息披露違法罰款上限從60萬元提升至1000萬元,並新增「控股股東、實際控制人組織指使造假」的從重處罰條款。更值得關注的是,最高人民法院發布的《關於證券糾紛代表人訴訟若干問題的規定》與證監會發布的《上市公司監管指引》形成政策聯動,加速構建「民事賠償+行政處罰+刑事追責」的立體追責體系。 儘管監管持續加碼,但仍有上市公司實際控制人鋌而走險,背後原因值得深思。其一,利益驅動機制尚未根本改變;其二,公司治理失效;其三,中介機構失職。更需警惕的是,隨著註冊制改革深化,部分企業為達到上市標準,造假手段越發複雜隱蔽。如瑞斯康達參與的專網通信虛假業務,通過構建「生產型公司+墊資方」的複雜架構,形成虛假自循環鏈條,這給監管帶來更大挑戰。 治理財務造假亂象,破局之路是構建「不敢假」的市場生態。在監管和執法層面,需要強化刑事司法威懾,可以參照力源科技案,推動建立從證監會立案到公安機關介入的快速響應機制,縮短行政處罰與刑事追責的時間差。在上市公司層面,進一步完善公司治理結構,對審計委員會賦予實質性監督權力。在中介機構層面,探索建立保薦機構、會計師事務所「終身追責」制度,對參與造假的機構處以市場禁入等處罰。在投資者層面,提升投資者保護力度,推廣特別代表人訴訟制度,降低投資者維權成本,形成「造假必賠」的市場預期。 力源科技案猶如一面鏡子,既照見了資本市場的暗角,也折射出監管升級的曙光。當懲戒「首惡」從經濟處罰走向刑事制裁,當造假存續一年即被查處成為新常態,我國資本市場正以前所未有的決心重塑市場信心與制度權威,實現「市場有信、投資安心」的發展願景。(本文來源:經濟日報 作者:趙東宇)
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