大咖畅谈人工智能与未来：发展势不可挡

12月2日，在2023年“读懂中国”国际会议（广州）上，多名产学研嘉宾围绕“人工智能与人类未来”这一话题进行研讨，会上多名嘉宾对人工智能技术将对经济社会发展和人类文明进步产生的影响，以及带来的风险和复杂挑战等问题进行了讨论。

人工智能治理与全人类命运紧密相关，人工智能会将人类引向何方？现场，时代周报记者记录了众多大咖精彩发言，并就人工智能产业相关问题与多名参会嘉宾进行探讨。

读懂中国|人工智能与人类未来论坛，参会嘉宾合影

人工智能，势不可挡

清华大学原副校长、世界工程组织联合会主席、中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长龚克首先发表演讲。他以“横空出世”的ChatGPT为例在会上指出，人工智能已取得重大技术突破，发展势不可挡，是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。

德国荣根财团总裁彼得・荣根则认为，人工智能代表了新的科技革命，会对就业、医疗、教育等各个领域产生深远影响，但人类不应过于担忧人工智能对社会的冲击，因为人工智能只是一种劳动力，人类依旧会创造财富。他特别指出，中国在机器人的应用方面走在了世界前列，目前全世界一半的机器人应用发生在中国。

中国社会科学院、中国社会评价研究院副院长田丰谈论了人工智能和哲学社会科学研究的未来。她说，人工智能的发展导致哲学社会科学研究的生态发生了重大变化，首先是在学界的内部，大数据和人工智能技术是越来越多地进入社会科学的研究领域，计算政治学、计算法学、计算金融学乃至计算社会科学成为新兴学科蓬勃发展，新文科的建设加速推进，促进了文科与理工科的学科交叉，成为学术界研究的热点。她进一步表示，哲学社会科学研究可能能够抓住人工智能带来的机遇。一是指引科学直觉；二是凝练和解析科学问题；三是匹配专家。她同时认为，哲学社会科学和人工智能相结合还有一个重要领域就是进行政策模拟，提高决策效率和科学性。

创新工场总裁兼合伙人陶宁的演讲主题是“行业的AI”。她认为，有生之年一定会看到很多科幻小说的事情会实现，我们会生活在一个很美好的世界。

面临挑战，全球共治

联合国教科文组织“全民信息计划”信息伦理工作组成员、浙江大学国际传播中心执行主任方兴东分享了近期思考。他表示，技术千变万化，永远追不上，现在AI面临着治理和挑战，本质上还是人，而不是技术。

方兴东认为，我们关注技术的时候还是要把焦点重新回到人本身，只要回归人本身，AI的挑战终究会迎刃而解。

麦肯锡公司前全球董事合伙人、亚洲半导体业务负责人唐睿思在主题发言中指出，中国的人工智能发展既有专利申请方面的领先优势，也面临半导体技术、软件发展等方面的挑战。

龚克则认为，人工智能的风险来自两方面，一方面是技术的不成熟，另一方面是对它的恶意应用，强调大力普及人工智能知识，消除不必要的社会焦虑和培养智能化时代的合格公民是发展人工智能的重要途径。

对于人工智能技术的应用与未来管理，多名嘉宾基于技术的发展现状及风险表达了自己的观点。

香港大学中国与世界治理研究中心创始主任李成表示，国际社会包括一些大国应该携手应对AI相关非常重要的问题，包括伦理、共同的规范、风险管理、AI驱动的武器机制、基础设施的建设、国际金融数据的保护及太平洋(601099)战略的影响。他呼吁，我们应该携起手来，保证一个数据化紧密联系的世界是基于国际对话参与和沟通，互相尊重，要从对方的角度来考虑对方的感受。

中国科学院自动化研究所研究员、联合国人工智能高层咨询机构专家组专家曾毅认为，应当推动智能与赋能性的技术，推进全球的可持续发展。他表示，推动人工智能的全面可持续发展会促进全人类的共同进步和人与自然的共生，发展人工智能需要全球科学链和产业链的协同创新。曾毅还强调人工智能稳健发展的重要性，呼吁推进人工智能立法和在联合国框架内开展全球人工智能治理。

从左至右：张树武、吕本富、米磊正在接受采访，时代周报记者摄

2024，如何看待人工智能技术？

关于人工智能技术发展与产业落地的未来展望，时代周报记者现场采访多名参会嘉宾。

香港大学（深圳）前海国际事务研究院院长、广州粤港澳大湾区研究院理事长郑永年认为：“人工智能真的非常重要。看待人工智能有两方面，首先要有人工智能，其次再谈发展。以数据为例，存量不足非常碎片化，各企业之间数据互不开放。技术一旦出现，没人会放弃，我们要花大力气，让中国的公司有能力竞争。”

科创星创始合伙人、中国科学院西安光机所研究员、“硬科技”理念提出者米磊表示：“现在从创新的角度来说，美国现在做大模型的团队大概也就几家，资源相对集中，中国的大模型数量众多，资源较分散，算力、数据、人才不够集中，现在要迅速减少无效的低水平重复建设。”

关于2024年可以对人工智能技术抱有哪些期待？北京邮电大学人工智能学院特聘研究员、科技部现代服务业领域总体专家组副组长张树武表示：“人工智能技术三个核心店在于算法、算力、数据，技术在不断跃迁。2024年大模型产业可能会更注重基于场景和垂直领域的优化。更注重于产品和产业的发展，同时会在巨头的竞争中更加优化。

此外，从人工智能技术产业落地方向来看，国创会副会长、中国科学院大学经济与管理学院教授吕本富认为：“从应用的角度来说，通用大模型已经跑出。明年在两方面可以考虑，第一专属大模型的私有化，比如用一个开源的软件把行业的私域数据进行专属部署。第二是数字员工，智能时代竞争关键是智能助手，现在已经有很多应用，可能我一个真人员工的工作背后有八个AI助手协助支持，AI助手类似“数字员工”。基于需求来看，专属模型和数字员工这两方面可能是明年落地的关键点。”