來源：新浪財經(jīng)

　　新浪財經(jīng)北美站康路 發(fā)自瑞士達沃斯

　　2025年世界經(jīng)濟論壇年會將于1月20—24日在瑞士舉行,，年會召集世界各地,、各行業(yè)的近3000名領袖,，探討“智能時代的合作”這一主題。應邀參會的人工智能專家,、清華智能產(chǎn)業(yè)研究院院長（AIR）,、前百度總裁張亞勤在會議期間對新浪財經(jīng)回顧了人工智能過去9年的迅猛發(fā)展,，并就未來的重要議題與全球性挑戰(zhàn)進行了深入探討。作為9年前首次提出“人工智能是第四次工業(yè)革命技術基石”的學者,，張亞勤認為,，人工智能已經(jīng)成為技術發(fā)展的主旋律,，對全球經(jīng)濟和社會的影響深遠,。

　　“2016年初，深度學習剛剛起步，AlphaGo還沒有誕生,，而現(xiàn)在,，人工智能已經(jīng)深入到信息智能、物理智能和生物智能等多個領域,?！睆垇喦诨仡櫟?。

　　他表示,，人工智能的飛速發(fā)展不僅在技術層面引領了第四次工業(yè)革命,，更深刻影響了教育,、醫(yī)療,、交通、能源等傳統(tǒng)行業(yè),。以清華智能產(chǎn)業(yè)研究院（AIR）的全AI醫(yī)院為例,，人工智能技術在短時間內(nèi)完成了從診斷到治療的全流程管理。

　　盡管人工智能已經(jīng)取得諸多成就,，但張亞勤也指出,，人工智能領域仍存在許多亟待解決的挑戰(zhàn)。在理論層面,，大模型的效率與人腦相比依然有較大差距,，智能顯卡和算法通用性雖有顯著進展，但在資源使用效率上仍有巨大提升空間,。他強調(diào),，人工智能的進一步發(fā)展需要扎實的理論支撐,，這將為技術的全面落地提供必要保障。

　　與此同時,，人工智能的應用潛力正在逐步釋放,。在教育、醫(yī)療,、交通等領域,，AI技術的落地正在解決現(xiàn)實問題，但如何加速這一過程,、讓更多行業(yè)受益,，是擺在所有從業(yè)者面前的重要任務?！按竽Ｐ鸵呀?jīng)進入可以使用的階段,，我們應該關注如何讓技術盡快解決實際問題，推動社會和經(jīng)濟的全面進步,。”張亞勤說道,。

　　對于近年來AI研究更多集中在實力雄厚的大型企業(yè)而非高校的問題,，張亞勤表示，大學與企業(yè)的職能各不相同,。大學主要負責培養(yǎng)未來人才和進行基礎性研究,，而企業(yè)則關注工程化創(chuàng)新與商業(yè)落地。他贊同另一位全球知名的人工智能專家李飛飛的呼吁,，認為學術界需要更多的公共資源支持,。

　　“當前學術界的算力資源在全球范圍內(nèi)都顯得不足，無論是美國還是中國,?！睆垇喦谡J為，政府與社會應投入更多算力資源,，支持學術界在人工智能科學計算等領域開展長期研究,。

　　針對諾貝爾經(jīng)濟學獎得主阿西莫格魯關于“AI對生產(chǎn)力提升有限”的觀點，張亞勤表達了不同的看法,。他認為,，人工智能是推動生產(chǎn)力革命的核心技術。未來幾年,，AI將在IT產(chǎn)業(yè),、教育、醫(yī)療,、交通等傳統(tǒng)行業(yè)掀起巨大的變革浪潮,。

　　“到2030年,，人工智能預計將帶來20萬億美元的產(chǎn)業(yè)機會。它不僅深刻改變了芯片,、云計算平臺等IT基礎設施,，還催生了新興的產(chǎn)業(yè)形態(tài)，比如無人駕駛,、智能機器人和AI助手等,。”張亞勤指出,。不過,，他也提醒，人工智能的快速發(fā)展對能源結(jié)構(gòu)提出了新的要求,。預計到2030年,，全球數(shù)據(jù)中心的耗電量可能占總發(fā)電量的10%，這對“雙碳”目標構(gòu)成挑戰(zhàn),。

　　人工智能帶來的潛在風險也是張亞勤高度關注的話題,。他指出，AI未來有無限的可能性,，但必須警惕技術帶來的倫理挑戰(zhàn),。無論是數(shù)據(jù)隱私、算法偏見,，還是AI與人類價值觀的對齊,，都是需要認真思考的問題。他呼吁人工智能的發(fā)展應朝著可控的方向前進,，通過有效治理降低風險,。

　　在2024年9月第三屆國際AI安全對話上，圖靈獎得主約舒亞·本吉奧（Yoshua Bengio）,，中科院院士,、清華大學人工智能學院院長姚期智教授，美國加州大學伯克利分校教授斯圖爾特·拉塞爾（Stuart Russell）曾經(jīng)跟張亞勤一同發(fā)布《威尼斯共識》,，強調(diào)AI安全和公共教育,、基礎設施、環(huán)境健康一樣是公共產(chǎn)品,，且是全球性質(zhì)的公共產(chǎn)品,。

　　面對AI治理的新挑戰(zhàn)，張亞勤對新浪財經(jīng)表示,，短期內(nèi),，大模型帶來的風險集中在虛假信息傳播和社會沖擊等方面，這些問題相對可控，但需要警惕AI進入物理世界和生物領域,。

　　張亞勤建議,，全球需要建立統(tǒng)一的風險控制框架，通過技術手段確保AI發(fā)展與人類價值觀的對齊,。他表示,，過去4年，他參與發(fā)起的國際安全對話機制,，匯集了來自中國,、美國、英國和歐盟的科學家,，已召開三次會議,。他強調(diào)，通過國際對話機制加強合作,，是確保人工智能健康發(fā)展的關鍵,，也是此次他達沃斯之行的重點之一。

　　附部分對話實錄：

　　新浪財經(jīng)：9年前,，您在達沃斯曾經(jīng)斷言,，“人工智能是第四工業(yè)革命的技術基石”。如何評價AI過去9年的發(fā)展,？今年AI有哪些重要議題值得全球關注,？

　　張亞勤：9年前正好是1月份，我提出人工智能是第四次工業(yè)革命的技術治理基石,，是技術引擎。這9年發(fā)展非?？?。2016年1月，當時還沒有AlphaGo,，深度學習也剛剛起步,。那時我作為百度總裁參會，百度已經(jīng)在語音,、文字,、圖像和視頻識別方面開展了很多工作，但還處于深度學習的早期階段,。

　　過去9年,，人工智能發(fā)生了翻天覆地的變化，各行業(yè)和全球經(jīng)濟格局都因此產(chǎn)生了巨大改變,。不僅僅是信息AI,，尤其是近幾年，人工智能進入了物理AI和生物AI領域。當時我提出AI包含三個部分：信息智能,、物理智能,、生物智能。如今,，這三種智能的融合,，實際上是原子、信息,、比特和分子的融合,。這9年間，人工智能已經(jīng)成為目前技術發(fā)展的主旋律,，這讓我感到非常高興,。

　　現(xiàn)在重要的話題，首先是人工智能的理論研究,。不論是大模型,、新型智能體，還是新的算法推理,，都需要更扎實的理論基礎,。目前大模型的效率還遠不及人腦，盡管智能顯卡的通用性有了很大進步,，但效率方面仍需進一步提升,，理論突破將加速其落地應用。大模型已經(jīng)進入可用階段,，無論是語音,、文字、多模態(tài),，還是教育,、醫(yī)療、交通,、新能源領域,，AI都在發(fā)揮作用，關鍵在于如何快速實現(xiàn)全面落地并解決實際問題,。

　　另外需要關注人工智能的風險問題,。未來AI有巨大的發(fā)展?jié)摿蛻脠鼍埃瑫r我們必須考慮風險,，讓AI按照正確的方向,、按照我們規(guī)劃的目標發(fā)展。這主要包括三個方向：理論,、應用和風險治理,。

　　新浪財經(jīng)：由于AI研究對數(shù)據(jù)和算力的要求較高，近年來新發(fā)現(xiàn)更多集中于大公司，而不是高校,。在美國,，李飛飛也曾呼吁更多公共資源投入學界以保持平衡。您在業(yè)界和學界均有豐富經(jīng)驗,，是否有更好的解決方案,？

　　張亞勤：大學和企業(yè)的職能有所不同。大學的第一職責是培養(yǎng)未來的人才,，其次是進行長期性,、基礎性的研究；而大公司更多關注工程化和規(guī)?；膭?chuàng)新,。我贊成李飛飛的觀點，目前學術界的算力資源不足,，無論是在美國還是中國都是如此,。雖然我們在師范大學產(chǎn)業(yè)鏈中擁有相對較多的算力，但仍然不夠,。

　　AI科學計算,、AI生物計算、無人車等領域的研究需要非常強大的算力支持,。為此,，我認為政府和社會應增加對算力的投入，支持學術界進行長期理論研究,。

　　新浪財經(jīng)：關于AI是否能顯著提高生產(chǎn)力,，最新的諾貝爾經(jīng)濟學獎得主阿西莫格魯在論文中提出質(zhì)疑。他預計未來十年,，AI對全要素生產(chǎn)率（TFP）的增長上限不超過0.66%,。您如何看待這一判斷？AI對生產(chǎn)力的影響如何,？

　　張亞勤：我尚未看到他的觀點，但不同的觀點很正常,。我本人并不同意他的判斷,。我認為人工智能是人類歷史上最強大的技術力量，對經(jīng)濟和社會的影響將是革命性的,。在達沃斯人工智能專家委員會的研究中,，我們預測，到2030年,，人工智能將帶來20萬億美元的產(chǎn)業(yè)機遇,。

　　具體來看，人工智能對社會的影響有以下幾個方面：

　　第一，受益最大的產(chǎn)業(yè)是IT產(chǎn)業(yè),，包括芯片,、數(shù)據(jù)中心、云計算平臺,、新軟件,、新架構(gòu)以及相關服務。現(xiàn)在全球市值最高的公司幾乎都與人工智能相關,，例如英偉達,、微軟、蘋果,、Meta和亞馬遜,。

　　第二，人工智能深刻改變了傳統(tǒng)行業(yè),，例如教育,、醫(yī)療、健康制藥,、交通和能源,。以清華智能產(chǎn)業(yè)研究院為例，我們建立了世界首個完全無人的醫(yī)院,，配備了42位AI醫(yī)生和21個科室,，包括護士、病人和藥房,，所有功能均由AI技術實現(xiàn),。這種模式可在短時間內(nèi)迅速提升到大型醫(yī)院的水平，AI醫(yī)生的診斷決策也遠超平均水平,。當然,，AI并不會替代醫(yī)生，但能成為高效的助手,。類似的應用還有AI教師,、無人駕駛、具身機器人等,。

　　此外,，AI的發(fā)展帶來了新的能源挑戰(zhàn)。目前預計未來5年內(nèi),，用電量將增加至少4倍,。到2030年，數(shù)據(jù)中心的耗電量可能占全球總發(fā)電量的10%,。這對能源結(jié)構(gòu)和“雙碳”目標提出了新要求,。

　　新浪財經(jīng)：2024年在威尼斯,，您和其他國際頂尖AI專家強調(diào)AI安全是全球公共產(chǎn)品。您認為實施全球監(jiān)管框架以防范人工智能帶來的災難性風險的主要挑戰(zhàn)是什么,？如何在監(jiān)管與創(chuàng)新之間找到平衡,？

　　張亞勤：短期來看，目前大模型帶來的風險相對有限,，主要包括模型決策的準確性,、虛假信息傳播及社交網(wǎng)絡工具對社會的沖擊等，這些風險是可以控制的,。然而,，當人工智能進入物理世界（如無人車、機器人,、無人機等物理設施）或生物領域（如人腦與生物體連接）,，風險將顯著增加。

　　在這種情況下,，需要建立全球統(tǒng)一的風險控制框架,。這既是技術問題，也是政策問題,。

　　首先,，技術層面需要解決數(shù)據(jù)選擇、模型構(gòu)建和人類價值對齊等深層問題,，并構(gòu)建復雜系統(tǒng)的數(shù)學安全模型,，明確邊界和紅線。

　　其次,，通過國際合作實現(xiàn)監(jiān)管與創(chuàng)新的平衡,。過去4年，我們發(fā)起了國際安全對話機制,，已有中國,、美國、英國和歐盟的科學家參與并召開了三次會議,。今年的達沃斯論壇也將進一步推動國際交流,。