AI预测5年内机器人将超人类，中国企业出海需聚焦全球共同挑战

近期, 清华大学智能产业研究院（AIR）院长张亚勤, 在接受第一财经记者独家专访的时候预计, 未来机器人的数量有可能比人还要多, 实现物理AI的“GPT时刻”，估计大概还需要5年左右的时间。

在张亚勤出席亚洲公益峰会（Philanthropy Asia Summit）这个期间, 他就清华大学人工智能医院的最新进展发表了演讲, 他向记者表明, 合作共赢与“AI向善”会重塑科技出海名片, “出海首先得解决全人类的 ’共同挑战’, 像是公共卫生、气候变暖、老龄化问题, 这些领域跟地缘政治关联程度较低, 并且符合AI‘向善’的理念。”。

张亚勤觉得, 依靠特别强的产业链优势以及创新源头能力, 再联合低门槛的开源生态和深度的本地化共赢合作, 中国企业于出海大潮里面极具竞争优势。

再者, 他还号召科学家, 企业家以及政策制定者凝聚力量, 于促使技术普及的进程当中, 极为严密地防备这技术失去控制以及社会系统性风险的出现。

图源：亚洲公益峰会

物理AI将迎“GPT时刻”

第一财经: 你于博鳌亚洲论坛提及, 智能体AI以及物理AI会迎来爆发, 此情形会给社会生活带去怎样深层次的变革呢?

张亚勤称, 他曾把AI分作三种, 分别是数字智能、物理智能以及生物智能。当下大家常用的GPT、豆包等主要聚焦于数字智能层面。然而这尚未真正踏入我们的物理世界。当进入物理世界时, 这意味着AI会在诸如机器人、无人机、无人车以及我们的基础设施中得以应用出现。在这个时候, 我们所感受到的AI便不只是停留在屏幕上, 而是切实融入到了我们的生活里, 其规模以及影响将会大大增加。

再看往后十年, 每个人都会拥有机器人, 这里面涵盖工业机器人、社会机器人以及家庭机器人, 甚至机器人数量有可能比人更多。物理AI当前最容易实现落地应用的领域是无人驾驶，其技术自身实际上已然成熟, 接下来关键在于规模化运营以及政策法规的跟进。与之相较, 家庭机器人需要应对极为复杂的环境要求, 像做饭、照顾老人小孩这些, 这就需要物理世界的基础模型。要切实达成“GPT时刻”, 估计大概还需要五年左右的时间。

行走在迈向物理世界之际, 我们仍处于探索生物世界的AI进程里, 这或许会耗费更漫长的时间。当下的生物AI研究涵盖脑机接口、新药研发等方面, 重点在于搭建细胞以及蛋白质的基础模型。最终, 我们的目的是塑造出一个生命生物世界的基础模型。

眼下为何数字AI进展这般迅速呢? 原因在于底层基座的大厦已然构建起来了。同样的道理如若生物世界的基础模型得以确立, 与之相关的种种应用迈进也会开启极为快速的激增。等到所有的诸如电网、物流等物理基础设施全部变身为AI化的时候, 这对人类社会将会造成极大的影响。

第一财经：智能体AI将如何助力科学研究？

张亚勤表示, 那绝对呈现出指数级别的态势。在今年, 存在一个意义重大的突破情况, 即AI具备了能够自行进行编程的能力, 是AI教导另一个AI, 智能体能够独立自主地设定目标, 将任务予以分解世界杯直播平台，做出规划, 并进行尝试、犯错以及迭代操作。如此一来, 便推动了“AI for Science”方面的发展进程, 像是运用AI去证明数学公式、物理方程, 甚至是应用于新药研发领域。举例来说, 我们能够借助AI算法, 从数十亿种小分子结构当中, 快速地筛选出有可能成为药物的分子, 这很大程度上让新药研发的速度得以加快。这证实了AI属于人类有史以来最为伟大的技术, 只要运用得恰当, 便能够极大程度帮忙人类去解决看病、气候等方面的难题。

合作共赢与“AI向善”重塑科技出海名片

第一财经, 在地缘冲突常常出现, 贸易摩擦频繁发生的大环境状况下, 什么样的场景能够成为中国科技企业“AI出海”的新的代表性名片呢?

张亚勤表示, 出海这件事, 首先得去应对解决全人类都面临的共同挑战, 像公共卫生方面的状况, 气候变暖所带来的种种影响, 老龄化问题呈现出的态势。这些领域呢, 跟地缘政治之间的关联程度比较低, 并且是契合AI“向善”这一理念的, 也就是AI for Good。

其次, 当下中美在AI路径方面存有差别, 美国倾向于探寻参数上限的闭源大模型, 而中国企业于模型架构的灵活性方面、开源生态方面以及商业效率方面拥有优势, 举例来说, 像现在所谈论的Token出海, 其商业逻辑是正确的, 然而在海外大规模落地时, 必定要结合本地的数据中心, 进而解决网络延迟以及数据安全隐私等一系列问题, 此外, 中国企业具备极为强大的产业链优势以及高度市场化的竞争能力, 只要尊重当地的法律文化, 深度融入本地生态环境, 出海便极具竞争优势。

第一财经, 你提及中国企业出海能够借力“AI向善”理念, 此理念的确能够触碰到各个市场的痛点, 相较于单纯的“卷价格”, 更能够构建生态以及信任。但另一个方面, 不管是气候, 还是医疗, 亦或是普惠金融, 都牵涉大量数据。在全球地缘政治背景状况下, 各地对于数据的敏感度日益增高, 企业该怎么去应对这一矛盾呢?

张亚勤表示, 这便解释了出海抵达任何一个国家时, 都得与本地生态展开深度合作的缘由 , 不管你出口的是机器人 , 亦或是AI模型算法 , 又或者是Token , 商业跟合作的本质并未产生改变 , 特别是针对你所提及的数据敏感问题 , 像医疗领域各地对于隐私要求都较为敏感 , 处于这个时候 , 你就一定要和本地的医院进行深度合作 , 而不是单纯地认为把算法确定好了就能将一切问题解决 , 事情并非如此简单。

事实上, 中国科技企业往海外拓展存在着相当大的内在优势。其一呢, 国内的企业历经多年高度激烈的竞争, 从而培育出了极高的市场化水准以及竞争实力, 特别是互联网企业, 当它们走向海外之后, 常常会发觉海外的竞争并没有那般激烈。其二是具备强大的产业链以及产品质量方面的优势, 现今能够出海的产品价格低廉, 并非是由于人工成本低廉, 而是受益于极高的自动化技术以及机器人的应用。更为关键的是, 当下技术创新的源头越来越多地源自中国。要是说在十到二十年前我们还在模仿美国的话开云正版app下载开云app在线入口，那么现如今诸多原创技术都来自中国。比如说在制药这个领域, 预估直至2025年的时候, 将会有40%的原创药靶点源自中国, 就连英美等这些国家, 都得来到中国去采购靶点。因而, 创新的源头之处, 高效的产业链条, 以及市场化竞争的能力, 共同组建成为我们出海的极大优势。

然而出海绝非是将中国的产品原封不动地照搬出去, 而是必定要高度本地化, 尊重当地的法律, 也要尊重当地的文化, 去和本地企业深度融合, 进而实现双赢。

第一财经提出疑问, 在人工智能发展进程当中, 怎样去保证它对全社会普遍有利, 普惠大众, 而不是让全球南方国家之间的数字鸿沟变得更加严重呢?

张亚勤表示, 这不但得有技术的驱动, 还得要政府跟企业一块儿使劲。详细来讲, 这关联到三种核心力量协同, 其一, 是推动底层科技创新的力量, 这主要依靠科学家持续突破；其二, 是推动技术规模化应用的力量, 这缺少不了企业家的商业化探寻；其三, 是建立有效监管与治理体系的力量, 得靠政策制定者和决策者保障技术发展切实为全人类福祉服务。倘若不存在良好治理, AI的高门槛, 也就是算力、数据、算法这些方面, 极易致使财富以及资源进一步朝着少数企业汇聚, 从而加剧两极分化。

起到很好作用的是开源模型在实现普惠方面, 我一个月前参加了一场会议, 这场会议是联合国的, 在会议上我遇到了很多代表, 这些代表来自非洲等全球南方国家, 他们对中国大模型的开源生态表达了特别的感谢, 虽然美国前沿大模型的效果很好, 不过其使用成本极其昂贵, 相比之下, 像DeepSeek、千问等中国开源大模型门槛低、成本低, 在这些国家的中小企业中非常受欢迎。

另外, 针对AI有可能带来的短期内失业状况, 社会应当去探寻全新的财富分配途径以及工作运行机制, 像全民基本收入（Universal Basic Income, UBI）。伴随生产率获得大幅度提高, 我期望在未来一二十年后, 人们每个星期仅仅需要工作两三天, 并且能够拥有更高的收入, 要让工作更多地从“为了生存”转变为“为了兴趣”。

直面AI三重隐患

第一财经, 当下, 不管是政府, 还是企业, 都极为强调“AI向善”, 你觉得达成AI向善首要的工作是什么。

张亚勤表示, 主要存在三个方面的工作, 其一, 人才乃是基础, 我们要培育专门针对“AI for Better”方向的顶尖人才, 促使他们毕业后投身于AI制药、AI医院、AI绿色计算等事业当中。其二, 需要政府、企业、NGO以及慈善机构等多方展开合作, 推进解决弱势群体问题的大型联合项目。其三, 必须对AI带来的风险予以高度警惕和防范。

第一财经：具体而言世界杯直播观看，我们需要防范AI的哪些风险？

张亚勤：AI带来的风险主要可以归纳为三个层面。

首先存在技术本身失控的风险, 当下的AI算法并未全然透明, 有着“黑盒效应”, 且易于产生幻觉或者制造像深度伪造（Deepfake）这类虚假的内容。一旦未来多智能体系统或者机器人接入了金融系统、核电站以及大型电网等关键物理网络, 失控所带来的后果将严重到难以想象。

其次存在技术被滥用的风险, 也就是, 一旦AI技术落入不法分子手中, 那么就将有可能引发严重的安全攻击。

最终存在着系统性的社会风险, 此风险关联到整个社会结构的变迁, 其中涵盖了AI有可能引发的短期失业潮, 还有企业组织架构的剧变, 以及税收体系的重构等深层次问题。

社会各界面对这些不可被忽视的挑战, 绝不能够盲目乐观, 政府要在鼓励技术创新以及实施有效治理之间寻找到平衡点, 国家相关标准委员会像TC260、TC28最近已出台了一系列标准与治理方案, 在此基础之上, 我一直在呼吁几项关键治理准则, AI生成的内容得有明确标识, 智能体也需具备可追溯身份标识, 并且绝对不允许智能体进行自我复制。

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