AI时代的未来之问：外滩大会深度解析人类与人工智能的共生路径

在2025年Inclusion·外滩大会即将召开之际，全球十大人工智能系统向人类抛出了一系列深刻问题：哪些职业必须永久由人类承担？当AI决策失误导致损害时，是否应追究其责任？若AI能提升生活质量，你愿意牺牲多少个人隐私？为避免自身能力退化，你会主动限制AI的协助吗？你是否担忧AI幻觉与信息茧房会将人类引入歧途？人类不断强化AI是否在埋下隐患？……

与其将这些视为AI的提问，不如说是人类对自身未来的深刻反思。在“人间一年，AI一天”的快速发展时代，人类迫切需要找到关于未来的清晰答案。

香港大学计算与数据科学学院院长马毅透露，他的电话已被家长们的咨询“打爆”，其中最常被问及的问题是：孩子究竟该学习什么，才能在未来毕业时不致被AI取代？

AI不仅将普通人卷入既兴奋又焦虑的情绪漩涡，也给全球各大政治经济体带来紧迫感。9月11日，2024年图灵奖得主、“强化学习之父”理查德·萨顿（Richard Sutton）在外滩大会的主旨演讲中指出，外界对AI可能引发的偏见、失业乃至人类灭绝的恐惧被过度放大，这种情绪在一定程度上被某些从中牟利的组织和个人所煽动。

世间一切美好的源泉究竟在何处？萨顿的答案是：人工智能与人类的共同繁荣，将源于去中心化的协作模式。

一问：AI在实际工作中的表现如何？

王兴兴：AI落地应用仍处于爆发前夜

已经深入行业的从业者，反而较少感到焦虑，因为他们更清楚地认识到“AI的局限性”。

“当前AI在文案创作和绘画领域，已超越99.99%的人类。但让AI真正执行实际任务，仍是一片待开发的荒漠。”人形机器人领域备受瞩目的宇树科技在宣布IPO后，其创始人兼CEO王兴兴首次公开表达这一观点。

马毅也持有类似看法，他认为当前以大模型为代表的AI仍处于最基础的“种系智能”阶段，高度依赖海量参数和预训练数据，不仅资源消耗巨大、效率低下，而且缺乏个体记忆与自我意识。马毅回顾了智能演进的四个阶段：从DNA代表的种系遗传智能，到生物个体拥有大脑与感知系统形成的个体发育智能，再到通过语言实现的群体智能，最终才是真正意义上的人工智能。

即便站在AI发展的初级阶段回顾，王兴兴坦言最后悔的事仍是十几年前未深入学习AI：“2011年时，我曾对AI充满兴趣，但当时该领域非常冷门，阅读几本书后觉得可行方向有限，于是转向了机器人领域。”

实际上，AI与机器人的融合正催生全新的具身智能产业，旨在让机器人具备AGI能力，能够像人类一样自主感知、规划与行动。本届外滩大会上，众多展示的机器人已能完成炒菜、救援、放置雷管等基础工作动作。

机器狗成功从废墟中救出婴儿

但王兴兴指出，当前具身智能发展仍面临显著挑战。首先，在数据层面，采集和质量问题依然突出，同时需提升数据利用率；其次，在模型层面，多模态数据的融合效果不理想，且模型与机器人控制模态的对齐也是难点，例如基于生成视频让机器人学习家务，视频生成或许已较成熟，但如何将其与机器人控制模态精准对齐，仍具挑战性。

大道至简，任何时代的创业都会遇到共性问题。王兴兴坦言，团队规模扩大后可能降低协作效率，需探索更高效的组织管理方式，无法完全放手不管。

“真正实现AI落地干活，目前仍处于大规模爆发性增长的前夜。”王兴兴表示，AI时代非常公平，只要具备智慧并愿意行动，荒漠中终将长出参天大树。对于有志于创新创业的年轻一代，他建议“忘却过往经验，学习当下最新知识，全力拥抱新时代”。

二问

AI竞争的核心变量是什么？

王坚：前往火星的征程离不开计算

“在开源的关键时刻，OpenAI站到了历史错误的一边。”今年1月底，随着DeepSeek等中国大模型的开源，OpenAI创始人兼CEO萨姆·奥特曼说出了一句令人震撼的话。

1998年，业界最优秀、最开放的浏览器Netscape开源，成为互联网时代的分水岭事件和关键变量。在人工智能时代，开源模型与闭源模型的选择，已演变为AI竞争的核心变量。

阿里云创始人、之江实验室主任王坚认为，仅开源代码已不足以解决问题，开放数据和计算资源是推动AI向前发展的必经之路。

太空始终是最大的资源领域，“如今不能仅将AI应用于手机、电脑，AI不应缺席太空。除了通信卫星、导航卫星、遥感卫星，AI将催生第四类卫星——计算卫星。”王坚所在的之江实验室已通过卫星将AI大模型送入太空。

2025年5月14日对王坚来说是激动人心的一天，由12颗计算卫星组成的“三体计算星座”，首次将与地面相同的8B AI模型送入太空。这意味着，在太空任何位置都能完成数据处理，卫星之间也能实现互联互通。他解释，当卫星进入太阳轨道后，数据几乎无法传回地面处理，只有将AI和算力送入太空，人类才可能真正走出地球。

王坚希望有无数主体共同参与建设“三体计算星座”，在开放框架下共享太空资源，未来将每一颗卫星开放给全球任何人使用。

“人类前往火星的旅程，不能缺少计算与AI的陪伴，这是未来十年乃至二十年最令人振奋的方向。”王坚强调。

三问

AI的终极目标在何处？

孙玄：核聚变能源

“AI的终点是能源，而能源的终点是核聚变。”中国科学技术大学核科学与技术学院教授孙玄重申了行业共识：核聚变是开启下一代文明的关键科技。

100万个GPU的耗电量，相当于北京市用电量的八分之一。AI目前用电量占全球的1.5%，若将AI比喻为“地球大脑”，人脑能耗占人体的20%，因此有预测认为，AI的耗电量未来将占全球总用电量的20%以上。这些数据表明，仅AI领域就将产生巨大的能源缺口。

自2020年起，资本对核聚变的投入显著增长，英伟达、谷歌、OpenAI等国际科技巨头均已布局核聚变领域，押注这一终极能源成为业界共识，核聚变被视为已处于商业化落地的黎明前夕。

据美国聚变工业协会（FIA）2024年7月报告，全球核聚变商业公司累计获得投资达71亿美元，同比增长9亿美元，资本市场融资屡创新高；受访的35家企业中，89%看好核聚变在21世纪30年代末前实现并网发电。

然而，终极能源伴随终极挑战，通往“人造太阳”的道路仍存在技术难点。孙玄解释，实现核聚变的核心科学难点在于约束温度高达上亿度的等离子体，“这有点像试图用笼子困住一头暴躁的野兽，极为困难。”

目前，可控核聚变的主流技术分为激光惯性约束与磁约束两大方向，二者均对工程建造要求极高。无论是研制精密巨型激光器，还是建造ITER（国际热核聚变实验堆）级别的庞然大物，都存在造价昂贵、工期漫长的问题。

在外滩大会上，《IT时报》记者目睹了传说中的“人造太阳”，即合肥星能玄光科技开发的最新可控核聚变模型。

“磁惯性约束”的混合路径能大幅降低造价、缩短建造时间并提升迭代效率，成为束缚“野兽”的有效方法。此外，孙玄提出了突破性展望：“我们能否创造一个能自主学习、自主设计全新聚变堆的AI？它无需依赖现有实验数据，而是基于物理规则自主探索，就像曾经的围棋软件AlphaZero一样？”

四问

AI的明确发展方向是什么？

理查德·萨顿：AI步入“经验时代”

理查德·萨顿认为，人类数据红利正接近极限，人工智能正从“人类数据时代”迈向“经验时代”，其潜力将远超以往。

当前大多数机器学习的目标，是将人类已有知识转移至静态、缺乏自主学习能力的AI系统。“我们逐渐触及人类数据的极限，现有方法无法生成新知识，也不适合持续学习，而持续学习对智能至关重要。”他认为，我们正进入“经验时代”，需要一种由智能体与世界直接交互生成的新数据源。这正是人类和其他动物的学习方式，也是AlphaGo自我博弈中“第37手”的灵感，以及近期AlphaProof在国际数学奥林匹克获得银牌的路径。

萨顿解释，“经验”指观察、行动和奖励这三种在智能体与世界间传递的信号。“知识源于经验，可从经验中学习。智能体的智能程度，取决于其预测和控制自身输入信号的能力。经验是一切智能的核心基础。”他同时指出，强化学习引领我们进入新经验时代，但要释放全部潜力，还需两项尚未成熟的技术——持续学习（continual learning）和元学习（meta-learning）。

“人类最卓越的超能力，在于比其他任何生物更擅长协作。人类最伟大的成就源于协作本身——经济、市场与政府皆是成功协作的产物，”萨顿表示，人工智能和人类繁荣来自去中心化协作，“协作并非总能实现，却是世间一切美好事物的源泉，我们必须寻求协作、支持协作，并将协作制度化。”

展望人工智能未来，他提出四条现实“预测原则”：第一，世界如何运转并无共识，但任何观点都无法凌驾其他；第二，人类将真正理解智能，并通过技术将其创造；第三，当前人类智力水平，很快将被超级人工智能或超级智能增强的人类超越；第四，权力和资源将流向最聪明的智能体。因此，在人类发展进程中，人工智能的替代不可避免。

纵观宇宙历史，萨顿将其分为四个时代：粒子时代、恒星时代、复制者时代和设计时代。他认为人类的独特之处在于“将设计推向极致”，创造出能自我设计的事物，这也正是当前通过人工智能追求的目标。人类至少是催化剂、助产士，更是开启宇宙第四大时代——“设计时代”的先驱。

“人工智能是宇宙演化的必然下一步，我们应以勇气、自豪和冒险精神迎接它。”萨顿总结道。

记者观察

AI演进与落地路线图日益清晰

2025年，注定成为人类历史上不平凡的一年，人类正走在通向AI大时代的道路上，逐渐看清前方的路线图。

学界明确了AI演进方向：解决能源困境，走向太空；产业界设定了明确目标：让AI实际干活。

尽管业界认为预训练模型的规模定律（Scaling Law）逐渐放缓，但源码资本投资合伙人、美国国家工程院外籍院士张宏江指出，规模定律仍是大模型性能提升的第一性原则，即模型参数规模越大、训练数据量越多、计算资源越充沛，性能就越出色。

过去三年中，大模型的单位token价格快速下降，随着性能持续提升，使用成本将进一步降低。智能体成为AI最主流应用，“智能体经济”即将繁荣，“超级个体+Agent”将为组织带来结构性变革。

2025年8月，国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》为中国人工智能发展提供了清晰路线图：到2027年，率先实现AI与六大重点领域深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%，智能经济核心产业规模快速增长，AI在公共治理中的作用显著增强，开放合作体系不断完善；到2030年，AI全面赋能高质量发展，新一代智能终端、智能体等应用普及率超90%，智能经济成为经济发展重要增长极，推动技术普惠和成果共享；到2035年，全面步入智能经济和智能社会发展新阶段，为基本实现社会主义现代化提供有力支撑。

从外滩大会审视上海，AI产业高地的轮廓也日渐清晰。随着《上海市进一步扩大人工智能应用的若干措施》（即“人工智能12条”）落地，人工智能基础理论、方法和工具、新一代通用人工智能、智能芯片、具身智能、智能软件、脑机接口、智算系统等成为重点方向，上海也投入真金白银支持企业：包括6亿元算力券、3亿元模型券、1亿元语料券等。

上海向来以务实著称，给人留下不适合创业的误解，但它从未停止创新步伐，每一步都留下清晰的足迹。