今年以來，人工智能（AI）爆出個(gè)超級大網(wǎng)紅ChatGPT。它上知天文，下知地理，博古通今。它才思敏捷，吟詩作畫，編程寫論文，無所不能。它與其他大模型不同，開放了用戶界面，普通人可以像用手機(jī)或電腦一樣，直接應(yīng)用。因此，它圈粉無數(shù)，短短兩個(gè)月吸引上億用戶，且無廣告，完全依賴用戶口碑，掀起全球AI颶風(fēng)，堪稱史上最受歡迎的產(chǎn)品。在ChatGPT橫空出世的幾個(gè)月里，它成為許多會(huì)議的當(dāng)然主題，知名度和影響力史無前例，其幕后推手Open AI也大沾其光，迅速出“圈”，被業(yè)界外的人津津樂道。如果說2016年AlphaGo戰(zhàn)勝人類圍棋最強(qiáng)手的影響力還局限在中國和亞洲，那么ChatGPT則是席卷全球，深入各個(gè)領(lǐng)域各個(gè)層次。
PC互聯(lián)網(wǎng)呈現(xiàn)網(wǎng)景時(shí)刻，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)閃亮iPhone時(shí)刻，ChatGPT的影響力堪比互聯(lián)網(wǎng)，因此，有人稱之為ChatGPT時(shí)刻。
ChatGPT究竟是何方神圣能全球吸睛？它將給AI時(shí)代帶來什么？它給人類驚喜的同時(shí)，又存在哪些隱患？中國將面臨怎樣的機(jī)遇和挑戰(zhàn)？在清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院（AIR），清華大學(xué)“智能科學(xué)”講席教授、中國工程院院士張亞勤院長，娓娓道來他的人工智能觀。
1978年12歲的張亞勤，從山西考入中國科大少年班，是當(dāng)年全國最耀眼的一名大學(xué)生，成為20世紀(jì)七八十年代十年寒窗苦讀者的集體偶像，更是家長眼里“別人家的孩子”。1985年，年僅19歲的他從中國科大研究生畢業(yè)，赴美國喬治華盛頓大學(xué)深造，1989年獲得博士學(xué)位。1999年回國出任微軟中國研究院首席科學(xué)家，一年后擔(dān)任微軟中國研究院院長。2001年微軟中國研究院升格為微軟亞洲研究院，張亞勤擔(dān)任首任院長。2004年他擢升微軟公司全球副總裁，2007年執(zhí)掌微軟中國公司（董事長），兼任微軟亞太研發(fā)集團(tuán)主席。2014年出任百度公司總裁，2019年從百度公司退休后，來清華創(chuàng)辦AIR。
張亞勤從事AI研究數(shù)十年，是數(shù)字視頻和AI領(lǐng)域的世界頂級科學(xué)家和企業(yè)家，擁有60多項(xiàng)美國專利，發(fā)表500多篇學(xué)術(shù)論文，出版11本專著。他發(fā)明的多項(xiàng)圖像視頻壓縮和傳輸技術(shù)成為國際標(biāo)準(zhǔn)，廣泛地應(yīng)用于高清電視、互聯(lián)網(wǎng)視頻、多媒體檢索、移動(dòng)視頻和圖像數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域。
張亞勤是中國工程院院士（外籍)、美國藝術(shù)與科學(xué)院院士和澳大利亞國家工程院院士（外籍）。他也是美國國家發(fā)明院（NAI） 院士，歐亞科學(xué)院院士和中國人工智能學(xué)會(huì)會(huì)士。1997年31歲時(shí)被授予IEEE Fellow，成為歷史上獲得這一榮譽(yù)最年輕的科學(xué)家。
AI時(shí)代的操作系統(tǒng)
張亞勤認(rèn)為，過去30年，IT行業(yè)最重要的變革是實(shí)現(xiàn)數(shù)字化。人工智能的三要素：算力、算法和數(shù)據(jù)，過去10年算力增加了10萬倍，遠(yuǎn)超摩爾定律。數(shù)據(jù)是新一代AI，特別是大模型的基石。數(shù)字化經(jīng)歷三個(gè)發(fā)展階段，數(shù)字化1.0是內(nèi)容數(shù)字化，包括文本、音樂、圖片、視頻、語言，直接產(chǎn)物是消費(fèi)者互聯(lián)網(wǎng)；數(shù)字化2.0是企業(yè)數(shù)字化，即企業(yè)信息化，如ERP、CRM、商務(wù)智能、企業(yè)智能等，直接產(chǎn)物是云計(jì)算；現(xiàn)在是數(shù)字化3.0時(shí)代，信息、物理、生物世界的數(shù)字化，比如車、機(jī)器、城市、道路、家庭、大腦、身體器官、細(xì)胞、分子、基因都在數(shù)字化。1.0到2.0是從原子到比特，3.0是比特和原子分子的相互映射，直接產(chǎn)物是海量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)比1.0和2.0時(shí)代大很多數(shù)量級，這是AI發(fā)展最重要的基石。
AI的鼻祖是圖靈。圖靈測試可驗(yàn)證人類是否能夠分辨出交互對象是人還是機(jī)器。ChatGPT是人類第一個(gè)通過圖靈測試的智能體。之前很多年所做的聊天機(jī)器人屬于分析式、決策式、預(yù)測式、鑒別式AI，在專有領(lǐng)域如智能客服等方面表現(xiàn)很好，但跨領(lǐng)域效果一般，因?yàn)檫€不是通用類生成式AI。ChatGPT走向通用AI。大模型用不同的微調(diào)策略，執(zhí)行不同的任務(wù)。因此，從產(chǎn)業(yè)方面講，GPT+等各種大模型是AI時(shí)代的“操作系統(tǒng)”。
鐘秀斌（下文簡稱鐘）：張?jiān)洪L好！好久不見，您還像當(dāng)年一樣精神抖擻，沒什么變化。我看過您近期關(guān)于AI和大語言模型ChatGPT的一些演講，受益匪淺。我們多數(shù)人沒有AI背景知識，特別期待您這樣的權(quán)威學(xué)者科普一下，如何認(rèn)識ChatGPT這一現(xiàn)象級的新事物？
張亞勤（下文簡稱張）：ChatGPT及其所引領(lǐng)的大語言模型和生成式AI，不是橫空出世的，而是隨著人工智能技術(shù)發(fā)展進(jìn)化而來的。大基礎(chǔ)模型 Foundation Model （FM）正在成為人工智能時(shí)代的操作系統(tǒng)。
說到操作系統(tǒng)，人們自然想到 PC時(shí)代的Windows，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的安卓和iOS。現(xiàn)在有兩種操作系統(tǒng)，一種是在云平臺上，一種是在用戶終端上。GPT所代表的大模型是云平臺里的操作系統(tǒng)。云平臺有IaaS（基礎(chǔ)設(shè)施層）、PaaS（中間層即平臺層）和SaaS（軟件服務(wù)層）三層。GPT可以理解為MaaS（Model as a Service），模型即服務(wù)，屬于PaaS層。
云和端的說法比較形象。在端這邊，是一個(gè)更小的系統(tǒng)，會(huì)具體到手機(jī)、機(jī)器人、無人車等物體上。這個(gè)系統(tǒng)較小，建立在現(xiàn)有的體系之上，比如手機(jī)終端建立在安卓和iOS上，或建立在機(jī)器人操作系統(tǒng) Ross之上。
操作系統(tǒng)會(huì)撬出一個(gè)大的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，包括硬件（芯片）、軟件和服務(wù)體系。大語言模型是AI時(shí)代的平臺級技術(shù)，將形成比移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模更大的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。
移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)生態(tài)比 PC時(shí)代要大一個(gè)數(shù)量級，ChatGPT為核心的AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)比移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)還要大一個(gè)數(shù)量級?，F(xiàn)在的AI芯片不同了，芯片早期是 CPU x86，后來是ARM，現(xiàn)在AI芯片多是GPU、ASIC等。AI時(shí)代，大模型的算法也不同，整個(gè)計(jì)算架構(gòu)完全變了。
馮諾依曼架構(gòu)過去60年一直是計(jì)算機(jī)架構(gòu)的主體， 目前需要新的計(jì)算架構(gòu)。大模型需要大計(jì)算，無論GPU，還是數(shù)據(jù)中心，其內(nèi)部通信功能很強(qiáng)而形成大連接大計(jì)算。深度學(xué)習(xí)算法需要大量的向量Tensor運(yùn)算，稀疏矩陣和布爾代數(shù)邏輯。數(shù)據(jù)處理的這些變化，需要新的芯片架構(gòu)、新的指令集、新的框架、新的工具鏈，在此之上的應(yīng)用也得重寫。比如從電腦到手機(jī)，手機(jī)上的APP是新的，各類平臺上有APP store，商業(yè)模式同樣發(fā)生變化。這是我從產(chǎn)業(yè)方面理解所帶來的新體驗(yàn)與新變化。
AI三大要素算力、算法和數(shù)據(jù)變化了，基于ChatGPT或者FM上的應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)模式也隨之改變。因此，它在成為AI時(shí)代的操作系統(tǒng)。
人們現(xiàn)在感受還沒那么深。就像我們所經(jīng)歷的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展一樣，剛開始只在行業(yè)內(nèi)擴(kuò)散，然后走向通用，在各個(gè)垂直領(lǐng)域里深入融合。ChatGPT也是這么一個(gè)過程?，F(xiàn)在為什么ChatGPT的震撼這么大，因?yàn)樗杏脩趔w系，界面有接口，用戶可以直接應(yīng)用它。
過去大模型基本都有API（應(yīng)用程序接口，Application Programming Interface），像Windows一樣呈現(xiàn)一個(gè)界面，用戶直接用，但后臺復(fù)雜的計(jì)算處理，用戶不知道。
ChatGPT像Office一樣，用戶可以直接用。目前尚是一個(gè)最簡單的接口，今后它會(huì)發(fā)展成橫向通用模型，會(huì)有各種垂直模型，應(yīng)用在toB（行業(yè)）的垂直領(lǐng)域，機(jī)會(huì)非常大。
鐘：從計(jì)算機(jī)到人工智能，工具或者技術(shù)能力越來越強(qiáng)大。比如1998年IBM深藍(lán)計(jì)算機(jī)打敗國際象棋高手，2016年AlphaGo戰(zhàn)勝人類圍棋高手，2021年AlphaFold成功預(yù)測了人體蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，意味著AI開始攻克生物科學(xué)和醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的重大難題。這些成果令人驚嘆，AI在計(jì)算和邏輯方面比人更具優(yōu)勢。ChatGPT完全可能融會(huì)貫通人類有史以來的所有知識，它是否會(huì)突然“涌現(xiàn)”出一種新的能力和價(jià)值來，比如在數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)、生物等基礎(chǔ)研究，甚至在藥物研發(fā)、蛋白質(zhì)解析、基因編輯、智能駕駛等應(yīng)用領(lǐng)域，有較人類更出色的能力，去解決人類未曾解決的難題？
張：AI生成式大模型正在朝這一方向走，這些都是未來必然的發(fā)展趨勢。深度學(xué)習(xí)AI可以分成兩個(gè)階段，第一階段是解決專用問題，比如說AlphaGo下圍棋，AlphaFold解析蛋白質(zhì)，已經(jīng)超過人類。無人駕駛其實(shí)也已超過人類，只是大規(guī)模商用還需要點(diǎn)時(shí)間。語音識別、人臉識別能力AI超過人類。AI在每個(gè)專業(yè)任務(wù)的能力基本上與人類差不多，過去的5年AI發(fā)展很快，在每一個(gè)垂直領(lǐng)域和解決某一類問題的能力還會(huì)繼續(xù)提高。
ChatGPT開始具備一定的通識能力，把人類的知識融合在一塊，變成生成式AI大模型，它就可以寫文章、作畫、編程序。目前也能做些簡單的數(shù)學(xué)題，考試和人類平均水平差不多，甚至更強(qiáng)。但是要在數(shù)理化領(lǐng)域做基礎(chǔ)科研，它還需要更大的數(shù)據(jù)，培養(yǎng)更多的能力。為什么ChatGPT能寫程序？是由于Open AI把Github等開源社區(qū)上10億行代碼，拿來訓(xùn)練后而形成的能力。今后，如把所有的數(shù)學(xué)知識（包括數(shù)學(xué)公式）都訓(xùn)練之后，ChatGPT數(shù)學(xué)肯定做得很好。只要有足夠的物理學(xué)數(shù)據(jù)，它經(jīng)訓(xùn)練之后，物理水平也能很高。有家公司在訓(xùn)練ChatGPT，嘗試批閱高考試卷，據(jù)說批得還挺準(zhǔn)的。
可能有很多公司在每一個(gè)垂直領(lǐng)域去做AIforScience這些事。5年之后AI數(shù)理化做題水平都會(huì)超過人類。它可以證明人類有些證明不了的數(shù)學(xué)、物理公式或猜想。它不僅可幫人類證明數(shù)學(xué)題，還可能發(fā)明新公式，它每天都在學(xué)習(xí)，會(huì)不斷進(jìn)步。甚至了解各種化學(xué)反應(yīng)后，會(huì)推導(dǎo)新的化學(xué)反應(yīng)式。人的精力和能力是有限的，而AI不一樣，它學(xué)會(huì)了數(shù)理邏輯和各種定律后，綜合能力完全可能強(qiáng)過人類。
當(dāng)然，人類有些能力AI是沒有的。如果把人的能力分成三個(gè)層次，第一層感知能力，像聽說交互或圖像識別，AI和人類差不多，甚至比人還強(qiáng)；第二層邏輯能力，AI的推理、判斷能力，將來發(fā)展和人類也差不太多；第三層情感和意識能力，AI沒有。人的感情和意識，AI雖然可能會(huì)學(xué)習(xí)，但是我們目前并不知道人類的情感和意識是怎么產(chǎn)生的。因此，人可能會(huì)對AI有情感，但它對人可能并沒有情感，或者不是真正的情感。對于通用AI或者超智能體，大家可能覺得它們會(huì)有自我意識。就像好萊塢科幻電影里的機(jī)器人，最后控制了人類。我覺得這不太可能。
鐘：您能肯定AI不會(huì)有情感，對人類也不會(huì)有情感？
張：我覺得有時(shí)候這是一種哲學(xué)或者是一種信仰，我也不肯定，因?yàn)檫@是個(gè)悖論。
人類情感和意識是怎么產(chǎn)生的？到底這是碳基生命的特點(diǎn)，還是比如說人類記憶力達(dá)到一定程度，或者推理能力達(dá)到一定程度之后就有意識了？我們并不知道。既然不知道，我們只能選擇相不相信。我是選擇不相信。因此，這沒有對錯(cuò)，而是每個(gè)人的判斷或者信仰問題。
像對待核武器一樣重視AI風(fēng)險(xiǎn)
2019年張亞勤到清華大學(xué)創(chuàng)建AIR，出任掌門人。幾十年來引領(lǐng)AI研究的他，將目光聚焦在應(yīng)用研發(fā)上，致力于AI與產(chǎn)業(yè)融合。他給AIR立了規(guī)矩——做負(fù)責(zé)任的AI，提出3R原則，即通過Responsive（積極響應(yīng)）、Resilient（適應(yīng)發(fā)展）、Responsible（堅(jiān)守價(jià)值）三大準(zhǔn)則，來推動(dòng)AI賦能行業(yè)發(fā)展。
如何做負(fù)責(zé)任的AI？張亞勤認(rèn)為，要了解不同行業(yè)的底層基礎(chǔ)，分析技術(shù)將產(chǎn)生的影響和后果，通過技術(shù)創(chuàng)新，國際合作和治理，廣泛應(yīng)用AI推進(jìn)第四次工業(yè)革命。因此，AIR選擇智慧交通、智慧物聯(lián)、智慧生命作為主攻的三大方向，以人的生存環(huán)境、生命健康和人的價(jià)值為主題，發(fā)揮AI效能，造福人類。
張亞勤多年領(lǐng)導(dǎo)世界頂流公司和頂級研發(fā)團(tuán)隊(duì)，比常人更深諳技術(shù)的兩面性。他熱愛AI，擁抱AI，他確信AI將給人類帶來無法限量的價(jià)值，是人類第四次工業(yè)革命引擎。同時(shí)，他深信AI存在尚未為人所知的不確定性風(fēng)險(xiǎn)，因此，當(dāng)國際上有學(xué)者將AI風(fēng)險(xiǎn)和核戰(zhàn)爭、新冠疫情相提并論，需要引起人類高度重視時(shí)，他和老東家比爾?蓋茨在第一時(shí)間回應(yīng)，并在這份聲明上簽名，表明心跡：一定要把人的價(jià)值、價(jià)值觀和責(zé)任放在技術(shù)之上。
鐘：人類科技史表明，一項(xiàng)新技術(shù)人類使用到一定程度后越用越熟練，效用也越大。反過來，一旦失控，它也可能對人類傷害越大。比如核能技術(shù)，既能綠色應(yīng)用，也能制造核武。現(xiàn)在的社交網(wǎng)絡(luò)成為人們生活的標(biāo)配，可網(wǎng)絡(luò)詐騙層出不窮?；蚓庉嬁梢栽卺t(yī)療上造福人類，但同樣也可在科學(xué)倫理不允許的地方犯錯(cuò)。化學(xué)造福人類滿眼皆是，但也有人為了牟利，往食品添加不宜食用的化學(xué)品。
正因?yàn)锳I的超能表現(xiàn)，令人不免想到如何使它與人類的價(jià)值觀和目標(biāo)對齊的問題。您如何看這一問題？
張：這一問題我20年前就開始談了。每當(dāng)AI有進(jìn)展，這個(gè)問題就會(huì)回來。這也自然，任何技術(shù)能力越來越強(qiáng)時(shí)，它的風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)越來越大。早期人們不太相信AI的能力，好多人覺得像是吹?！，F(xiàn)在看起來，當(dāng)年科幻電影里的AI場景和內(nèi)容，現(xiàn)在已越來越近了，正一步步成為現(xiàn)實(shí)。
人類擁有兩種智慧：發(fā)明技術(shù)和控制技術(shù)走向，二者要均衡，目前后者稍微落后了些。要解決AI和人類價(jià)值觀對齊問題，第一，做技術(shù)的人要把技術(shù)和研究放到對齊上面，先要讓機(jī)器理解人的價(jià)值，追隨人的價(jià)值。對齊（alignment）這個(gè)詞很好，其實(shí)這不僅僅是倫理的問題，還有如何實(shí)現(xiàn)的問題。做技術(shù)和研究的人要致力于實(shí)現(xiàn)對齊任務(wù)，不能只開發(fā)能力，不著力對齊問題，這是相當(dāng)重要的問題。現(xiàn)在有門新學(xué)科AI Security Research，即AI安全研究，就像航天有門學(xué)科RocketSafety Engineering，專門研究火箭安全工程。AI也需要有人專門研究安全問題。
第二，要制定和堅(jiān)持一些基本原則。20世紀(jì)50年代美國科幻作家阿西莫夫定義了機(jī)器人和人類的三原則。2017年一批科學(xué)家又制定了《阿西洛馬人工智能23條原則》（Asilomar AI Principles），我認(rèn)為這是人和機(jī)器的基本原則。機(jī)器永遠(yuǎn)是從屬體，人類是主體。不管機(jī)器、軟件，或是機(jī)器人也好，它是從屬的，其主體可以是人，也可以是公司，或者我們目前的實(shí)體。
因此，機(jī)器產(chǎn)生的任何行為，主體要負(fù)責(zé)任，并從法律層面明確主體責(zé)任。比如說無人車出車禍，用戶和制造無人車軟件的技術(shù)公司，加上保險(xiǎn)公司等主體共同承擔(dān)主體責(zé)任，就像現(xiàn)在司機(jī)出車禍，可能是司機(jī)問題，也可能是車的問題，由用戶或車廠和保險(xiǎn)公司承擔(dān)事故責(zé)任。AI也一樣，今后也得購買保險(xiǎn)?？傊?，AI本身不能獨(dú)立成為主體。
第三，AI不能有自己獨(dú)立的倫理和價(jià)值系統(tǒng)。它服務(wù)人的系統(tǒng)，它的價(jià)值就是人的價(jià)值，它的倫理體系就是人的倫理體系。我們要讓它服從這一體系，實(shí)現(xiàn)這一體系。此外AI要可信任，具備安全性和可控性，這點(diǎn)也非常重要。
這類問題涉及技術(shù)、倫理道德和法律層面。當(dāng)前人們在這方面所做工作還不多。最近歐洲剛簽署一個(gè)新規(guī)則，中國網(wǎng)信辦起草了《生成式人工智能服務(wù)管理辦法（征求意見稿）》，工信部出臺《工業(yè)和信息化領(lǐng)域數(shù)據(jù)安全管理辦法（試行）》。技術(shù)研發(fā)、道德倫理、立法監(jiān)管等合力并進(jìn)，才能讓AI發(fā)展更健康。
我們歡迎政府立法監(jiān)管，監(jiān)管才能使AI方向正確。哪怕走得慢一點(diǎn)，也需要監(jiān)管，以確保方向正確。有時(shí)政府政策法規(guī)出臺相對慢些，就像互聯(lián)網(wǎng)一樣，剛開始野蠻生長，發(fā)展到一定程度，才能出臺法規(guī)加以規(guī)范。因此，正如我之前所說的兩種智慧要平衡，技術(shù)往前跑，監(jiān)管來規(guī)范。信息社會(huì)技術(shù)發(fā)展快，人的意識形態(tài)、政策法律體系仍然按工業(yè)時(shí)代的節(jié)奏，自然會(huì)滯后些。
問：信息時(shí)代面臨的互聯(lián)網(wǎng)治理問題越來越突出。比如個(gè)人隱私信息保護(hù)，類似健康碼、行程碼，在特殊時(shí)期，人們?yōu)楣矁r(jià)值而讓渡一些個(gè)人權(quán)利。但如果國家相關(guān)立法沒有跟進(jìn)，這類工具就可能被濫用?，F(xiàn)在網(wǎng)購已成為人們?nèi)粘Ｉ畹囊环N方式，但一些平臺利用大數(shù)據(jù)算法，可把用戶瀏覽過的一些物品，無限地推送給用戶，干擾用戶購物體驗(yàn)。
AI時(shí)代類似的問題肯定不會(huì)少。人們在享受AI帶來的便利的同時(shí)，也必然會(huì)受到負(fù)面影響。正如您所說的，技術(shù)發(fā)展和風(fēng)險(xiǎn)控制要平衡，齊驅(qū)并進(jìn)。如何讓主導(dǎo)技術(shù)發(fā)展的科學(xué)家和工程師們有清醒的認(rèn)識和堅(jiān)定的原則，哪些是要鼓勵(lì)發(fā)展的應(yīng)用，哪些是要時(shí)刻警惕的技術(shù)？如何培養(yǎng)他們科技為善的價(jià)值觀？
張：我在清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院（AIR）強(qiáng)調(diào)，做研究或者做技術(shù)，一定要把人的價(jià)值、價(jià)值觀和責(zé)任放在技術(shù)之上。因此，AIR選擇了在未來五年十年AI具有巨大影響力的三個(gè)方向，研究課題（包括與公司合作項(xiàng)目）都與這一理念相關(guān)。一是智慧物聯(lián)，面向雙碳（碳達(dá)峰碳中和）的綠色計(jì)算、小模型部署到端等，節(jié)能減排。物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用廣泛，可以做許多東西，但AIR選擇圍繞雙碳做文章。二是智慧交通，機(jī)器人和無人駕駛，安全第一。無人駕駛安全性增加10倍以上，現(xiàn)在90%交通事故都是人為事故。AI駕駛可以排除人工駕駛中的失誤，大大增加安全性。同時(shí)，低碳節(jié)能減排，各種應(yīng)用無縫銜接，效率高。三是智慧醫(yī)療，AI新藥研發(fā)、生物技術(shù)，服務(wù)人的生命健康。
清華AIR的選題圍繞人的生命健康、生存環(huán)境和人的價(jià)值，基于計(jì)算機(jī)學(xué)科基礎(chǔ)ABCD（Artificial Intelligence, Big Data, Cloud, Device），面向世界科技前沿、經(jīng)濟(jì)主戰(zhàn)場、國家重大需求和人民生命健康的方向，開展相關(guān)研究工作。這是AIR社會(huì)責(zé)任所在。我們要有這樣的認(rèn)識，但確實(shí)存在挑戰(zhàn)。這一挑戰(zhàn)不僅僅是人工智能，而是面對所有的技術(shù)。
每項(xiàng)技術(shù)就如核技術(shù)，如果人類有選擇，也許最好不去找像鈾或鐳這些放射性物質(zhì)。核磁共振醫(yī)學(xué)應(yīng)用造福人類，而核武器卻可以毀滅人類。
像化學(xué)和生物，早先有生物戰(zhàn)和化學(xué)武器。后來因?yàn)槭澜绱髧g達(dá)成共識，立法禁止使用生物化學(xué)武器。核武器出現(xiàn)后，也就相應(yīng)立法禁核。現(xiàn)在的基因編輯技術(shù)，世界各國也有明確的立法，不能用于改變物種，尤其是針對人類。
需要有一些清晰的基本規(guī)則，來規(guī)范和約束技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用。AI，尤其現(xiàn)在到大語言模型程度之后，由于具備生成式能力，具有不可預(yù)測性，它能生成什么人們并不能完全預(yù)知。
過去AI工作主要幫助人做分析、決策和預(yù)測，但現(xiàn)在它完全可能創(chuàng)造出新的東西，不加控制，未必是好事。尤其是銀行金融或者具有關(guān)鍵使命的系統(tǒng)，應(yīng)用AI時(shí)，小心保守些為好。AI有些能力的因果關(guān)系目前人類還不清楚，比如說智能有限問題、AI怎么達(dá)到智能、黑盒子問題或者透明性問題，人們并不明晰它的因果關(guān)系。
我們有時(shí)了解what而不太清楚why，可能了解what百分之三四十就可以做，知其然不知其所以然。其實(shí)Why很重要，我們現(xiàn)在不清楚AIWhy的情況下，所以在應(yīng)用到物理系統(tǒng)或關(guān)鍵使命體系時(shí)，更得小心保守。
問：今天處于AI時(shí)代，人們不得不面臨如何確保AI與人類價(jià)值觀和目標(biāo)對齊的問題。您作為權(quán)威AI科學(xué)家，見過世面，稟賦異人，更能感受控制技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)的重要性和迫切性。
張：現(xiàn)在越來越感受到問題的重要性，越來越多地討論這些類問題。以達(dá)沃斯論壇為例，我十多年前參加達(dá)沃斯論壇的時(shí)候就在討論AI對第四次工業(yè)革命或者社會(huì)變革的深刻變化和深遠(yuǎn)影響。但從2018年開始，達(dá)沃斯論壇的議題開始主要談?wù)揂I發(fā)展所帶來的風(fēng)險(xiǎn)及其管控，在剛剛閉幕的天津夏季達(dá)沃斯論壇上，80%議題都談風(fēng)險(xiǎn)控制。
早年我參加達(dá)沃斯論壇時(shí)，大家多在探討AI的能力，對它具有什么特別功能并不確信，認(rèn)為人工智能就是個(gè)軟件，所能做的事情有限，不可能對產(chǎn)業(yè)有什么深遠(yuǎn)影響。
之后人們越來越多地談?wù)揂I相關(guān)話題。先是談數(shù)據(jù)，擔(dān)心掌握大數(shù)據(jù)會(huì)形成數(shù)據(jù)壟斷大公司。我2019年以百度總裁的身份參加達(dá)沃斯論壇。當(dāng)時(shí)有二三十家大公司CEO都在討論大公司大責(zé)任大擔(dān)當(dāng)?shù)脑掝}。特別是當(dāng)時(shí)臉書（Facebook）數(shù)據(jù)泄露和操縱選舉事件發(fā)生后，人們覺得公司掌握數(shù)據(jù)越多，AI能力越強(qiáng)，需要承擔(dān)的責(zé)任也更大。這幾年大家的風(fēng)險(xiǎn)意識增強(qiáng)。之前國內(nèi)媒體很少談?wù)揂I風(fēng)險(xiǎn)，像你這樣問我的人很少，一般都是關(guān)注AI怎么改變產(chǎn)業(yè)，投資機(jī)會(huì)在哪里，中國和美國企業(yè)如何競爭等等。
我們擁抱AI，希望它走得更好。但目前對于AI可能的風(fēng)險(xiǎn)問題，已經(jīng)引起越來越多的人關(guān)注和擔(dān)心。最近關(guān)于AI風(fēng)險(xiǎn)有兩份著名的公開聲明，一份由特斯拉創(chuàng)始人、SpaceX公司CEO埃隆?馬斯克（Elon Reeve Musk）和美國未來生命研究所（Future of Life Institute）創(chuàng)始人、《生命3.0》作者邁克斯?泰格馬克（Max Tegmark）發(fā)起的，呼吁暫停訓(xùn)練比GPT4更強(qiáng)大的AI模型至少6個(gè)月。
另一份由劍橋大學(xué)助理教授戴維?克魯格（David Kreuger）發(fā)起，包括多倫多大學(xué)教授杰弗里?辛頓（Geoffrey Hinton）和深度學(xué)習(xí)之父、圖靈獎(jiǎng)得主、蒙特利爾大學(xué)教授約書亞?本吉奧（YoshuaBengio），比爾蓋茨、OpenAICEO（主導(dǎo)ChatGPT）山姆?奧特爾曼、谷歌 DeepMind 首席執(zhí)行官戴米斯?哈薩比斯（Demis Hassabis）等多位頂級研究人員、工程師和CEO，就AI對人類可能構(gòu)成的威脅發(fā)出最新警告，超過350位相關(guān)領(lǐng)域人員共同簽署了這份只有22個(gè)單詞的聲明：“減輕AI帶來的滅絕風(fēng)險(xiǎn)，應(yīng)該與流行病和核戰(zhàn)爭等其他社會(huì)規(guī)模的風(fēng)險(xiǎn)，一起成為全球優(yōu)先事項(xiàng)?！卑袮I可能帶來的風(fēng)險(xiǎn)，用了十分顯眼的詞——滅絕風(fēng)險(xiǎn)。AI風(fēng)險(xiǎn)等級和核武器、流行病相提并論。
第一份聲明我沒簽名，因?yàn)槲矣X得科研很難停得下來。一個(gè)企業(yè)可以暫停研發(fā)，其他企業(yè)未必會(huì)暫停；或者一個(gè)國家可以暫停相關(guān)研究，但并不能阻止另一國家繼續(xù)。第二份聲明我簽名了，我認(rèn)為做人工智能研究要是沒有這樣的風(fēng)險(xiǎn)意識，就不會(huì)重視，如果AI研究一旦失控就會(huì)帶來災(zāi)難性的風(fēng)險(xiǎn)。有了風(fēng)險(xiǎn)意識之后，政府、企業(yè)、研究院校、社會(huì)各方就會(huì)像對待核武器、新冠疫情一樣，時(shí)刻警惕，強(qiáng)化監(jiān)管，使技術(shù)走在正確的道路上，從而達(dá)到發(fā)展和風(fēng)險(xiǎn)的平衡。
AI時(shí)代的中國機(jī)會(huì)與挑戰(zhàn)
在越來越不確定性的今天，中國發(fā)展面臨著更為復(fù)雜的國內(nèi)外環(huán)境。自2018年中美貿(mào)易戰(zhàn)爆發(fā)以來，世界兩大經(jīng)濟(jì)體展開了曠日持久的國力博弈，影響到社會(huì)經(jīng)濟(jì)各個(gè)領(lǐng)域，甚至出現(xiàn)“卡脖子”現(xiàn)象。作為中國高科技產(chǎn)業(yè)鏈上的明珠，AI也未能幸免。
張亞勤清醒地認(rèn)識到現(xiàn)實(shí)的嚴(yán)酷性，但他依然一如既往地樂觀。這樂觀的底氣來源于他經(jīng)歷了中國互聯(lián)網(wǎng)從無到有、從有到強(qiáng)的過程，來源于他洞悉中國改革開放幾十年高速發(fā)展的要素積累，來源于他對中國融入世界，世界需要中國的人類命運(yùn)共同體的歷史自信。他認(rèn)為中國的人才積累和產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，已為今后AI發(fā)展鋪開路，只是現(xiàn)在逆風(fēng)跑要多比順風(fēng)跑時(shí)多費(fèi)點(diǎn)力而已。
鐘：在工業(yè)時(shí)代，通過工業(yè)革命，人類解放了手腳和體力，使人類可以扛得更重、走得更遠(yuǎn)，探索更廣袤的物質(zhì)世界。在信息時(shí)代，通過AI，人類逐步解放和延伸了大腦，處理更為復(fù)雜的問題，瓦解之前的許多困惑，使人類抵達(dá)更加自由的精神世界。從哲學(xué)角度看，AI讓人類變得更加自由，進(jìn)入更高的精神狀態(tài)，這是人們可以樂觀地?fù)肀I，造福人類。科學(xué)家、工程師和企業(yè)家已有共識，AI風(fēng)險(xiǎn)在一定程度上是可控的。其實(shí)，AI最大的風(fēng)險(xiǎn)還在作為AI主體的人類自身。如果人類是可控的，那么AI的風(fēng)險(xiǎn)必然大大降低。就像您一樣，將AIR定位在都與人的價(jià)值和福祉緊密相關(guān)的應(yīng)用領(lǐng)域。如果人們都往人類的共同目標(biāo)著力，那么結(jié)果應(yīng)該增進(jìn)福祉。
AI發(fā)展與人類命運(yùn)緊密相聯(lián)，因此它更值得人們關(guān)注。在中國當(dāng)前環(huán)境下，AI發(fā)展面臨怎樣的機(jī)會(huì)和挑戰(zhàn)？
張：中美關(guān)系走勢影響AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展，中美關(guān)系面臨三種可能。一是完全解耦或脫鉤。這種情況下，AI發(fā)展沒什么捷徑，要做芯片、光刻機(jī)，技術(shù)周期比較長，得堅(jiān)持。但是我認(rèn)為這種概很小，基本上不存在。美國大芯片公司想和中國做生意，一是中國的市場大，30%-50%的需求都在中國，二是產(chǎn)業(yè)鏈已經(jīng)互相咬合在一起。即使一些政客講來講去，也不會(huì)真正脫鉤的。也許一些高端芯片暫時(shí)過來慢一點(diǎn)，需要費(fèi)點(diǎn)時(shí)間等待。我們自己，比如百度在做芯片，芯片可能效率稍低一點(diǎn)，但是可用。
中國大語言模型公司可以整合一下，集中算力資源。當(dāng)芯片不夠時(shí)，大家自我調(diào)整，加強(qiáng)合作，整合芯片資源，共同做些研究。
雖然完全脫鉤的可能性不大，但是要像過去10年前那樣全球化已不大可能，需要時(shí)間來修復(fù)。今后四五年我們還能拿到芯片，可能芯片會(huì)有代差，落后一兩代。但我們?nèi)阅芾^續(xù)研究、創(chuàng)新、做產(chǎn)品。之前我們是順風(fēng)跑，現(xiàn)在就像逆風(fēng)跑，需要克服阻力大點(diǎn)，要多花點(diǎn)勁，相對要辛苦一些，但還是能跑。
現(xiàn)在中國的人才積累不少，中國的產(chǎn)業(yè)已有基礎(chǔ)。經(jīng)過了 PC互聯(lián)、移動(dòng)互聯(lián)之后，中國數(shù)字化程度高，數(shù)據(jù)量大，O2O線上線下連接能力，供應(yīng)鏈體系、移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)施、數(shù)字支付等AI時(shí)代重要的基礎(chǔ)設(shè)施都已建好。因此，我們沒有什么借口做不好，在逆風(fēng)中也是可以跑的。
早在PC時(shí)代，咱們什么都沒有。經(jīng)過二三十年的努力，已有了相當(dāng)基礎(chǔ)。在Windows時(shí)代，我們在應(yīng)用層做了許多開發(fā)，取得不少成績。當(dāng)年國內(nèi)有人致力做操作系統(tǒng)，其實(shí)通用操作系統(tǒng)既然已有，再要替代必然困難。即便在美國，也無法再做另一個(gè)操作系統(tǒng)。但在產(chǎn)業(yè)平臺變更時(shí)，就有新的操作系統(tǒng)替代。比如移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代的安卓和iOS，操作系統(tǒng)換了，其上的應(yīng)用生態(tài)也都要改變。現(xiàn)在AI是個(gè)機(jī)會(huì)，人們有機(jī)會(huì)開發(fā)出新的操作系統(tǒng)來匹配。如果我們這一代來不及，下一代還可以繼續(xù)做。
做基礎(chǔ)研究或者應(yīng)用開發(fā)也好，要瞄向未來五年十年的發(fā)展趨勢。這需要有一批人，能夠看到更遠(yuǎn)的方向和機(jī)會(huì)。
如果中美脫鉤，有的東西就得我們自己做，比如云或者大模型，大模型是基于云上的應(yīng)用。
美國有多個(gè)云，中國也有多個(gè)云。兩國的云各自獨(dú)立，并不直接相互競爭。云在每個(gè)地區(qū)有它的特點(diǎn)，不同政策、不同用戶、不同習(xí)慣、不同數(shù)據(jù)，包括我們的互聯(lián)網(wǎng)也是如此，所以我覺得機(jī)會(huì)還是挺大的。
鐘：大模型的訓(xùn)練，需要海量數(shù)據(jù)。中文數(shù)據(jù)比英文的數(shù)據(jù)量要小，那么是否會(huì)影響大模型功能開發(fā)？
張：當(dāng)年互聯(lián)網(wǎng)剛剛開始時(shí)，基本上沒什么中文數(shù)據(jù)。經(jīng)過這么多年發(fā)展之后，全球中文的數(shù)據(jù)量僅次于英文的。不必?fù)?dān)心數(shù)據(jù)不夠，這不會(huì)成為咱們AI發(fā)展劣勢。
首先，許多公司所用的中文數(shù)據(jù)，并沒有用全。百度、阿里也一樣，數(shù)據(jù)量很多卻未能充分利用。
其次，咱們也能用英文數(shù)據(jù)。訓(xùn)練模型時(shí)可用英文數(shù)據(jù)，很多英文數(shù)據(jù)也是開放的。國外能用中文數(shù)據(jù)，我們也可用英文數(shù)據(jù)。
最后，目前大模型剛剛開始，以后多模態(tài)大模型，可以使用各種各樣的數(shù)據(jù)，包括視頻圖像、物理數(shù)據(jù)、行車數(shù)據(jù)等等。未來這些數(shù)據(jù)很多，而每個(gè)垂直行業(yè)里，又有海量的行業(yè)數(shù)據(jù)。
當(dāng)然數(shù)據(jù)選擇很重要。ChatGPT有1/3時(shí)間花在數(shù)據(jù)清洗上。數(shù)據(jù)有許多問題，比如互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)里有大量假數(shù)據(jù)和有毒數(shù)據(jù)，許多人為制造的假數(shù)據(jù)假信息。社交網(wǎng)絡(luò)上的評價(jià)數(shù)據(jù)，一些罵人或者暴力的內(nèi)容，就是有毒數(shù)據(jù)。如果用這些數(shù)據(jù)去訓(xùn)練大模型，肯定會(huì)有問題。因此要篩選數(shù)據(jù)或清洗數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)盡量是真信息。
大模型訓(xùn)練會(huì)自動(dòng)過濾一些信息。一是數(shù)據(jù)本身的質(zhì)量問題，二是人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)，有很多人幫它和人對齊，特別是一些敏感詞。
在美國，比如種族歧視、性別歧視、年齡禁忌等，十分敏感。我可以說太太開車水平差，但不能說女司機(jī)開車差，哪怕是開玩笑，這在國內(nèi)人們不會(huì)太介意，但在美國肯定犯忌。不同地區(qū)不同時(shí)間不同文化，因此選擇數(shù)據(jù)時(shí)要特別注意，要和人類價(jià)值觀對齊。
中國AI可以做得起來，尤其是應(yīng)用開發(fā)，大模型在垂直領(lǐng)域的機(jī)會(huì)很多。當(dāng)時(shí)我在微軟做過分析，操作系統(tǒng)每賺1元，在操作系統(tǒng)生態(tài)上的合作伙伴賺18元，具有很強(qiáng)的產(chǎn)業(yè)輻射效應(yīng)。移動(dòng)時(shí)代，無論to C或to B，Android和iOS平臺上面的應(yīng)用機(jī)會(huì)更多了。
鐘：因?yàn)椴僮飨到y(tǒng)不是我們自主研發(fā)，有無可能被關(guān)掉而導(dǎo)致不能使用大模型？
張：我們自己做的大模型，別人關(guān)不掉。就像我們的云一樣，是獨(dú)立的，沒人能關(guān)掉而不可用。我們現(xiàn)在沒有引進(jìn)ChatGPT，而是大家重做的大模型，百度做，阿里做，國內(nèi)還有幾十家公司也在做。今年3月百度發(fā)布文心一言后，現(xiàn)在還在測試，包括適應(yīng)監(jiān)管政策，估計(jì)還需要一些時(shí)間。
我們中國公司，用自有數(shù)據(jù)，做自己的模型，大模型建在云端上，外界沒法關(guān)掉你的云，這點(diǎn)不像Windows。目前這些系統(tǒng)，包括服務(wù)器、芯片、云都在國內(nèi)，因此，云端上的大模型不必?fù)?dān)心脫鉤的影響。即便在極端情況下，百度云、阿里云都可以用，大模型的訓(xùn)練方法，包括一些開源的算法，可能會(huì)受到點(diǎn)影響，但是大模型設(shè)施都在這里，一般應(yīng)用沒有問題。我認(rèn)為不可能出現(xiàn)極端情況，基于過去40多年改革開放全球化進(jìn)程的經(jīng)驗(yàn)，我對此比較樂觀。
保持好奇心，做永恒的學(xué)習(xí)者
張亞勤少年天才，青年精英，壯年成為全球企業(yè)和學(xué)界的雙棲領(lǐng)袖。外人看來一路順風(fēng)順?biāo)?，但他卻謙遜地認(rèn)為自己幸運(yùn)地踏在大時(shí)代的發(fā)展節(jié)點(diǎn)上，每一步都能聽從內(nèi)心的召喚。他出生在史無前例的動(dòng)蕩年代，父親早逝，從小在外祖母、祖母、母親和親戚家之間輾轉(zhuǎn)，讓他一直感到不穩(wěn)定——不知道下個(gè)學(xué)期要去哪座城市，能在哪里上學(xué)？直到12歲考上大學(xué)，才算穩(wěn)定下來。童年罹遭厄運(yùn)，所幸親人們都很愛他，母親的教誨令他終生不忘。他說小時(shí)候不能靜心做事，浮躁而易放棄。有一次，母親特別生氣，罰他站在墻角，大聲責(zé)問：“你有一技之長嗎？你能自食其力嗎？你靠什么生存？”振聾發(fā)聵的三問，這么多年來縈繞在心。每當(dāng)遇到困難時(shí)，無論是作為學(xué)生、工程師、教授，還是總裁，這個(gè)聲音總在耳邊：“你的一技之長是什么？”
另一件事也令張亞勤記憶猶新。小時(shí)有一好友，一起讀書，一起玩耍。有一天，他對母親說，好友很笨，簡單的題都不會(huì)做。母親嚴(yán)肅地批評他：“任何時(shí)候都不能在背后說別人的壞話……要學(xué)會(huì)善待別人?！焙髞?，這成為他做人和管理的一個(gè)原則，不在背后說別人的壞話，也不喜歡別人在背后講別人壞話。這個(gè)原則讓他學(xué)會(huì)善待別人，也避免了90%的辦公室政治，讓他的世界和管理方式變得簡單和干凈。
如今進(jìn)入人生3.0階段的張亞勤，放下職場要?jiǎng)?wù)，轉(zhuǎn)戰(zhàn)清華教書育人，欲將學(xué)識、經(jīng)驗(yàn)和智慧，傳承給年輕人。6月25日，他在清華大學(xué)經(jīng)管學(xué)院2023屆畢業(yè)典禮上致辭，提醒即將走出清華的莘莘學(xué)子，在AI時(shí)代，有些產(chǎn)業(yè)和工作或?qū)⑾АＨ魏沃貜?fù)性和流程性的腦力和體力工作將被機(jī)器取代；任何可描述的、有固定規(guī)則的、有標(biāo)準(zhǔn)答案的問題，機(jī)器都會(huì)超過人類……他要求學(xué)子們保持對世界的好奇，做永恒的學(xué)習(xí)者。因?yàn)锳I時(shí)代，機(jī)器在學(xué)習(xí)，人類更要學(xué)習(xí)！
鐘：2019年您從百度退休后，為什么還來清華當(dāng)教授？
張：這是我計(jì)劃的人生3.0，退休后希望能做些科研和培養(yǎng)人才，做慈善做公益，能增強(qiáng)中國科技界和國外的交流， 也能更多陪伴家人，來清華純是機(jī)緣巧合?，F(xiàn)在比預(yù)想的要忙得多，只是沒有在企業(yè)時(shí)責(zé)任那么大。在學(xué)校的好處是自己考慮問題可以更長遠(yuǎn)，包括培養(yǎng)學(xué)生和研究課題。其次，時(shí)間相對自由。不過，這點(diǎn)我沒做到令自己滿意，前兩天我還向朋友請教怎么管理時(shí)間？怎么高效行動(dòng)？這幾年受疫情影響，出行走動(dòng)比較麻煩。
在清華總體感覺挺好的。我現(xiàn)在帶15個(gè)學(xué)生，每年5個(gè)博士生，3個(gè)學(xué)術(shù)博士，2個(gè)工程博士。我還帶了3個(gè)碩士生，清華碩士生少，主要是國際碩士生。我平常不上課，只是給研究生開些講座。
鐘：當(dāng)企業(yè)家和當(dāng)教授，您更享受哪一種身份？
張：我都挺習(xí)慣的?？赡懿煌A段從事不同的角色，更能豐富人生。我博士剛畢業(yè)時(shí)，像現(xiàn)在這樣做研究。之后在微軟做企業(yè)研究院，后來又管研究、管技術(shù)、管產(chǎn)品、管市場，什么都管過。
現(xiàn)階段我還是希望做現(xiàn)在的事。不同的人生階段做不同的事情，我都挺用心。由于過去我在公司做事，包括中美學(xué)習(xí)工作經(jīng)歷和管理大團(tuán)隊(duì)經(jīng)驗(yàn)，因此，我對技術(shù)的看法會(huì)有一些新視角，思維方式也可能不一樣。如果過去一直學(xué)術(shù)界，一直做研究，沒有產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗(yàn)，那么對產(chǎn)業(yè)發(fā)展的感覺就會(huì)不一樣。無論做企業(yè)，還是現(xiàn)在做研究，我一直與技術(shù)和產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)，從來沒有遠(yuǎn)離過技術(shù)和產(chǎn)業(yè)。清華AIR也是圍繞產(chǎn)業(yè)發(fā)展做研究，我們做的東西要對社會(huì)、對產(chǎn)業(yè)有用。做的時(shí)間可以三年五年甚至十年，但做的東西最終要應(yīng)用而不是純粹的理論研究。這是我對自己的一個(gè)定位。
無論是憑借好奇心驅(qū)動(dòng)去探索，做象牙塔式的基礎(chǔ)研究，還是以解決現(xiàn)實(shí)問題為導(dǎo)向的技術(shù)應(yīng)用，都是我們社會(huì)所需要的?；A(chǔ)研究和應(yīng)用研究都有用，無用之用方為大用。這兩種研究對學(xué)術(shù)和技術(shù)發(fā)展都重要。只是我們強(qiáng)調(diào)所做的研究最終要成為未來看得見的應(yīng)用，能夠產(chǎn)生社會(huì)效益或者帶來產(chǎn)業(yè)機(jī)會(huì)。
鐘：您12歲考上中科大少年班，是我們一代人的偶像。從少年學(xué)霸，到企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)，最后成為學(xué)界領(lǐng)袖，這是成功人生的典范。您對剛剛參加完高考的孩子有什么樣人生建議？
張：我剛在清華經(jīng)管學(xué)院畢業(yè)典禮做了一個(gè)演講，談到我上學(xué)、出國、做企業(yè)，然后又回到清華的經(jīng)歷。我很幸運(yùn)，每一步都踏在大時(shí)代發(fā)展的節(jié)點(diǎn)上。AI時(shí)代我給即將畢業(yè)的學(xué)子幾點(diǎn)建議：
要保持對世界的好奇，做永恒的學(xué)習(xí)者。因?yàn)闄C(jī)器在學(xué)習(xí)，人類更要學(xué)習(xí)。
要有獨(dú)特的觀點(diǎn)和倫理價(jià)值判斷，不要隨波逐流，不要失去個(gè)性和棱角，AI越來越強(qiáng)大，ChatGPT可以比任何人更圓滑和更全面，能夠生成很多觀點(diǎn)。但唯一無法生成的，就是你獨(dú)特的觀點(diǎn)。
要將倫理和人文精神放在心中，雖然技術(shù)是中立的，但創(chuàng)新者有使命。技術(shù)是工具，要為人類服務(wù)。要重新審視人類與AI的關(guān)系，讓AI和人類價(jià)值和目標(biāo)對齊，降低不確定性風(fēng)險(xiǎn)。
要培養(yǎng)自我選擇的能力。在探索人生的過程中，要大膽嘗試，找到適合自己的道路，做自己的選擇。沒有最好的選擇，只有你的選擇；沒有最完美的人生，只有你的人生。
對于馬上要上大學(xué)的孩子，上大學(xué)后別那么在乎分?jǐn)?shù)。高考前沒辦法，沒有好分?jǐn)?shù)，上不了喜歡的大學(xué)。上大學(xué)后，要學(xué)自己有興趣的課程，要學(xué)到再學(xué)習(xí)的能力?，F(xiàn)在信息噪聲很多，大學(xué)要著重提高信噪比，去除噪聲，培養(yǎng)找到有效信號源的能力。孩子要有辨別對錯(cuò)的判斷力，清楚自己的想法，找到關(guān)鍵點(diǎn)，主動(dòng)學(xué)習(xí)。
（此文源于今日出版的《互聯(lián)網(wǎng)周刊》，2023第15期，總789期，文/鐘秀斌）
