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终结者2

中使馆提醒中国公民切勿前往南基伍省等刚果(金)东部地区_我的网站

步步惊心

A |     文 /巴九灵          过去几年,AI似乎越来越像人。         它会写代码、做PPT、分析财报、生成视频,也开始进入工厂、医院和家庭。

B | 许多人相信,我们距离通用人工智能(AGI)已经越来越近了。    据“中国驻刚果民主共和国大使馆”公众号消息,近期,刚果(金)东部南基伍省安全形势持续恶化。         但就在前两天,图灵奖得主、强化学习之父理查德·萨顿泼出了一盆冷水:“现在的大模型,谈不上原生智能。

C | ”          过去四天,2026世界人工智能大会(WAIC)在上海如期召开,这是过去9年规格最高的一届,也是全球AI领域最重要的年度盛会之一。

D | 8月以来,该省卡莱赫(Kalehe)、卡巴雷(Kabare)、瓦伦古(Walungu)、菲济(Fizi)、米内姆布韦(Minembwe)等地多次发生军事冲突。         有人在现场逛展,亲身体验最先进的AI产品;有人盯着龙头企业,关注最新发布的大模型、应用、成果;而小巴在关注,全球AI行业的领军人物齐聚一堂,他们究竟在讨论些什么。8月21日,瓦伦古地区伦图库卢(Luntukulu)一带爆发激烈交火,并造成当地人员伤亡和财产损失。有关地区战事频繁、局势复杂多变,存在流弹、炮击、无人机袭击、道路受阻、通信中断及平民被裹挟等严重安全风险。         2026世界人工智能大会          本次大会汇聚了来自全球的上千位顶尖科学家、专家、企业家、投资者,除了理查德·萨顿,还有“深度学习三巨头”之一的约书亚·本吉奥、图灵奖得主吉勒斯·布拉萨德、图灵奖得主姚期智、诺贝尔奖得主奥马尔·M·亚吉、“硅谷精神之父”凯文·凯利,等等。         小巴梳理了大会四天的演讲、论坛后发现,专家们似乎把目光聚焦在了以下五点上:我们是否高估了今天的AI、AI如何获得经验、AI落地为什么难、智能体的后果谁来负责、发展AI的终点是什么?          要点一:我们高估了今天的AI          过去几年,我们一直在见证AI的进步,它替代了许多低级岗位,给人最直观的印象就是它不断刷新大家对智能的想象。然而,在一些顶尖科学家看来,我们可能高估了今天AI的智能程度。驻刚果(金)使馆再次提醒在刚中国公民和企业务必高度重视当前形势,切勿前往南基伍、北基伍、伊图里、上韦莱等省,亦不得从卢旺达、乌干达、布隆迪、坦桑尼亚、赞比亚、中非等国越境前往上述地区,仍在刚果(金)东部地区驻留的中国公民和企业应尽快撤离。如遇紧急情况,请及时报警并同使馆联系。刚果(金)报警电话:+243-818906284、+243-816770006、+243-827205000外交部全球领事保护与服务应急热线(24小时):+86-10-12308或+86-10-65612308驻刚果(金)使馆领事保护与协助电话:+243-851474669。         答案藏在一个长期被混淆的问题里:知道很多事、会做很多事,是否就等于拥有了真正的智能?          图灵奖得主、中国科学院院士姚期智表示,AI虽然看起来很强大,但未必就是智能的终点。

E | 萨顿则讲的更明白——大语言模型虽然看了海量文字、图片和视频,但它还是在学习和重新组织人类已有的知识,而不是自己创造知识,计算能力的突破,不是智能的突破。         人类拥有智能,不只是因为读过书、记住了知识,更是因为我们会行动、会犯错,能够从现实世界得到反馈,并在一次次反馈中修正自己,获得经验。

F |          举例来说,一个人没拿稳杯子,于是知道玻璃杯掉在地上会碎,而AI没有自己砸碎过一只杯子,它是从人类的文字中得知杯子掉在地上会碎,这是它记住的知识,不是它自己的经验。

G |          复旦大学浩清特聘教授苏昊认为,这也是大语言模型产生“幻觉”的深层原因之一:语言只是世界的投影,不是世界本身。         因此,在萨顿看来,AI需要从“人类数据时代”走向“经验时代”。         要点二:AI缺少的是经验          在这样的背景下,“智能体”和“物理智能”,成为了今年大会上被反复提及的两个方向。         智能体让AI从“回答问题”走向“执行任务”,它可以围绕一个目标制定计划、调用工具、采取行动,并根据结果调整自己的行动;物理智能则让AI走出屏幕,进入由重力、摩擦、材料、空间等构成的真实世界。

H |          而这也引出了今年大会上被反复提及的一个概念——世界模型(World Model)。         简单来说,世界模型是AI在理解现实世界运行规律的基础上,在自己的“大脑”中对现实世界进行模拟:如果我这样做,接下来会发生什么。         比如,当人准备去拿一个杯子时,大脑其实已经提前完成了一次预测:杯子会不会滑?需要用多大力?如果手一松,会不会掉到地上?          这种预测能力,无法仅靠阅读、记住更多知识获得,它正需要AI走进现实世界,通过智能体或者物理智能与环境互动,最终获得属于自己的经验。         2026世界人工智能大会上的人形机器人          换句话说,智能体或者物理智能不完全相同,但都能让AI在行动中获得反馈,在反馈中积累经验,不断完善自己的世界模型,逐渐形成对真实世界运行规律的理解。         借用北京银河通用机器人联合创始人张直政的总结,世界模型应当拥有三个不可或缺的能力:建模/预测、规划/策略、评价。简单来说,就是AI能预测自己行动会给环境带来什么变化,利用这些预测指导自己的决策和学习,并判断自己的行动是否达到目标。         要点三:AI落地难点重重          然而,帮助AI获得经验、发展世界模型的这条大道虽然光明,却依旧险阻——大模型已经发展了很多年,却迟迟没有大规模走进真实世界,这背后,是因为存在很多难点。

I |          智能体发展的难点之一,在于智能体操作系统的完善。         如果说模型是AI的“大脑”,那么操作系统决定了它能够调用哪些工具、连接哪些设备、完成哪些任务。再聪明的大脑,没有手,也很难真正工作。         因此,阶跃星辰董事长印奇表示,智能体能做什么,不只取决于模型有多聪明,也取决于操作系统为它打开了多大的能力边界。他提出了一个公式:智能体能力=模型能力×智能体操作系统能力。         在此之外,智能体发展还存在许多问题,比如,如果未来有上万个智能体同时工作,它们如何协作?如何共享能力?不同公司的系统能否互相兼容?          对此,上海润科具能科技有限公司CEO周斌期望,行业能够加速建立统一标准与开放接口,让智能体真正“聊起来”、能力可共享,形成“智能伙伴网络”,而非各自为战的工具集合。

J |          对于物理智能,苏昊认为,难点同样也是突破口,在于知识的聚合。         视频告诉AI世界长什么样,物理方程告诉AI世界为什么会这样运转,机器人不断提供新的实验数据……只有把这些不同来源、不同领域的知识聚合进同一个模型,互相校准补盲,AI才有可能真正理解现实世界。         而聚合这件事,注定不是一家企业能够独立完成的,而是这一代人要完成的科学工程——苏昊表示,它需要整个行业乃至全社会的通力协作:共建数据,共立标准,共享仿真、评测等基础设施。         不过,这并不意味着物理智能必须等到“什么都会”才能落地。         在张直政看来,物理AI未必要先实现全面通用,而是可以先在仓储、物流等相对固定的场景中实现稳定工作。         未来,物理智能或许会像当年的电气化一样,先点亮工厂和仓库,再走进商店和医院,最后才走进千家万户。         2026世界人工智能大会的全球首个AI鉴别机器人          要点四:AI治理规则尚未完备          然而,当智能体和物理智能真的加速走进千家万户,安全问题也变得越来越重要、无可回避。         印奇提出了三个问题:智能体可以代表谁行动?行动产生的后果,由谁来负责?当它连接数据、设备和真实环境,怎样确保身份可信、权限可控、行为可追溯?          上海人工智能实验室主任周伯文提出,AI可以代表人行动,但不能代替人负责,让渡代理权的速度,不应超过我们验证它的能力。         纽约科学院院长兼首席执行官杜宁凯表示,要采取行动开展人工智能治理,必须要创造出新的问责方式。         AI能力越强,人类越需要建立起一套与之相匹配的规则,而如今,关于AI的代理权、问责权、治理能力,显然还未完备。

K |          要点五:AI的意义是放大人          不过,治理并不是AI发展的终点。治理的目的,是让AI能够更安全、更可靠地融入人类社会。         回看今年的WAIC,一个变化已经十分明显:大家讨论的重点,正在从“模型有多强”,转向“AI如何获得经验、如何进入真实世界、如何安全地与人协作”。

L |          这背后,其实回到了最初、也最根本的问题:AI发展的目的究竟是什么?          苏昊说,“物理智能的使命,是把人还给人”;印奇说,“智能体时代最大的意义是放大人”;上海绘话智能科技有限公司CEO贾学锋说,“AI大发展的终极价值应当回归于人”;商汤科技董事长兼首席执行官徐立说,“AI真正意义上走向大众并不是通过替代,而是通过放大每个人的能力”……          图灵奖得主约翰・爱德华・霍普克罗夫特则提醒,面对信息革命带来的种种变革,各国的最佳战略战略,或许是着力培养能够应对这些变化的人才。

M |          今天,大模型可能依旧谈不上真正的智能,但如果AI能够在现实世界中不断学习、积累经验,并始终与人协作,为个人、社会乃至整个世界创造更多可能性,那么,它距离真正的智能,或许就又近了一步。         作者|蒋紫涵          主编|何梦飞          图源|VCG、网络。

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Published on:01:05:48


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