編者按：從生成式人工智能（AIGC）到智能體AI（Agentic AI），AI發(fā)展正經(jīng)歷深刻的范式轉(zhuǎn)變。12月5日晚，中國(guó)工程院外籍院士、清華大學(xué)講席教授、智能產(chǎn)業(yè)研究院院長(zhǎng)張亞勤在“人文清華”講壇發(fā)表題為《人工智能：無(wú)盡的前沿》的演講。他指出，AI作為核心驅(qū)動(dòng)力，正以前所未有的速度重構(gòu)生產(chǎn)力與生產(chǎn)關(guān)系，并推動(dòng)物理世界、數(shù)字世界乃至生物世界的深度融合。
人工智能（AI）的發(fā)展正經(jīng)歷一場(chǎng)深刻的范式轉(zhuǎn)變，其重心已從單純的技術(shù)突破轉(zhuǎn)向產(chǎn)業(yè)深度融合與AI治理協(xié)同并進(jìn)的新階段。AI作為核心驅(qū)動(dòng)力，正以前所未有的速度重構(gòu)生產(chǎn)力與生產(chǎn)關(guān)系，并推動(dòng)物理世界、數(shù)字世界乃至生物世界的深度融合。最新發(fā)布的《國(guó)務(wù)院關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)的意見(jiàn)》就很好地明確了發(fā)展路徑，涵蓋了芯片、基礎(chǔ)設(shè)施、行業(yè)應(yīng)用、人才培養(yǎng)與國(guó)際合作等多個(gè)方面，整體規(guī)劃非常全面。
智能體互聯(lián)網(wǎng)（Internet of Agents）是AI的下一站
自從ChatGPT出現(xiàn)以來(lái)，人工智能的發(fā)展就進(jìn)入了生成式人工智能的階段。而現(xiàn)在，我們正邁入“智能體AI”的時(shí)代。未來(lái)的智能體將不再局限于內(nèi)容的識(shí)別與創(chuàng)造，而是具備更強(qiáng)大的目標(biāo)導(dǎo)向性、自主決策規(guī)劃能力、更強(qiáng)的記憶，以及與環(huán)境實(shí)時(shí)交互的能力。其關(guān)鍵能力指標(biāo)將呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。比如在處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)，它的“任務(wù)長(zhǎng)度”能力正以每7個(gè)月翻倍的速度提升。另外，在理解、規(guī)劃和執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)方面的“任務(wù)準(zhǔn)確度”上，它也已突破50%這一關(guān)鍵門(mén)檻。
接下來(lái)，智能體之間還會(huì)相互連接形成智能體網(wǎng)絡(luò)。從PC互聯(lián)網(wǎng)到移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，再到物聯(lián)網(wǎng)，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展脈絡(luò)的演進(jìn)將進(jìn)入“智能體互聯(lián)網(wǎng)”的時(shí)代。未來(lái)，每個(gè)人可能都會(huì)擁有多個(gè)智能體，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的主體也將從“人與人”轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸悄荏w與智能體”。到那時(shí)，大部分的事情都會(huì)由智能體之間自主完成，比如金融交易、定價(jià)、采購(gòu)等日常任務(wù)規(guī)劃，自動(dòng)駕駛，新藥研發(fā)，科學(xué)計(jì)算，機(jī)器人等等，都可能變成智能體之間互相博弈和進(jìn)化的過(guò)程。這一范式躍遷將深刻重塑眾多行業(yè)場(chǎng)景，包括電商、旅游、企業(yè)服務(wù)、醫(yī)療健康、生物制藥、科學(xué)發(fā)明等，最終將催生出真正具備自主性、強(qiáng)適應(yīng)性的通用智能體（AGI），實(shí)現(xiàn)從“工具”到“智能伙伴”的質(zhì)變。我認(rèn)為，真正實(shí)現(xiàn)這一過(guò)程需要15-20年。
我把智能分成三個(gè)不同的層次：一是處理數(shù)字信息的“信息智能”，目前距離AGI僅三四年之遙；二是賦能無(wú)人駕駛、人形機(jī)器人等領(lǐng)域的“物理智能”，這些都屬于讓AI在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中行動(dòng)和交互的方案，預(yù)計(jì)5-10年左右可實(shí)現(xiàn)突破；三是“生物智能”，涵蓋腦機(jī)接口、新藥研發(fā)、新型生物體的設(shè)計(jì)等，本質(zhì)是AI與生物系統(tǒng)的融合，硅基與碳基的結(jié)合，需15-20年才能完成跨越。目前，我們研發(fā)的整體進(jìn)程正按此節(jié)奏穩(wěn)步推進(jìn)。
要真正實(shí)現(xiàn)AGI，我們需要新架構(gòu)和新范式，包括更強(qiáng)的記憶能力、進(jìn)化能力、理解物理和生物世界的推理和行動(dòng)能力，也需要突破目前的自回歸、transformer和擴(kuò)散算法體系。
AI風(fēng)險(xiǎn)攀升與治理挑戰(zhàn)
伴隨AI能力躍升的是持續(xù)攀升的潛在風(fēng)險(xiǎn)，技術(shù)的“雙刃劍”效應(yīng)在A(yíng)I領(lǐng)域愈發(fā)凸顯，這亟待全球協(xié)同應(yīng)對(duì)。
一是化學(xué)、生物、放射性、核（CBRN）領(lǐng)域的惡意使用風(fēng)險(xiǎn)已從“低”升至“中”，威脅顯著增強(qiáng)；二是模型欺騙、約束逃逸等安全隱患在版本迭代中愈發(fā)突出；三是自主智能體的普及將引發(fā)不可預(yù)測(cè)的連鎖反應(yīng)，其風(fēng)險(xiǎn)復(fù)雜度呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，若應(yīng)用于關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施等敏感領(lǐng)域，危害將急劇擴(kuò)大；四是全球治理機(jī)制滯后于技術(shù)發(fā)展，跨國(guó)合作受地緣政治掣肘，構(gòu)建高效包容的治理體系迫在眉睫。
盡管我總體上保持樂(lè)觀(guān)，但我們也必須正視諸多挑戰(zhàn)，尤其是在信息智能、物理智能和生物智能這三個(gè)層面。近兩年來(lái)，我們投入了大量精力研究這些問(wèn)題。在數(shù)字與信息領(lǐng)域，風(fēng)險(xiǎn)已經(jīng)是非常顯著了。例如，信息造假和虛假內(nèi)容的泛濫就是一個(gè)例子。自生成式AI出現(xiàn)以后，目前一半以上的信息都由人工智能生成，其中許多是虛假的，而這些虛假信息又被用作訓(xùn)練數(shù)據(jù)，導(dǎo)致更多錯(cuò)誤內(nèi)容產(chǎn)生。此外，還存在模型幻覺(jué)、欺騙、版權(quán)與知識(shí)產(chǎn)權(quán)侵害等問(wèn)題的風(fēng)險(xiǎn)不容忽視。但總體而言，我們已意識(shí)到這些風(fēng)險(xiǎn)的存在，它們?nèi)匀皇强煽氐摹?/p>
然而，當(dāng)進(jìn)入物理智能階段，風(fēng)險(xiǎn)則直接威脅著人身安全。例如，當(dāng)大模型應(yīng)用于無(wú)人駕駛、無(wú)人機(jī)或機(jī)器人系統(tǒng)，尤其是多智能體協(xié)同行為中，問(wèn)題變得更加嚴(yán)峻。而到了生物智能層面，例如腦機(jī)接口將人腦與AI相連時(shí)，所帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)進(jìn)一步擴(kuò)大，包括帶來(lái)倫理的問(wèn)題。
總之，技術(shù)發(fā)展本身是不可逆的，我們雖無(wú)法控制其演進(jìn)速度，但仍應(yīng)努力引導(dǎo)其發(fā)展方向，并通過(guò)持續(xù)研究降低潛在威脅。
產(chǎn)業(yè)格局重塑與中國(guó)路徑
夯實(shí)基建是行業(yè)發(fā)展的第一步。AI正深刻改寫(xiě)產(chǎn)業(yè)格局與商業(yè)模式。目前AI的影響仍集中于信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部，新芯片架構(gòu)、升級(jí)數(shù)據(jù)中心、多元模型服務(wù)不斷涌現(xiàn)，這也造就了全球市值頭部企業(yè)多為AI及信息技術(shù)公司的格局。
基建成熟后，AI開(kāi)始向全行業(yè)滲透。比如，數(shù)據(jù)中心的爆發(fā)式建設(shè)拉動(dòng)電力需求，倒逼核電等能源產(chǎn)業(yè)升級(jí)；再比如，AI賦能自動(dòng)駕駛，既推動(dòng)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)變革，也重塑城市智能交通與治理模式；在制造業(yè)，AI技術(shù)正提升工廠(chǎng)自動(dòng)化水平，降低人力依賴(lài)；金融、教育、醫(yī)療等領(lǐng)域也在經(jīng)歷著類(lèi)似的深度變革。
從企業(yè)的角度看，AI改變的是商業(yè)模式，而非商業(yè)本質(zhì)。大型企業(yè)可依托數(shù)據(jù)與資源自主研發(fā)大模型，中小企業(yè)更多是使用大模型去解決真實(shí)的問(wèn)題。餐飲行業(yè)的核心始終是菜品與服務(wù)，AI的價(jià)值在于優(yōu)化供應(yīng)鏈、提升運(yùn)營(yíng)效率，而非顛覆根基。而部分中小企業(yè)在數(shù)字化未完善時(shí)盲目上馬AI，反而造成了資源浪費(fèi)，這一點(diǎn)值得警惕。
中國(guó)已走出一條中國(guó)特色的AI發(fā)展路徑，即以算力、模型效率的極致效能優(yōu)化為核心，以開(kāi)源、軟硬協(xié)同等創(chuàng)新方案實(shí)現(xiàn)高性?xún)r(jià)比的普惠目標(biāo)，并使得我們垂直行業(yè)的深度落地能力成為中國(guó)AI發(fā)展的核心競(jìng)爭(zhēng)力。兩年前，我預(yù)測(cè)中美大模型差距尚存2-3年，而DeepSeek的出現(xiàn)標(biāo)志著中國(guó)技術(shù)路線(xiàn)分化突破的出現(xiàn)。這是一個(gè)僅用1%算力便實(shí)現(xiàn)相近性能的開(kāi)源模式，既打破了海外企業(yè)的技術(shù)壟斷，也降低了行業(yè)準(zhǔn)入門(mén)檻。從Deepseek、阿里千問(wèn)到豆包，中國(guó)大模型已躋身全球第一梯隊(duì)。在“AI+應(yīng)用”層面，中國(guó)正迅速實(shí)現(xiàn)超越甚至全面領(lǐng)先?？傮w而言，中美已成為全球人工智能發(fā)展中兩大并行前進(jìn)的重要力量。
奔赴AI的無(wú)盡前沿
從生成式智能到智能體躍遷，從模型優(yōu)化到成本效率革命，從數(shù)字智能到物理與生物智能的跨界融合，人工智能的變革浪潮正席卷而來(lái)，重塑著經(jīng)濟(jì)形態(tài)與社會(huì)面貌，沒(méi)有固定的終點(diǎn)，唯有不斷延伸的前沿。它既蘊(yùn)藏著顛覆產(chǎn)業(yè)、普惠民生的巨大紅利，也伴隨著技術(shù)倫理、全球治理的多重考驗(yàn)。對(duì)于中國(guó)而言，堅(jiān)持高效能、新架構(gòu)、開(kāi)源的技術(shù)路線(xiàn)，深耕垂直應(yīng)用場(chǎng)景，既是立足本土的務(wù)實(shí)選擇，也是參與全球競(jìng)爭(zhēng)的核心底氣。對(duì)于全人類(lèi)來(lái)說(shuō)，唯有以責(zé)任感與前瞻性筑牢安全防線(xiàn)，以開(kāi)放協(xié)作搭建治理橋梁，才能讓AI始終行駛在健康可持續(xù)的軌道上。
人工智能的征程永無(wú)止境，每一次技術(shù)突破都是新起點(diǎn)，每一輪產(chǎn)業(yè)融合都是新探索，而這方無(wú)盡的前沿，正等待著我們以創(chuàng)新為帆、以治理為錨，駛向更智能、更包容的未來(lái)。
編輯：李華山
