演講全文如下：

大家知道，人工智能概念是1956年提出來(lái)的，過(guò)去近70年來(lái)中，人工智能大體上經(jīng)歷了三起兩落三個(gè)階段。

人工智能起步之時(shí)，通過(guò)邏輯推理來(lái)證明了一大批數(shù)學(xué)定理，非常激動(dòng)人心，讓不少人對(duì)人類(lèi)的未來(lái)發(fā)展充滿憧憬，也充滿樂(lè)觀。以至于這兩位對(duì)人工智能的發(fā)展提出了現(xiàn)在看來(lái)不切實(shí)際的預(yù)測(cè)（見(jiàn)下圖），這兩個(gè)預(yù)測(cè)到現(xiàn)在也沒(méi)有完全實(shí)現(xiàn)。

因?yàn)檫@樣一個(gè)過(guò)高的期望和人工智能實(shí)際能力的巨大反差，使得人工智能進(jìn)入一個(gè)發(fā)展的低谷。所以痛定思痛，覺(jué)得應(yīng)該加強(qiáng)人工智能和應(yīng)用的對(duì)接。

在第二個(gè)階段，應(yīng)用上又取得突破，同樣又讓一批人充滿憧憬和過(guò)于樂(lè)觀。以至于日本舉全國(guó)之力發(fā)展所謂的第五代計(jì)算機(jī)，最終90年代初以失敗告終，讓人工智能的研究進(jìn)入到第二個(gè)寒冬?，F(xiàn)在進(jìn)入了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的發(fā)展新階段。同樣的，大家也是充滿憧憬與樂(lè)觀。

我覺(jué)得人工智能發(fā)展將近70年的歷程留給我們很多啟示。我最想跟大家報(bào)告的就是最后一點(diǎn)，一定要堅(jiān)持理性、務(wù)實(shí)。

人工智能發(fā)展到今天，確實(shí)在理論技術(shù)應(yīng)用方面都取得了突破性的進(jìn)展，也在深刻的影響人類(lèi)的文明進(jìn)程，也深刻影響著世界格局。我試圖用九句話來(lái)概括人工智能的基本發(fā)展態(tài)勢(shì)。

第一，專(zhuān)用人工智能日趨成熟。第二，大模型技術(shù)取得重要突破。第三，生成式人才煥發(fā)生機(jī)。第四，具身智能與人形機(jī)器人備受關(guān)注。第五，人工智能驅(qū)動(dòng)的科學(xué)研究快速發(fā)展。第六，人工智能加速賦能千行百業(yè)。第七，人工智能領(lǐng)域的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈。第八，人工智能的社會(huì)影響日益凸顯。

第九句話可能跟很多同行的觀點(diǎn)不完全一樣，也許我過(guò)于悲觀。在我看來(lái)，通用人工智能還任重道遠(yuǎn)。通用人工智能目前到底處于一個(gè)什么發(fā)展?fàn)顟B(tài)沒(méi)有共識(shí)，我引用了三個(gè)大佬級(jí)人物的觀點(diǎn)。

第一個(gè)埃隆·馬斯克：通用人工智能就在兩年內(nèi)實(shí)現(xiàn)，是他去年講的。

通用人工智能盡管定義沒(méi)有共識(shí)，但是大體上認(rèn)為，能夠媲美甚至超越人類(lèi)智能的人工智能叫通用人工智能。就按照這樣的定義，他認(rèn)為兩年之內(nèi)就能實(shí)現(xiàn)。

阿爾特曼似乎也比較樂(lè)觀，他說(shuō)通用人工智能將在1000多天內(nèi)實(shí)現(xiàn)，也就是幾年時(shí)間。第三個(gè)人哈薩比斯，在去年獲得諾貝爾獎(jiǎng)。他說(shuō)，我們距離通用人工智能大約還有十年時(shí)間。這是他們?nèi)齻€(gè)人的觀點(diǎn)。

他們的預(yù)測(cè)觀點(diǎn)不禁我想起前面我講的60年代、70年代的預(yù)測(cè)觀點(diǎn)。在我看來(lái)，他們過(guò)于樂(lè)觀。通用人工智能還剛剛起步，任重道遠(yuǎn)。因?yàn)榧幢阕钕冗M(jìn)的人工智能系統(tǒng)跟人類(lèi)智能相比，還有很大差距，人工智能還有很多不能。我可以舉很多這樣的例子。

全面媲美人類(lèi)智能的人工智能還遙遙不可及。也許我過(guò)于悲觀，但是我的確是這么想的。

我們到底應(yīng)該發(fā)展通用、專(zhuān)用，還是多用人工智能？在我看來(lái)，我覺(jué)得實(shí)際應(yīng)用更多需要的是多用人工智能。因?yàn)樾g(shù)業(yè)有專(zhuān)攻，但絲毫不是不要大模型。

我認(rèn)為，在做精專(zhuān)用人工智能基礎(chǔ)上，面向?qū)嶋H應(yīng)用，推進(jìn)多用人工智能的研究是可取之道。另外，堆算力、堆數(shù)據(jù)的蠻力AI發(fā)展模式不可持續(xù)。原因很簡(jiǎn)單，性能提升不可持續(xù)。GPT5遲遲出不來(lái)，也就是說(shuō)投入同樣的數(shù)據(jù)，同樣的算力，性能的提升沒(méi)有以前那么大了，所以性能提升不可持續(xù)。

此外，能耗不可持續(xù)。“智能”讓我感覺(jué)要多少“智”，就得消耗多少“能”。這顯然與節(jié)能減排雙碳目標(biāo)、可持續(xù)發(fā)展背道路而馳背道而馳。

第三是因?yàn)閿?shù)據(jù)支撐不可持續(xù)。數(shù)據(jù)用完了怎么辦？拿生成式數(shù)據(jù)。大家知道生成式數(shù)據(jù)有幻覺(jué)，有錯(cuò)誤的信息，帶來(lái)的不是額外的知識(shí)，而是噪聲。大家可以想想，用這樣的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練大模型會(huì)是一個(gè)什么結(jié)果。

所以我覺(jué)得，發(fā)展路徑要從“蠻力”人工智能向“靈巧”人工智能轉(zhuǎn)移。要發(fā)展高效、輕量級(jí)的人工智能至關(guān)重要。那么怎么發(fā)展？生物啟發(fā)，通過(guò)算法創(chuàng)新、理論創(chuàng)新、工程創(chuàng)新等等實(shí)現(xiàn)這一路徑。DeepSeek就是一個(gè)很好的例子。

當(dāng)然，推進(jìn)人工智能的發(fā)展也不能一葉障目，基本大模型的生成式人工智能不是AI的全部，AI賦能不限于大模型賦能。所以我覺(jué)得人工智能研究，應(yīng)該回歸本源。

所以對(duì)于下一步的發(fā)展，個(gè)人有幾個(gè)觀點(diǎn)供大家批評(píng)。

第一個(gè)我覺(jué)得毫無(wú)疑問(wèn)，人工智能是方興未艾。我們一定要牢牢抓住這一輪的契機(jī)。首先應(yīng)該要牢牢樹(shù)立理性務(wù)實(shí)的發(fā)展理念。一定不能過(guò)于樂(lè)觀。在熱潮的時(shí)候，一定要冷靜下來(lái)，看一看到底應(yīng)該怎么發(fā)展。

第二，還是要打造生態(tài)。

第三，要加強(qiáng)與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的深度融合?，F(xiàn)在人形機(jī)器人非常火爆，在我看來(lái)，如果人形機(jī)器人只是跳舞，揮揮手，翻幾個(gè)跟頭，沒(méi)有找到應(yīng)用切入點(diǎn)，我認(rèn)為不可持續(xù)。

第四，要大力推進(jìn)人工智能賦能科學(xué)研究。第五是基礎(chǔ)研究人才培養(yǎng)。第六，一定要堅(jiān)定不移推進(jìn)開(kāi)放合作。

最后我要講的是，人工智能不是萬(wàn)能的，還有很多不能。當(dāng)然，在人工智能廣泛滲透，智能時(shí)代撲面而來(lái)的今天，你不去學(xué)習(xí)、不去了解、不去擁抱、不去應(yīng)用人工智能，這是萬(wàn)萬(wàn)不能的。

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