加州靡情

世界人工智能大会上，顶尖专家都在讨论什么？_我的网站

A |     文 /巴九灵          过去几年，AI似乎越来越像人。

B |          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。许多人相信，我们距离通用人工智能（AGI）已经越来越近了。

C |          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。”          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。    日정부 전략기업 해외 매각 막는 추세 속 역할 주목                   

[일본 국가안전보장국 간판 거는 아베 총리 (교도=연합뉴스)]

일본 정부가 전략 기술을 가진 자국 기업이 해외에 넘어가는 것을 사전 차단하는 조치를 강화하는 흐름에 아베 신조 정권 당시 국가안전보장국 수장이었던 인물이 일본 경제안보 특화 펀드 설립에 나서 관심이 모아집니다.니혼게이자이신문(닛케이)에 따르면 기타무라 시게루 전 일본 국가안전보장국장이 기업들로부터 최대 300억엔(약 2천600억원)을 유치해 펀드를 만들고 인공지능(AI), 방위, 사이버 보안 등 전략 분야의 일본 신생 기업의 투자에 나설 계획입니다.펀드 최고경영자(CEO)는 기타무라 전 국장이 맡고 최고투자책임자(CIO)는 자산 관리 분야 종사자 출신을 앉혀 내년 이후 최대 60여개 신생 기업에 본격적인 투자를 시작할 계획으로 알려졌습니다.기타무라 전 국장은 "투자 대상의 재무나 기술뿐만 아니라 경제 안보상의 리스크와 정책 환경까지 평가하는 '경제안보 실사'가 새 펀드의 강점"이라고 말했습니다.그는 2019년 제4차 아베 내각 개편 때 외교·안보 사령탑인 국가안전보장국장 겸 내각 특별고문으로 취임해 2021년까지 재임했습니다.일본에서는 드물게 경찰 출신 국가안보 수장으로 주목받았고 국가안전보장국 내에 경제반을 신설해 경제안보 정책을 추진했습니다.요미우리신문이 아베 전 총리가 총격에 사망한 뒤 생전 인터뷰를 정리한 책인 '아베 신조 회고록'을 낼 때 감수를 맡을 정도로 아베 내각 막후에 대한 이해가 깊은 인물로 알려져 있습니다.일본 정부는 전략 분야 기술을 보유한 기업이 외국 자본에 매각되는 것을 막는 정책을 추진하는 중입니다.일본 국회도 지난 5월 외국 자본의 일본 기업 매수 심사를 강화하는 내용을 골자로 한 외환법 개정안을 통과시켰는데, 전략기술 보유 기업의 해외 매각 과정에서 민감 기술정보 유출 가능성을 사전에 엄격히 가려낸다는 취지의 법안입니다.일본 정부는 향후 미국의 외국인투자심의위원회(CFIUS)와 같은 전략기술 기업의 매각 심사 전담 기구도 마련할 방침입니다. 당신의 제보가 뉴스로 만들어집니다.SBS Biz는 여러분의 제보를 기다리고 있습니다.홈페이지 = https://url.kr/9pghjn。         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。         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。         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。

D | 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。         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。         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。

E |          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。         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）。

F |          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。         智能体发展的难点之一，在于智能体操作系统的完善。

G |          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。

H | 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。

I |          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。

K |          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。         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。         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:08:39:01