发展趋势量子位5/10

WAIC信息爆炸!大佬们都在说什么,笔记看这里

By 鱼羊

WAIC信息爆炸!大佬们都在说什么,笔记看这里
图源:量子位

AI 摘要

图灵奖得主、两院院士……精彩、太精彩

原文正文

WAIC信息爆炸!大佬们都在说什么,笔记看这里

图灵奖得主、两院院士……精彩、太精彩

鱼羊 文婷 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

WAIC(世界人工智能大会)第一天,信息量已经爆炸。

Kimi K3在模型侧搅动风云,而更多来自行业更深处的思考,也在一场场论坛和交流中刷新大家伙的认知。

从AI时代国家和企业的核心竞争力,到大模型迈向物理世界、迈向AGI所面临的挑战,再到Coding之后新的AI产品趋势……围绕从技术到产业的方方面面,图灵奖得主、两院院士、AI TOP研究者和企业、企业家们共聚一堂,精彩发声不断:

“AI时代,大学最根本的使命是培养下一代人才,而不是做研究。”

“静态数据标注已达天花板,下一代AI核心路线是经验驱动。”

“AI产业下一轮爆发将来自智能体模型与下一代终端产品的结合。”

……

重点有点多,脑袋有点过载。

没关系,量子位已经第一时间做好笔记,一起来看。

AI新竞争

John Hopcroft:人才是AI时代的核心竞争力

图灵奖得主、美国康奈尔大学荣休教授、中国科学院外籍院士John E. Hopcroft认为,信息革命将产生极其深远的影响,各国都应针对这种变革制定应对战略。

其中的一大难点是,AI可能还会持续发生重大变化。Hopcroft教授提出,因此,一项好的战略必须具备适应变化的韧性。而最能适应变化的战略,就是培养能够探索并且应对全新发展方向的人才。

核心观点:

- 在未来,人才才是核心竞争力,致力于培养人才的国家将成为世界领先的强国。

- 大学最根本的使命是培养下一代人才,而不是做研究。

- 高校人才培养的核心原则:一是引导学生发掘志趣,帮助学生找到自身热爱的领域;二是保障科研自主空间,需减轻高校科研人员的非必要工作负担,预留充足时间探索感兴趣的方向;三是重构评价指标体系,从“重论文”“重国际排名”转向以教育质量为核心。

印奇:AI产业下一轮爆发,是智能体模型+终端

大会开幕式上,阶跃星辰董事长、千里科技董事长印奇表示,AI产业下一轮爆发将来自智能体模型与下一代终端产品的结合,智能正走出数字屏幕、进入真实物理世界,将推动产业形成新系统、新载体、新网络三大结构性变化。

核心观点:

- 智能体正在成为生产力的最小单元。

- AI产业分三阶段演进,物理场景通用智能体是第三波核心主线。第一阶段为预训练大模型+对话应用,第二阶段为强化学习推理+代码开发辅助,第三波具身智能体带来的产业变革,影响力将超过PC互联网与移动互联网变革之和。当前行业已临近AGI临界点,代码智能体可独立完成多日完整开发,编程语言成为人机通用交互媒介,智能体是通用AI时代最优产品载体。

- 三大底层变革机遇将重塑数字产业:一是大模型原生跨设备操作系统,统一调度算力、数据与任务;二是全品类硬件终端重构,PC转为个人算力工作站、手机成为全域设备中控、新能源汽车率先落地机器人形态;三是全新人机共生网络,打通人、智能体、物理终端交互链路,重构价值分配与交易规则,兼容Web3等前沿技术体系。

- 产业设计逻辑转向人机协同共生,AI是生产力工具而非人力替代者。行业需搭建智能体可信可控约束体系,推进技术普惠;同时新技术将催生全新职业赛道,诞生单人即可完成全业务流程的超级个体。

周伯文:Research是下一个Coding

上海人工智能实验室主任、首席科学家、清华大学讲席教授的关注点,聚焦在AI for Science上:

- AI在编程等闭环任务上进步迅速,但科学原创能力仍然有限。

- 科学研究不止是一个应用场景,更是AGI的终极挑战。

- 模型突破智能上限,需要完成三项转变。 从“数据驱动”到“世界交互”、从“即时反馈”到“长程自主”、从“模仿正确”到“善用失败”。

- 科学研究是“下一个Coding”。 编程推动了模型推理和智能体能力提升;科学研究若能把假设、推理和实验结果转化为可验证反馈,也可能形成新的能力增长飞轮。

- AI科研目前缺少完整的反馈链。其中关键不是持续增加知识供给,而是通过可信验证,重构认知。

在WAIC现场,上海AI Lab也最新发布了书生·端砚科学发现平台,以推动AI从理解科学、规划研究,走向真实世界的实验验证和认知迭代。

技术新趋势

Richard Sutton:静态数据标注已达天花板,下一代AI核心路线是经验驱动

图灵奖得主、强化学习之父理查德·萨顿(Richard Sutton)在大会开幕式上,围绕智能本质与行业发展瓶颈提出了三个核心观点:

- 行业普遍混淆算力规模与原生智能。当下大模型、多模态生成仅完成人类历史数据的模式拟合,仅能复刻既有知识,不具备自主发现新知的能力,事实偏差、逻辑缺陷等问题难以根除。市场对AI存在过度炒作与过度恐慌两种极端视角,全球行业应当坚持多边合作、互利共赢。

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