人工智能上海世界人工智能大会（WAIC）再次成为焦点。2025年7月26日，WAIC汇聚了来自30多个国家和地区的1200多位嘉宾，包括12位图灵奖、诺贝尔奖得主，80多位中外院士以及众多国际顶尖实验室的代表。
在7月26日的开幕式上，2024年诺贝尔奖得主、人工智能领域的泰斗杰弗里·辛顿发表了主题演讲。他再次强调了人工智能无序发展所带来的潜在危险，并呼吁全球合作建立人工智能研究的“安全网络”。
与此同时，国内新兴人工智能公司MiniMax的创始人兼CEO闫俊杰在演讲中指出，人工智能的能力正在迅速增强，几乎没有限制。随着训练成本的降低，人工智能将变得更加普及。
此外，智元机器人联合创始人兼首席技术官彭志辉（又称稚晖君）携其公司的机器人产品灵犀X2登台，进行了一段“人机相声”，生动地展示了机器人与人类之间潜在的“伙伴关系”。
监管的必要性：狮子与婴儿的比喻
尽管其学生遍布硅谷的人工智能科技圈，杰弗里·辛顿始终坚持其“人工智能威胁论”，与业界同行形成鲜明对比。在WAIC大会上，辛顿再次表达了对人工智能快速发展的担忧。
在回顾了过去30年人工智能技术从初期发展到大模型阶段的历程后，辛顿认为当前的大模型在理解语言的方式上与人类并无二致。
“人类有可能就是一种大型语言模型，同样会产生幻觉，创造出虚构的语言，”辛顿的这一观点与当下社交媒体上流行的“人机”概念不谋而合。他进一步指出，与人类的“碳基大脑”相比，人工智能的“硅基大脑”具有存储、复制和快速传输的优势。因此，业内普遍认为，未来出现超越人类智能的人工智能只是时间问题。这些人工智能代表的“智能体”必然会追求“生存”和“控制”。
辛顿将当前的人工智能比作“三岁的孩子”，容易受到人类的操纵，但未来的发展难以预测。他用狮子来做比喻，认为驯养狮子只有两种选择：要么训练它不攻击你，要么消灭它。然而，在全球人工智能技术不断进步的背景下，彻底停止技术发展以“消灭人工智能”是不现实的。因此，唯一的选择是建立一个全球性的人工智能安全机构，通过训练使人工智能“向善”。
辛顿总结道：“如何训练出一个不想统治人类的人工智能，是人类面临的终极问题。”
监管与“松绑”的博弈
辛顿的深刻见解在WAIC上引起了广泛关注。然而，在辛顿所在的北美地区，情况却有所不同。他的学生们所在的OpenAI和Anthropic等公司，估值已达数千亿美元。近年来，硅谷的风险投资也大量涌入人工智能初创公司。
一个明显的例子是，随着人工智能公司在美国政界的游说活动日益活跃，美国监管机构已经开始放松对人工智能发展的控制。
美国前总统唐纳德·特朗普发布了人工智能行动计划。该计划明确了美国监管机构将从数据、标准和人才等方面入手，以确保美国在人工智能领域的领先地位：
- 加大研发投入： 大幅增加联邦政府对人工智能基础和应用研究的长期投资，特别是在下一代人工智能、人工智能安全和可信赖人工智能等领域。
- 释放数据资源： 推动联邦政府拥有的海量数据集向人工智能研究人员和公众安全开放，为模型训练提供高质量的“燃料”。
- 设定技术标准： 由政府主导，联合工业界和学术界，制定全球人工智能技术的基准、标准和规范，确保人工智能系统是安全、可靠、可解释和公平的。
- 培养AI人才： 改革STEM教育，推动学徒制和再培训计划，吸引和留住全球顶尖人工智能人才，为人工智能经济储备人力资源。
- 加强国际合作： 与盟友和伙伴国家建立人工智能联盟，共同制定规则，对抗“威权主义国家”对人工智能的滥用，并促进开放和民主的人工智能应用。
- 保护关键技术： 加强对美国关键人工智能技术、算法和硬件（特别是半导体）的保护，通过出口管制和投资审查等手段，防止技术流向战略竞争对手。
可以看出，美国正在为人工智能技术的发展开辟道路，同时利用地缘政治手段阻止竞争对手赶超。
机器人体验时代的到来
本届WAIC大会上，人形机器人无疑是最引人注目的焦点。
在主论坛环节，智元机器人的联合创始人彭志辉携公司产品灵犀X2登台，呈现了一段精彩的“人机相声”。
相声的精髓在于“说学逗唱”，而人机交互的关键在于“理解”。灵犀X2在台上强调，人与机器人的协作应建立在“共识”的基础上。但如何达成这种共识，并突破人机协作的瓶颈？彭志辉表示，这是智元机器人正在深入探索的领域，更重要的是与更多同行者携手前行。
因此，彭志辉在现场发布了“智元灵渠OS”开源计划，旨在与更多人共同推动机器人系统生态的融合，并促进具身智能技术的突破。
为了进一步支持具身智能的发展，2024年图灵奖得主、美国阿尔伯塔大学计算机科学系教授理查德·萨顿通过视频连线参与大会，他认为目前用于训练大模型的数据已接近耗尽。但他表示，这预示着人工智能的下一个时代——体验时代（the Era of Experience）即将到来。
与过去利用“静态”数据训练人工智能不同，未来的人工智能可以通过像人类婴儿一样“体验”外部环境和物品来获取知识并提升能力。尽管这一目标尚需时日，但目前已涌现出大量机器人初创公司，它们正不断在“物理世界”中进行训练和学习。
这也是包括李飞飞在内的顶尖学者从“人工智能”转向“物理人工智能”的原因，他们强调，人工智能要真正融入现实世界，必须从三维角度理解和学习整个世界。
