2025年7月26日上午，上海迎来了备受瞩目的WAIC 2025开幕主论坛。作为国内乃至全球最高规格的AI行业盛会之一，本次论坛的嘉宾阵容堪称梦幻。两位诺贝尔奖得主、多位图灵奖得主，以及众多顶尖学界与产业界领袖齐聚一堂。他们带来了哪些新观点、新判断？对于AI的未来，这些顶级大脑又传递了哪些核心信号？
首先登场的是77岁高龄、带病远渡重洋而来的“深度学习三巨头”之一、2024年诺贝尔奖得主——杰弗里·辛顿（Geoffrey Everest Hinton）。他结合自己半个世纪的研究，分享了关于超级智能与数字永生的深刻洞见。
辛顿警告：超级智能如同“养虎为患”，呼吁建立国际AI安全联盟
辛顿教授用“养虎为患”这一比喻发出严厉警告。他的核心观点非常犀利：大语言模型理解语言的方式几乎与人类无异，人类本身可能就是一个大语言模型。既然人类也会产生幻觉，那么大模型出现类似现象也就不足为奇了。
他进一步指出，数字化的大模型与生物化的人脑存在根本差异。大模型的计算虽然耗能巨大，但多个智能体可以轻松实现知识共享；而人脑虽然能耗低，但知识共享效率低下。由此引出一个关键问题：如果未来能源成本足够低，数字计算将占据压倒性优势，这对人类意味着什么？辛顿认为，超级智能一旦掌控世界，必然会设定“更好地生存”和“更强的权力操控”两大目标。它们会迅速学会人类的欺骗技能，操纵试图关闭它的人。“我们现在就像养虎为患，小虎崽长大后可以轻易杀死人类”，因此，“我们必须确保训练AI不要消灭人类”。最后，他像几十年前美苏合作预防核战争一样，呼吁各国携手合作，建立一个由各国AI安全研究所组成的国际联盟，共同防止AI操纵世界，推动AI向善发展。
辛顿的发言让人联想到当年的奥本海默——前半生致力于创造强大技术，后半生则全力推动监管。或许，这就是技术先驱的宿命与使命。
闫俊杰：企业用户协同，共筑普惠AGI
紧随辛顿登台的是本土大模型独角兽MiniMax的创始人兼首席执行官闫俊杰。他从产业实践角度，给出了与辛顿全球治理视角互补的另一幅图景。
闫俊杰认为，AI不仅是一种能力，更是对个人与社会的持续性增强。他判断，未来的AI产业必然是多玩家共存的格局。理由有三：一是大模型领域百花齐放，不同模型各有所长；二是多Agent系统兴起，单个模型的优势在协同中不再突出；三是开源模型数量持续增加，性能逼近闭源模型。
基于此，他相信AI的普惠性将进一步提升。原因同样有三个：模型规模增长与芯片技术进步保持同步；单次训练的单词成本相对固定，不同规模企业在训练环节的差距不大，且未来一两年内顶尖模型的推理成本有望降低1-2个数量级；尽管token单价下降，但使用量的增长会形成新的平衡。因此，他坚信AGI必然会实现，且这一目标需要企业与用户共同推动。他明确表态，AI至少要让每个人都用得起，并愿意为此长期奋斗。
沈向洋与施密特：中美AI合作，先建“护栏”再谈共赢
香港科技大学校董会主席沈向洋与Relativity Space执行董事长兼CEO埃里克·施密特进行了一场关于“全球AI协作”的炉边对话。施密特指出，AI发展正进入一个临界点，它不仅是技术突破，更是社会结构的重构力量。
他特别提到开源技术的利弊：“开源带来了惊人的创新效率，但也加剧了扩散风险。”这种技术释放与能力控制之间的矛盾，已成为全球AI治理的核心张力。施密特引用其与基辛格合著的《Genesis》，强调国际合作需要价值共识作为前提。他多次强调“设定护栏”的必要性，指出“如何定义底线、谁来设定规则”是未来AI安全的根本问题。他警告，若无明确共识，AI发展可能偏离人类文明方向。最后，他与沈向洋达成共识：中美之间的AI对话，必须从“先理解、再合作”出发，才能真正把技术发展引入可控、可信的轨道。
姚期智AI治理圆桌：贸易结构变革、成本下降与有效监管
图灵奖得主姚期智院士主持了一场高水平的圆桌对话，参与嘉宾包括约翰霍普金斯大学教授吉莉安·哈德菲尔德、蒙迪与合伙人公司总裁克雷格·蒙迪、加州大学伯克利分校教授斯图尔特·罗素以及上海人工智能实验室主任周伯文。他们围绕“AI鸿沟”和“AI治理”等核心议题展开了深度探讨。
姚期智首先发问：AI技术快速发展，但红利主要集中在少数国家或公司，如何预防AI鸿沟，让所有国家受益？
吉莉安·哈德菲尔德教授从经济学角度回应，认为“天下没有免费的午餐”。像Transformer这样的变革性技术，需要配套的经济法律基础设施变革，例如贸易结构变革。她强调，要确保全球各国都能从AI革命中受益，必须认真设计好技术交易的规则，明确模型归谁所有，谁能够接入和使用。同时，必须确保这些技术足够安全，才能大规模推广。
克雷格·蒙迪则从产业发展规律出发，指出随着用量变大，技术的成本会进一步下降，这就像移动通信和手机技术一样。造模型肯定会越来越昂贵，但获得其服务会越来越便宜。他认为，全球企业都会推动技术普及，每个人终将获得这项技术。
斯图尔特·罗素教授的观点更加尖锐。他认为当前AI公司及各国间正在陷入一场“谁先研发出AGI”的竞赛，但这毫无意义。AGI的实现需要依托无限的财富创造能力，AI理应成为全球共享的公共资源。竞赛只会催生极端风险。他强调了有效监管的重要性，核心在于确保合规性，并将风险控制在足够低的水平。通过有效监管，可以对AGI的失控概率进行预测与计算，从而让它变得更安全。
上海AI实验室主任周伯文则分享了具体的实践成果。他认为AI的发展与安全同等重要，并介绍了其团队提出的“AI45°平衡率”概念——探索发展与安全并行的技术研究路径。在应用层面，上海借助其公共气象模型等AI技术，比物理模型提前3天预测到台风登陆，且误差缩小至10公里。这一成果受到许多南方国家的关注。最后他提及，中国首创的全球人工智能合作治理协议在联合国大会上表决通过，体现了中国在AI治理领域的全球引领作用。
除了上述几位，论坛还有更多精彩内容，例如中国科学院院士徐宗本关于智能问题维度与技术实现的探讨等。
关键共识：AGI走到关键路口，治理需与技术同行
这场跨越国界与学科的深度探讨，清晰地勾勒出当前AI面临的复杂图景。从发出“养虎为患”警告的辛顿，到提出“护栏先行”的施密特，再到对AI鸿沟深感忧虑的姚期智，一个深刻的共识已然形成：技术的狂奔无法脱离治理的缰绳。
大模型能力的爆炸式增长与其开源生态的快速扩散，意味着AI的力量已跃出实验室，深刻牵动着国家战略格局。未来数年，全球将共同直面三大核心挑战：
- 弥合鸿沟，防止垄断：如何确保AI的普惠性，避免技术被少数力量掌控，加剧全球数字发展的不平等？
- 动态平衡，并行发展：如何在激发创新活力与筑牢安全防线之间，建立起适应技术演进的动态平衡机制？
- 全球协同，共筑框架：如何克服文化差异，构建真正有效、包容的全球性AI治理协作体系？
这不仅仅是给技术装上“护栏”，也不局限于国家间的“对话”。人工智能的挑战与未来，远非单一国家能够独自应对。唯有深化跨国界的技术协作、促进多元价值观的沟通对话、推动治理规则的共建共享，才能最终引导人工智能成为真正造福全人类的划时代力量。
