摘要：随着人工智能技术的发展，我们站在了关键的历史节点上，AI的广泛应用正在重塑经济、社会乃至全球治理结构，对教育体系、科学研究的边界提出了前所未有的挑战。如何平衡AI的快速发展与人类社会的适应性？如何确保科技进步的同时，不会牺牲人类的价值观和伦理标准？AI与科学的

随着人工智能技术的发展，我们站在了关键的历史节点上，AI的广泛应用正在重塑经济、社会乃至全球治理结构，对教育体系、科学研究的边界提出了前所未有的挑战。如何平衡AI的快速发展与人类社会的适应性？如何确保科技进步的同时，不会牺牲人类的价值观和伦理标准？AI与科学的结合又将如何开辟新的知识领域？

加强AI多边合作

中国人民大学高瓴人工智能学院执行院长文继荣表示，人工智能技术的发展不仅是一个国家的事情，而是全人类的事情。但由于地缘政治的影响，国际合作正面临障碍。该如何加强多边合作，以确保人工智能技术能够更好地服务于人类？

斯坦福大学终身教授叶荫宇认为，在国际交流中不必过分强调“人工智能”这一敏感词汇，而应该全方位、全生态地进行交流。人工智能是一个交叉学科的研究领域，涉及多个学科。叶荫宇以运筹学（OperationsResearch）为例，指出这一应用数学分支就曾在化工、军事等诸多领域扮演过重要角色。

叶荫宇认为，尽管AI大模型训练依赖强大的算力，但其训练过程本质是一个寻优问题，这不仅是AI专家的工作，也是数学家和计算方法专家可以做出贡献的领域。叶荫宇指出，目前，国际上在人工智能领域的交流受限颇多，交流中可以强调数学、管理科学等基础学科，以减少国际合作的障碍。

此外，叶荫宇还认为，通过强调人类共同的利益，如人权、公平、效率，可以减少国际合作的障碍。

AI时代的就业、教育

AI是否会抢走人类的工作，是当前社会广泛讨论的重要话题。武汉萝卜快跑事件，让大家意识到人工智能取代人类工作的威胁是真实存在的。AI技术的发展，给就业市场带来了结构性改变。昆仑万维2050全球研究院院长、新加坡工程院院士颜水成指出，AI不可避免会替代部分工作，这是无法改变的历史趋势。不仅是客服、司机等重复性工作，高级程序员、设计人员等高端工作岗位也将面临压力。颜水成预测，在未来五年内，将有大量工作岗位被AI替代。颜水成表示，人机协同模式将成为主流。一方面，AI赋能人类，提升工作效率，另一方面，在AI有缺陷的领域，人类干预仍然是必要的。颜水成认为，在企业层面，AI的发展将导致人力资源管理的变化，远程工作或将成为主流。

AI技术的发展是一把双刃剑。一方面是生产效率的提升，另一方面则是过渡期间失业风险的增加。颜水成指出，国家需要出台配套政策，帮助那些因技术发展而失业的人重新学习并进入就业市场。

AI重塑就业格局的同时，也给教育体系带来了重大变革。颜水成指出，目前存在两种做法。一是利用AI提升教学质量，让AI承担部分教师职能。但由于目前AI提供的信息可能不完全准确，因此限制了其在教育领域的应用。二是放眼未来，AI技术发展五到十年后，将给教育体系带来根本性变革，包括教学内容、学习方式、教材编写等，未来教育的重点可能更多地放在培养人与人之间的情感联系上，而不是单纯的知识传授。

颜水成表示，整合AI技术进入教育体系是一个长期的、不断发展变化的过程，需要更多的时间和实践来完善。

叶荫宇则表示，中小学阶段要加强对学生的AI教育，让AI走进课堂，让学生了解AI的来源、用途和技术基础。未来不应该出现AI盲。

AI与科学研究的深度融合

人工智能在本届诺贝尔奖上斩获颇丰，三大科学奖中的物理学奖和化学奖均授予了与AI相关的科学研究。这无疑向社会和业界释放重磅信号，AIforScience（科学智能）正在引领新一轮的科技革命。

中国人民大学高瓴人工智能学院长聘副教授孙浩表示，霍普菲尔德和辛顿在神经网络领域的奠基性工作，以及AlphaFold在化学领域的突破，都是AI与Science结合的典范。

孙浩认为，未来AI技术在材料科学、能源存储和复杂系统等领域有着巨大的应用潜力。在材料科学领域，AI或将在发现下一代新型材料的过程中扮演重要角色，推动科技革命。在能源存储方面，AI有助于开发高效率、高容量的新型储能材料，引发能源领域的革命。在复杂系统方面，AI可以帮助我们更清晰地描述和解释复杂系统，从而更好地理解世界，因此拥有广阔的应用前景，如气象预报等。

AI技术的发展为科学研究带来了便利，但同时也需要科学家们具备跨学科的深度知识。孙浩强调：“未来无论是Science还是其他，这样发展下去，AI就像计算机和数学一样，成为一个基础能力。”

叶荫宇认为，诺贝尔奖颁给AI领域的学者，一方面是提醒大家，AI起源于物理学，另一方面是强调AI需要在实体工业或科学上落地。他指出，AI的力量基于积累的知识和经验，尽管AI在模拟和优化复杂系统方面展现出巨大潜力，但其推理和精确调度能力仍有限，需要与传统方法相结合以实现最佳效果。

清华大学航天航空学院副教授眭亚楠强调，大模型和强化学习的结合，使AI在虚拟世界应用前景广泛，但将AI应用于现实世界时，必须对潜在风险保持警觉。“技术的发展应回归为人类服务的根本目的。”文继荣总结道。

来源：中国信息化周报