AI使全球GDP翻10倍，风险超核威胁，WAIC三大图灵奖得主干货

来源：互联网 2026-07-17 07:54:13

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2024世界人工智能大会开幕，三位图灵奖得主同台对话。罗杰·瑞迪认为AI可使全球GDP增长10倍，但不能因噎废食；姚期智指出AI风险比核问题更严峻；曼纽尔·布卢姆解读意识图灵机模型。薛澜强调全球AI治理鸿沟，周伯文提出安全与性能的45度平衡律。

智东西7月4日报道，今天上午，2024世界人工智能大会（WAIC）在上海正式拉开帷幕。作为国内AI领域最高规格的行业盛会之一，WAIC 2024的开幕主论坛不仅吸引了高层参与，更汇聚了产学研界的众多顶尖人物。

开幕式上，三位图灵奖得主——姚期智、罗杰·瑞迪（Raj Reddy）和曼纽尔·布卢姆（Manuel Blum）罕见同台，展开了一场圆桌论坛的巅峰对话。原微软执行副总裁、美国国家工程院外籍院士沈向洋担任主持人。

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此外，IEEE主席托马斯·考夫林（Thomas Coughlin）、清华大学苏世民书院院长薛澜、上海人工智能实验室主任兼首席科学家周伯文、新思科技总裁兼首席执行官盖思新（Sassine Ghazi）等重磅嘉宾也依次登台，带来了各自领域的深度分享。

圆桌环节中，沈向洋向三位图灵奖得主抛出了一系列行业最关心的问题：AI发展的前景与风险、有意识的AI是否可能、以及AI时代的教育与人才培养。

罗杰·瑞迪直言，AI风险确实需要高度关注，但绝不能因噎废食。在他看来，当前的教育体系根本无法培养出真正了解AI的未来一代。如果AI能让每个人的工作效率提升10倍，全球GDP完全有可能从100万亿美元跃升至1000万亿美元。

曼纽尔·布卢姆则详细解读了其团队提出的意识图灵机（CTM）成果。他打了个比方：1000万个处理器就像大脑里的神经元，没有一个中央决策者，而是每个处理器都参与决策——这就像一个没有导演的剧场，所有演员自主互动。

姚期智则从风险角度切入，将AI风险归纳为三大类：网络风险、社会风险以及生存风险。他特别强调，AI带来的风险可能比核问题更严峻——我们创造了一个比我们强大许多倍的新物种，如何用AI去控制AI、避免其造成重大破坏，这是目前最具挑战性的议题。

AI使全球GDP翻10倍，风险超核威胁，WAIC三大图灵奖得主干货

▲沈向洋对话三位图灵奖得主

在AI治理议题上，薛澜同样给出了深刻见解。他指出，全球已有25亿人因基础设施的巨量投入而受益，但AI发展依然面临技术鸿沟和治理鸿沟这两大障碍，阻碍了全球AI的均衡发展，需要多方协同攻克。

此外，黑石集团董事长苏世民（Stephen A. Schwarzman）和索奈顾问公司董事长乔舒亚·雷默（Joshua Ramo）也带来了精彩发言。

此次WAIC 2024展览面积超过5.2万平方米，共有500余家企业参展，展品数量超过1500项，覆盖核心技术、智能终端和应用赋能三大板块。

大会还公布了“镇馆之宝”名单：商汤科技面向C端的可控人物视频生成大模型Vimi、阿里云AI编程助手通义灵码、支付宝智能助理、智谱AI基座大模型、特斯拉赛博越野旅行车等产品成功入选。

一、沈向洋对话三大图灵奖得主：AI风险比核更严峻，但不能因噎废食

开幕式上，三位图灵奖得主——罗杰·瑞迪、曼纽尔·布卢姆和姚期智的圆桌对话堪称全场焦点。原微软执行副总裁、美国国家工程院外籍院士沈向洋担任主持人，抛出的问题直击要害：如何看待AI发展及其伴随的担忧？为什么AI治理问题如此紧迫？有意识的AI究竟意味着什么？

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▲原微软执行副总裁、美国国家工程院外籍院士沈向洋

1、图灵奖得主罗杰·瑞迪：教育体系落后于AI时代，发展AI不能因噎废食

罗杰·瑞迪在获得图灵奖时就曾预言要建立大型AI系统。这次他在圆桌中感慨，很高兴看到会场里大家不是只讨论怎么用AI，而是开始认真探讨AI治理和风险。不过，他认为大家花在“如何投资和研究AI能力建设”上的时间还远远不够。

他特别提到能力建设的问题：现在的教育体系根本培养不出熟悉AI的新一代人才。如何让每个人都学会用AI做好自己的工作，这很关键。

谈到未来的研究方向，罗杰拿汽车打了个比方：汽车刚出现时带来了便利，但交通事故也带来了伤亡。AI也是如此，我们绝不能因噎废食。每个工程师都有机会做得更好，关键在于怎么提升他们的效率——这需要大量的投资和研究。他更希望人们别总盯着负面，未来机会多得是：每个人的工作效率提升10倍，全球GDP从100万亿增长到1000万亿美元，这难道不是最大的机会？

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▲图灵奖得主罗杰·瑞迪

2、图灵奖得主曼纽尔·布卢姆：解读图灵机CTM意识模型，模拟人脑决策

曼纽尔·布卢姆在圆桌中分享了他对“有意识的AI”的理解。他提到年轻时父亲说过的一句话：“如果你知道大脑里在发生什么，你就会变得更聪明。”幸运的是，他的研究方向正好与意识相关——意识能给我们灵感，帮助我们构建AGI。

曼纽尔的团队已经建立了一个名为“图灵机CTM”的意识模型，用来解释大脑里发生的事。他形象地比喻：可以把大脑想象成一个剧场，演讲者在剧场中央讲话，而无数个处理器（相当于神经元）同时工作，它们会聆听现场发生了什么，并告诉我们该怎么做。

这个CTM模型特别有意思的地方在于：1000万个处理器都是类似的意识模型，没有一个中央决策者，而是每个处理器都参与决策——这很像一个去中心化的系统。

有趣的是，曼纽尔培养出了多位图灵奖得主。当沈向洋问及他的为师之道时，他谦虚地表示：“我的学生都比我聪明，我从他们身上学到很多。有时候我不懂什么，我就直接说我不懂。”

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▲图灵奖得主曼纽尔·布卢姆

3、图灵奖得主姚期智：AI治理警惕三大风险，比核风险更严峻

姚期智从计算机科学家的视角，系统性地讲解了AI治理中需要警惕的三大风险：

第一，网络风险的延伸和扩大。AI能力的出现让传统的网络风险被无限放大——管理数据原本就很难，现在难度恐怕会放大100倍。

第二，社会风险。强大的AI可以被用于各种方式，可能给某些领域带来碘伏性冲击，也可能引发新的失业问题。

第三，生存和存在的风险。姚期智直言，AI风险比核风险可能更严峻，这需要科学家、政府人士、律师、经济学家等多领域专家共同应对。

作为计算机科学家，他更关注第一类和第三类风险。面对第一类风险，AI有时无法解释自身决策，这让新的密码学研究变得困难；面对第三类风险，更大的算力带来更多知识和智慧的同时，也带来了恐惧——因为我们突然发现了一种方式，能创造出比我们强大很多倍的新物种。问题的核心在于：我们能否与它共存？如何把AI控制好，避免其造成重大破坏？这或许是最有深度、也最难预测的挑战。

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▲图灵奖得主姚期智

二、清华大学苏世民书院院长薛澜：降低AI风险，缩小全球AI技术鸿沟

清华大学苏世民书院院长、清华大学人工智能国际治理研究院院长薛澜，从全球治理角度探讨了AI发展的重要议题。

AI到底能为我们做什么？薛澜援引SDG（可持续发展目标）的最新分析：总体来看，AI会对134个（79%）具体目标产生促进作用，同时对59个（35%）目标产生阻碍作用。这个数据很直观——AI既带来巨大希望，也暗藏风险。

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▲清华大学苏世民书院院长、清华大学人工智能国际治理研究院院长薛澜

这些阻碍作用代表的风险包括：基于技术本身的风险、基于技术开发的风险，以及基于技术应用/滥用的风险。任何一项都不容忽视。

如何实现AI收益最大化、风险最小化？薛澜指出，中国在产业应用安全方面已推出一系列法律法规，针对算法、算力、数据都有具体治理规则，针对不同应用场景也出台了相应的规范。同时，全民数字素养的提升也在推进中。

但从全球视角看，挑战依然严峻。一方面，巨量的基础设施让25亿人受益；另一方面，技术鸿沟和治理鸿沟依然阻碍着全球AI的发展。今天，任何一个国家带来的风险都可能演变为全球风险。国际社会对安全问题日益重视，但对AI数智鸿沟的关注仍然不足，这需要全球共同努力。

三、上海AI实验室周伯文：AI性能与安全失衡，99%算力用在预训练

大模型为代表的深层AI快速发展，也带来了数据泄露、虚假信息、伦理问题等一系列风险。如何构建全面的AI安全治理体系，已成为全球优先议题。

上海人工智能实验室主任、首席科学家周伯文提出了一个新颖的技术主张——AI的45度平衡律。

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▲上海人工智能实验室主任、首席科学家周伯文

这个概念很直观：从长期来看，AI安全与性能应该沿着45度线平衡发展。但当前AI发展的整体路线低于45度——性能跑得飞快，安全治理跟不上，风险自然就来了；如果长期高于45度，又会阻碍技术和产业应用的发展。如何找到两者的平衡点，是眼下最棘手的难题。

为此，上海人工智能实验室提出了一条以因果为核心的路径——“可信AGI的因果之梯”。这个框架将可信AGI的发展分为三个阶段：泛对齐、可干预、能反思。

“泛对齐”阶段包含当前最前沿的人类偏好技术，如机器反学习、监管式对齐、基于人类反馈的对齐等。但问题在于，这些技术只依赖统一的相关性，而非真正的因果关系，可能导致错误的推理甚至潜在危险。

“可干预”是第二层，包含对抗训练、机械可解释性等技术。它通过高可解释性和泛化性来提升安全性能，同时也增强AI能力。

“能反思”则要求AI系统不仅要高效执行任务，还要审视自身行为的外在影响和潜在风险，确保在高性能前提下不突破安全和道德边界。这一阶段的技术包括基于价值的训练、因果可解释性、反事实推理等。

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▲可信AGI的“因果之梯”

周伯文指出，目前全球AI安全和性能技术的发展主要停留在第一阶段，少数开发者在尝试第二阶段。但要真正实现AI的安全与性能平衡，必须完善第二阶段，并勇敢攀登第三阶段。他呼吁全球开发者加强国际合作，因为“构建一个开放安全的AI创新生态系统和人才培养环境，才是我们的共同目标。”

四、新思科技CEO盖思新：能耗减少30%，缓解人才紧缺

新思科技总裁兼首席执行官盖思新从商业和企业角度切入，强调AI产业链的起点是半导体，自然也离不开上层的软件。

回顾半导体行业历史：从诞生到实现5000亿美元销售额，花了整整60年；而在2020年，这个数字翻倍到1万亿美元——几乎所有的增量都由AI驱动。

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▲新思科技总裁兼首席执行官盖思新

盖思新认为，AI是一个巨大的转折点。新思科技提供软件帮助工程师使用复杂的半导体芯片，用软件实现自动化。AI能改进芯片开发过程，实现更快的速度和全方位的优化。

在AI方面，有很多共同的原则需要遵守。比如政府合规问题——芯片中每个部分的材料都要确保安全，监管要高效。同时，降低半导体能耗也是设计中的关键考量。

新思科技拥有2万多名工程师，如何用AI助力业务？他们创办了一个AI卓越中心，用来教育内部员工理解AI的价值、伦理和风险，同时帮助客户用AI开发芯片。

商业化方面，新思科技从2017年就开始投资AI，客户方案中已经包含了大量生成式AI内容，比如用生成式AI作为知识基础来提升工程师效率，缓解人才紧缺问题。实际效果也很亮眼：基于AI技术，能耗减少了30%，涉及更复杂的问题时效率甚至提升了15倍。

五、全球治理高端对话：拥抱新技术，建立学术界新扶持方式

AI的快速发展正在深刻改变企业的运营模式、价值评估以及投资决策。

黑石集团董事长苏世民与索奈顾问公司董事长乔舒亚·雷默就这些问题展开了一场高端对话。

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▲苏世民与乔舒亚·雷默

从商业角度看，AI是如何改变企业价值认定的？苏世民坦言，自己刚入行时并不擅长做模型，但现在新的AI应用能帮他起草会议备忘录，带来了不少惊喜。

他同时强调，对新技术要保持警惕，但不能“像鸵鸟一样把头埋在沙子里”，完全无视风险也不行。

苏世民在学术研究方面的慈善捐赠规模位居前列。当被问到为什么选择AI这个领域时，他意味深长地回答：“我想并不是我选择了AI，而是AI选择了我。”他早年资助了牛津大学的一个AI伦理项目，理由很简单：当所有人都涌向纯理科投资时，他觉得需要将理科研究与人类情感相结合进行思考，“因为这会影响和改变人类未来10到20年之后的行为。”

他也特别关注监管问题，认为从事硬核技术研究的人，在可能出错的地方应心存敬畏。

相比商业界，高校等学术机构在AI竞争中处于劣势——一些突破性进展更多出现在商业领域，这背后是算力等开发成本带来的结构性变化。苏世民认为，随着AI的持续发展，必须建立一种更有价值的学术扶持方式，比单纯资助一位教授的研究项目更有意义。