萬字實錄：人工智能與機器人，會給未來帶來什麼？_風聞

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人工智能與智能機器人  對社會發展與經濟的影響

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PART 01

簡 介

2024年6月25日，“人工智能與智能機器人對社會發展與經濟影響”主題研討會在深圳前海舉辦。本次研討會由前海國際事務研究院（IIA）聯合深圳市人工智能與機器人研究院（AIRS）、哈佛肯尼迪政府學院校友會（HKS）以及IEEE Entrepreneurship共同主辦。

圓桌論壇和觀眾QA環節，通過融合國際與社會的宏觀發展視角，與會嘉賓們展開了一場對AI、智能機器人和人類未來發展方向的跨學科、跨領域的深刻探討。

PART 02

嘉  賓

 

刁孝力（主持人）

HKS校友會社會創新委員會成員

加拿大CANCEO.VC孵化器董事

斯坦福大學AI高管項目顧問

 

鄭永年

香港中文大學（深圳）教授

公共政策學院院長

前海國際事務研究院院長

 

黃鎧

香港中文大學（深圳）教授

深圳市人工智能與機器人研究院高性能智能計算與控制中心主任

 

劉少山

深圳市人工智能與機器人研究院

具身智能中心主任

PART 03

圓桌實錄

刁孝力：

在圓桌討論環節，歡迎各位嘉賓提出自己的觀點，有更多的火花碰撞。今天討論的話題是AI和機器人，第一個問題想請各位嘉賓討論，近日前OpenAI的首席科學家Ilya（伊爾亞·蘇茨凱弗）宣佈了他的SSI（“安全超級智能”）新的創業項目，旨在推動安全、超級智能的發展，結合各位的專業背景和研究領域，如何看待SSI的誕生以及可能帶來的影響？同時，在確保人工智能安全與推動科技創新之間，我們應該如何找到最佳的平衡點？

鄭永年：

我覺得SSI非常重要。人工智能從各個國家發展來説分為幾個模式，美國完全是“發展導向”的模式，幾乎沒有任何的監管；中國正好相反，我們是監管導向的。我們説“矛”與“盾”，美國是做“矛”的，中國是做“盾”的。SSI的出現是一個可喜可賀的事情，代表了即使在美國內部“矛”和“盾”可以兩條腿一起發展。如果不一起發展，人工智能大概率對人類會有毀滅性的影響。

在我非常有限的知識裏面，我認為人工智能作為技術，它的發展有無限可能性。但是如何保證安全性？隨手可得的人工智能技術會帶來怎樣的結果？我覺得SSI出現的意義並不亞於人工智能這個“矛”方面的發展意義。**從商業投資的角度來看，我覺得下一步應該要投資“盾”——“矛”也要投，“盾”也要投，兩邊均衡發展。**光投“矛”，沒有“盾”，以後我們就會自我毀滅。當然，像中國這樣過度注重“盾”，而忽視“矛”的發展也需要變化。清華大學的薛瀾教授討論人工智能時指出，美國光造“發動機”，衝得很快，但忘記了製造“剎車”。這是不對的，不過中國光造“剎車”也是片面的。沒有好的“發動機”，再好的“剎車”也沒有用，所以中國要在“矛”方面加大投資，美國要在“盾”方面加大投資，這樣才能均衡發展。並且在世界範圍內，我也相信只有中國能跟美國抗衡，因為現在所有大模型都是美國的事情，沒有日本、歐洲什麼事——AI的門檻這麼高，小國家更是一點機會都沒有。中國做大模型，只叫企業做可能做不起來，可能還要國家投入。

中國不能失去人工智能時代。我曾提出中國需要警惕“明朝陷阱”——在沒有真正崛起之前就開始衰落。在明朝的時候中國是非常先進的，鄭和下西洋的船隊相當於美國現在的航母羣，代表了政府力量；東南沿海一帶“猖獗”的“倭寇”海洋活動，則反映了民間力量。可以説，明朝是世界海洋時代的開始，當時，中國政府和民間海洋力量皆為世界第一。後來朝廷禁海，封閉之後，我們失去了海洋時代，又失去了工業化時代。現在終於又等來了有希望比肩美國的機會，如果再不開放的話，結果會是很麻煩的。OpenAI需要Open，沒有Open就沒有AI了。

黃鎧：

很多人喊我“祖師爺”，所以我必須要證明一下“祖師爺”多大年紀了，我今年81歲。AI是我這二十年特別關注的一個領域，我個人的觀察是，中國在AI方面的人才大大多於西方。比如説現在AI的頂級會議，70%的論文作者是中國人。從事AI行業，中國有很大的潛力。但是這幾年大模型的發展方面，我認為現在已經有所落後了，主要是在芯片以及很多系統的開發方面。2023年美國有160個大模型出來，中國只有16個。所以我們的AI發展還有很長的一段路要走。

我做超級電腦、數據中心、雲計算等工作很多年。我們的超級電腦、雲計算都有相當的技術存在，但是現在好多地方被“卡脖子”。未來，在計算機的系統開發、AI算力的開發方面，我們也會面臨很大的限制。我想分享一下觀察人工智能發展的三個角度：

**一是生成式AI是當下人工智能產業發展的主流。**通過大模型，它能夠看、能夠聽、能夠講，這些感知的東西能夠發展得很好。AI發展有兩大主流：一個是感知，一個是認知。我認為中國在感知方面發展得很快，感知AI的能力發展得比較快；但是認知的能力發展比較慢，大模型表現出我們在認知能力上還需要大量的提升。

**第二，深度學習、機器學習賦能大語言模型，對教育方式重塑的推動。**各位都知道現在AI主要的課程是深度學習、機器學習。出了大模型以後，學習的方式完全變了，它不是傳統的在大學裏面看幾本書學點知識就行了，以後就變成機器可以幫你學習。因此，機器能做的事情不要去做，要做機器不能做的事情。大模型時代最重要的是學習怎麼提問。把這個問題輸入到大模型裏面，它就能幫你找出需要的答案，懂得提問的方式很重要。所以未來不光是學習，學“問”也很重要，要懂得問問題。

**第三，是在認知方面不能推崇“唯AI論”，以AI為唯一的解決方案。**AI的發展，現在機器的某些水平基本上跟人相當，但是在情感、意識層面它還差得很遠。所以並不是説AI已經到了盡頭，還有很大的空間可以發展。中國政府最近宣佈將在人工智能方面投入3000多億人民幣，我覺得這還不夠，OpenAI準備建造的一個大的系統，要投入100億美金。我們要把錢花在刀刃上，這樣才能夠往前走一步。

劉少山：

剛才“祖師爺”提到AI還是在一個感知和認知的過渡期，我認為這是人類的黃金機會，必須在感知與認知的過渡期把“盾”建好，要不然在人工智能認知能力存在之後，我們還沒有這個“盾”，人類就會面臨滅亡。

**AI很多東西目前還解決不了，這個“目前”是一個很重要的字眼，留給我們的時間還有多少，我們並不知道。**有很多鄙視AI的觀點認為，這東西不是智能。這麼多年的從業經驗告訴我，我們很難預測科技發展的趨勢，包括OpenAI的爆發也就短短兩年左右的時間，順便抬起了英偉達這家公司，這完全沒法預測。我們可能只有5年左右的機會，在AI還沒發展成強認知的機器，或者強AI的時候，去把監管或者安全性做起來。

迴歸到問題的本原，也迴歸到鄭教授講的“矛”和“盾”，Ilya的公司是從技術的角度解決安全性的問題。有意思的問題是，美國自稱自由世界，他們無論是“矛”還是“盾”，都是掌握在私營經濟的手上，政府的作用是什麼？我真的不敢預測，因為AI跟水電煤一樣是一個基礎架構，如果它都掌握在私營經濟的手上，最後會演變成什麼，政府存在的意義又是什麼？

AI在中國的發展還有點不一樣，電力行業基本是國企，通信行業基本也是國企。通信這一塊還好，但是AI掌握在私人企業，它的好處和壞處是什麼，需要更多思考。

刁孝力：

謝謝三位嘉賓的分享。接下來這個問題是給鄭教授的。請問您如何看待中國在全球人工智能和機器人技術競爭中的地位，以及在當下的競爭格局下，中國可以採取什麼樣的政策，以保持其未來潛在的更好競爭優勢？

鄭永年：

這是一個非常複雜的問題，據我瞭解，現在的很多人，對AI是什麼都還沒搞清楚。這是很糟糕的。還有人甚至説AI是不是美國人的陰謀？還有這種奇怪的想法。

之前美國《紐約時報》發表了一篇文章講，美國現在是“新浮士德文明”的發源地。“新浮士德文明”有兩塊地帶，一個是從硅谷到得克薩斯這個狹長的地帶，還有一塊從波士頓到紐約。這樣看來，中國也有兩塊地帶，一塊是粵港澳大灣區，這一塊的人工智能研究是非常不錯的，香港的研究能力很強，深圳、廣州又有很強的製造業，人工智能發展可以有很強的應用場景；還有一塊，在從杭州到上海、蘇州的長三角地區崛起。剛才黃鎧老師説，我們的人才很多，研究論文很多，但是我們的研究是為了研究而研究。**在這一點上我們需要看到，美國的很多研究是強調轉化的，而我們的研究能夠轉化成產品的少之又少。所以我們的研究數量比研究質量要高。**在大學裏面，很多實驗室卷模型、買芯片，他們主要是為了寫學術文章，而不是為了應用。美國考慮應用的，而我們只是為了寫文章，對此我感到很擔憂。人工智能一定要向年輕人傾斜。一個國家的資源如果向年輕人傾斜，它是有希望的。

**開放很重要。**AI需要大量的數據，但現在沒有什麼數據，並且在大量的浪費數據，尤其缺乏高質量的數據。去年在《中國科學院院刊》我們做了一期關於如何跨越“中等技術陷阱”的討論，現在中國在人工智能方面，還是一箇中等技術的水平，美國遠遠領先我們。如果有一個好的政策，我們很快能發展起來，甚至有些地方還可以超越美國，比如人臉識別、聲紋識別等等，中國在做“盾”方面做得很不錯，但是在生成式人工智能發展方面要有的放矢。

中國的企業哲學和美國的企業哲學不一樣，美國的企業哲學是一個新的技術出現時政治不會提前介入，也不會用道德去判斷，等它生長起來以後，過一段時間它再去評估，是不是對公共利益有負面的作用，然後再去建立監管的制度。我們儒家社會是道德化的，“小寶寶”還沒生出來，就給他很多的“籠子”，這是很不好的。我們也不要學歐盟，近代以來歐盟曾是創新的象徵，但現在歐盟的規則、規制太多了，它的企業沒法發展。如果我們繼續開放的話，發展的機會是非常大的，甚至在製造業領域超過美國。美國很多製造業的應用場景已經沒有了，只能在全世界去找。而我們的應用場景是非常豐富的。

刁孝力：

接下來的問題是給黃鎧教授的，作為計算機體系的結構和並行處理領域的先驅，您是如何看待這些技術在推動當前人工智能和智能機器人發展中的作用？這些技術未來可能會有哪些突破點？未來計算機科學領域應該如何適應人工智能的發展，以培養出更多符合時代需求的人才？

黃鎧：

這個問題非常好。我從事教育工作，發現自從大模型出來了以後，機器可以取代很多老師的事情。程序員也可能大規模地減少，因為一個算法給了人工智能，它就能自動寫出代碼，速度比人工快多了。所以我認為社會生態系統已經變了，大家心裏要有準備。馬斯克和李開復認為，未來可能高達50%的人都要失業。AI會帶來大量的失業，這是各位要思考的問題，也是前海國際事務研究院要研究的核心問題。

我認為大學的教育要改，上學期我教大模型的課程，給學生出題目，他們不在我的教科書裏面找，都上ChatGPT裏面找，他把我給他的問題説得更具體一點，然後GPT就幫他寫了答案出來，比我的書寫得還好。教育以後會有很大的變化，各位要有心理準備。

我認為中國有希望。因為中國的人力資源和中國政府看到的方向，在AI方面是潛力最大的，雖然中國的芯片、光刻機被“卡脖子”，甚至OpenAI的大模型也要限制中國人使用，但是我認為中國的潛力還是最大的，可能三五年的時間我們就有機會趕上。

刁孝力：

感謝黃鎧教授的分享。接下來給劉少山博士的問題，作為具身智能中心的主任，您認為在當下具身智能在實際應用中具體的挑戰和機遇分別是哪些？因為今年更多是屬於具身智能的元年，您認為這個行業是不是會有更多的泡沫？

劉少山：

關於黃鎧教授提到碼農大規模減少的問題，我們有深刻體會。2019年我開始寫代碼，當時OpenAI出了一個很粗版的東西，我發現它的代碼寫得比我好。**過去20年是技術的時代，未來20年可能是一個人文的時代。**作為具身智能的元年，我國需要加大投入。這個投資不可少，一旦少了，我們就完全落後了。

同時，也有很多機遇。未來，具身智能的應用廣泛。包括黃教授剛才説的戰場機器人，除了軍事之外，各行各業都會使用機器人，掃地機器人在中國一年的出貨量是幾百萬台，現在的滲透率還比較低，等到它的功能進一步完善之後，滲透率會進一步提升。當然，也面臨具體的挑戰，包括數據、算力、複雜的軟件棧等方面。我們經歷過幾波技術大潮的影響，每個時代開始的挑戰基本都是差不多的，大家把力量整合，後續就會很順，所以我們預期這個週期有點像當年的PC（個人電腦）和Mobile computing（移動計算），最後也是人手一台或幾台，能服務到各行各業。

刁孝力：

這個問題是給鄭永年教授的。在推動人工智能技術發展的過程中，您認為政府和政策制定者應該如何制定及如何實施有效的政策，以確保技術創新與倫理道德的平衡？同時這一過程中，各利益相關者應該如何參與併合作，以實現公平和可持續的發展？

鄭永年：

我認為Policy participation（政策參與）確實很重要，但是中國和美國在這方面完全不一樣。美國是一個開放的系統，就看誰的錢多。我覺得美國不好的地方在於過於資本主導，先發展，不講倫理。以前亞當·斯密講資本追求self interest（自我利益），但為最終導向公共利益。我覺得只有一半是正確的，如果沒有人追求利益的話，就沒有財富；但是財富出來了，不見得就符合所有公眾的利益。**美國現在很麻煩，經濟、科技都在蓬勃發展，但是它的社會遇到了近代以來最嚴重的危機。**社會分化已經到了什麼程度？里根革命以後，美國以前有70%的中產階層，現在一路下滑到不足50%。奧巴馬執政8年，美國的中產階層以每年一個百分點的比例縮小，為特朗普的崛起打下了社會基礎。可以説，美國的經濟基礎和上層建築已經完全脱節了。

回到人工智能領域，我覺得中國過於安全主導，太恐懼人工智能，所以老是做“盾”。如果這個Perception（觀點）不改變，我們的人工智能就發展不起來。Perception（觀點）改變了以後才能發展起來。不發展是最大的不安全，如果美國有，歐洲沒有、日本沒有，我們也沒有，以後全世界都是美國的奴隸，吃什麼、用什麼，都是美國的人工智能告訴我們。所以我們還是要強調發展。

刁孝力：

感謝鄭教授的分享。下一個問題想請教黃鎧教授，在過去的歷程中，您有沒有看到政策對技術的影響，包括在政策的影響下，大家是如何協作的？

黃鎧：

這個問題很大，我嘗試回答其中一部分問題。我們大家要改變一個心態，以後不管從事哪一行，一定要建立一個新的概念叫做Group intelligence（羣智），它強調的是什麼？舉個例子，華為曾經説過，以後的工廠裏面多半是機器，一個人要管理130個機器，所以一定要了解機器的性能、脾氣、各個方面，包括人和機器、許多人與許多機器的互動，這是一個大問題。

去年國務院成立了數據管理局，這是新的機制，它要解決很多數據相關的Legal issue（法律問題），解決Responsibility（職責）和Accountability（負責制）。比如説工廠裏面人和機器工作，機器插到人的手裏，人受傷的問題。國家數據管理局要定很多Legal regulation（法規），還有Price，怎麼樣來決定數據的價值，這個Price很重要。因為數據以後就是一個Resource（資源），是一個財源，如果你不定出規矩出來，將來的問題很大。

鄭永年：

剛才講具身智能，我們以後能不能有一個機器人總統？在美國，機器人是不是會比較公正一點？

黃鎧：

有一段新聞説，有人寧願跟機器人談戀愛、結婚，我不敢想象。要回答這個問題，需要很多的規矩。人和機器相處要有規矩，人與人相處本身就有很多社會上定的規矩，人與機器相處，出了事故之後誰負責，要建立這樣的規矩體系。美國很擔心AI將來在社會造成這樣的問題。這個問題確實是存在的。全世界恐怕各國也要協調，例如聯合國有一個特別的項目要討論這個方面的問題。AI的治理現在是最需要發展的。

刁孝力：

感謝黃鎧教授關於Group intelligence（羣智）的分享，同時也感謝鄭教授補充提問。少山博士，您是怎麼看待我們前面提到的在當下這樣一個技術創新的關鍵時點，各方利益合作者應該如何攜手，實現可持續和公平的發展？

劉少山：

我還是從HKS（肯尼迪學院）的角度來説一下這個事。我們在肯尼迪學院看到的第一個事情，是傳播一套政治哲學，根據我自己粗淺的認識，就是所謂的資本主義哲學，它是工業革命帶來的。而AI時代可能會衍生一套新的政治哲學。

在肯尼迪學院上課，一個班切成兩半，一半是國際學生，一半是本土學生。本土學生可能是在白宮工作等體制內的人士。國際的學生，我們班有一個同學是在厄瓜多爾賣香蕉的，去年選上總統。肯尼迪學院的政治哲學會影響全世界不同地方的人。早期也有中國很多體制內的人去肯尼迪進修。AI時代會不會產生一套新的政治哲學，這套政治哲學是否能影響全世界？我覺得肯尼迪學院最厲害的是這兩個點。這個時代又給予了在中國衍生這麼一個機構的機會，特別期待鄭教授帶領的公共政策學院能承擔這個職責。

PART 03

QA實錄

觀眾提問：

隨着AI的發展，可能會帶來能源消耗和碳排放。請問黃鎧教授，您怎麼看AI背後的環境問題，以及中美人工智能在治理層面是合作還是競爭？

黃鎧：

各位應該聽過“西電東送”這個説法，現在因為Computing power（算力）方面，要在最便宜的地方去建立大的數據中心，比如説在寧夏建設大數據中心，就比在深圳便宜很多。所以現在有一個新的做法叫“東數西算”，在中國的算力放在西部，作為雲數據中心，這是一個大的研究領域。據我瞭解，清華大學現在就有好幾個項目在做“東數西算”的應用。

説到電力，我就想到英偉達的總裁想在中國台灣設立一個大的計算中心，結果電力不夠。沒有電怎麼做這個計算中心呢？我們目前在考慮綠色數據中心、減碳的Computing（運算）、電力資源的自助、Chip（芯片）的發展，以及Software（軟件）生態環境的建立。

機器人這一塊，上海張江是一個大的AI中心。深圳顯然有實力在智能機器人方面發揮得更好，我們有大疆、比亞迪，他們都用了很多AI。我在國內坐電動汽車，感覺美國比我們差很遠。在國內開車是可以跟汽車語音控制的。從AI在生活上的應用來説，國內應用的層面比西方多很多。這一點你們出國以後就會有很明顯的體驗。我認為中國要追上先進，只需要幾年時間。

觀眾提問：

AI是不是可以讓人類最接近共產主義的工具？想問一下鄭永年教授，您怎麼看AI在社會資源分配上未來帶來的影響？

鄭永年：

人工智能是人工喂出來的，所以我認為至少目前很難達到共產主義。共產主義是不偏心、人人平等，但AI很難做到公正，因為它只是一個工具。如果它變成了人造上帝，有巨大的認知能力，那是有可能的，但是在目前還看不到它能做到比較中立的情況。如果能中立的話，我覺得它可以當總統。但是它現在還做不到中立，就成為了民主黨的AI或共和黨的AI。

關於投資，美國是資本主導的，有足夠的資本籌集的渠道。現在在中國，人工智能的門檻已經很高了，除了騰訊、阿里、華為這些大公司，一般的小公司起步比較難。

**假如大量的數據掌握在私企手裏，到底會產生什麼樣的後果，政府也需要考慮。**從這幾個因素來説，很大規模的投入會來自於政府。所以就我瞭解，私人領域對於這種大規模的投資，政府還是會有顧慮，所以，最後還是要國家來投資。但是就像黃教授剛才説的，國家投資3000億元人民幣根本不頂用，美國一個模型就要投資100億美金，所以資金缺口還是很大的。

觀眾提問：

我想向鄭教授請教一個問題，怎麼發揮舉國體制，更好地推動人工智能的發展？目前政府還有哪些可以做的，能夠發揮大家的合力，一起來更好地推動我們國家人工智能的發展？

鄭永年：

人才是最重要的。現在的產業是人才、技術和產業結合。中美之間的競爭就是人的競爭，中國的人才雖然很多，但是美國是用全世界的人才。現在回顧歷史，冷戰期間，美國吸引的就是全世界的人才，包括把蘇聯的人才吸引到美國之後，跟蘇聯競爭。今天也是一樣，美國用全世界的人才，包括中國的人才，來跟中國競爭。所以我們現在需要考慮如何競爭，就是要在世界範圍內的人才。

黃鎧：

我補充回答一點。在中國來説，最需要AI的領域是醫療健康領域，這是最重要的領域，也是最有機會的領域。以後看病找機器幫你看，用大模型幫你診斷。我上學期教大模型課的時候，給學生舉了好多例子，你得了什麼病，你把身體的數據輸入進去以後，它比你找幾個醫生會診以後判斷的更準。所以我認為醫療是最重要的領域。另外一個領域是智慧城市，我們的交通管理、旅遊等等，完全可以利用很多AI的技術，這是一個非常有前景的領域。

觀眾提問：

一個機器人走進千家萬户到底還要多久？是不是我們低估了物理世界自動化的難度？

黃鎧：

從大模型的角度看，可以給你提供一點證據。比如剛才説到的醫療領域，在美國現在已經發展到什麼程度？所有醫學院的學生畢業，要先在醫療健康大模型裏面通過考試，然後去實習的時候才能接觸到Real situation。所以這個大的模型，我認為會在每個小的領域都建立起來，它不一定是通用的，它會聚焦在專業應用需求。醫療健康是一個大的領域，但是還有很多其他的領域，比如汽車工業，剛才我講到自動駕駛，這是會實現的。以後你上了車，根本不用自己開，它自己會開。我最開始不相信這個事情，最近我得到了外面很多證據，尤其是馬斯克的特斯拉智駕系統出來以後，它可以讓無人駕駛比有人駕駛，在很多方面更有效。當然，你會遇到法律的問題。比如説一箇中國的工程師在美國，他用了特斯拉的自動駕駛軟件，開車的時候玩手機，結果出了車禍。當然這個事情是個別的案例，整體來説這個系統已經相當不錯了。

劉少山：

我簡單回答一下這兩個問題，第一是否物理限制很強，比想象中難？答案是肯定的，確實是這樣。第二，還要多久？這個就超乎我們想象，確實不知道，但我們作為一個科研單位，要為社會創造希望，我們會為這個事情去努力，具體需要多久，畢竟它涉及到物理限制，這個也不好説。

刁孝力：

補充回答，去年3月份我在硅谷參訪了Figure AI（美國一家機器人公司）。它作為具身智能機器人前幾家的公司，在這個領域有非常大的發展。同時，我也引薦了Figure AI的技術專家與某教育公司創始人探討具身機器人在未來潛在的落地應用。教育公司的訴求是，他當下的教育業務是在學習領域，所以問Figure AI的人形機器人是不是可以在學生的家庭場景落地？那位科學家的回答是否定的，並且所需的時間可能還會更長。

劉少山：

專門請問鄭教授兩個問題，一個是中國怎麼有可能超越美國，第二個是在技術限制的情況下，中國有沒有其它的方法超越美國？

鄭永年：

這是兩個層面的問題，**第一是技術層面的問題。**美國現在很多方面還是很先進的，我們也要意識到中國真正的發展也就這幾十年的時間。美國從1870年代之後就是世界上最大經濟體，尤其是二戰以後，它所有的科技方面都是Dominate（擁有壓倒性優勢）的，知識的積累水平遠遠超過我們。但是中國發展的也很快，從日本、韓國、新加坡的經驗來看，一個國家開始都是應用技術，等二、三十年積累下來以後，它會轉向“0到1”的原創。現在很多領域遇到的困難，就是因為事先準備不足。企業家都認為這個世界性市場是存在的，自己做還不如買，跟美國關係好的時候，什麼都可以買。並不是中國做不出來，只是形成了路徑依賴。然而，美國人要脱鈎了，才着急。當然這幾年的技術進步迅速，例如華為的芯片。這個技術跟美國可能有一點差異，但是它的原理是相同的，不可能用兩套技術，不可能有中國物理學、美國物理學。科學只能有一個系統。

**第二，是從政策的層面去看，我們要制定一套更有效的政策。**我一直説我們要單邊開放，美國、歐洲向我們開放，我們自然也要向他們開放。中國在宋朝以後落後就是因為不開放，只要有一個開放的基本思想，美國人封殺不了。比如説5G，它作為一個idea（思想），是一個土耳其教授的學術理論，這個尖端的思想封殺不了，是人類共同所有的，沒有任何一個政府能封殺。美國政府封殺的是應用技術這一端，中國人能把5G這個idea（思想）找來，這是永遠可以找到的，美國封殺不了我們。除非中國自己封閉起來，不跟別人交往。

技術的轉化方面，我們非常有能力，所以也不用悲觀，只是説需要花很大的精力去做。作為一個大國，開放是非常需要的，我們一直在推動單邊開放，現在只是簽證單邊開放了。要考慮做更多領域的開放。為什麼資本現在不到中國來？因為資本在中國是不賺錢的，如果資本有30%的利潤，誰聽特朗普、拜登的話？他冒着再大的風險也要來。所以我們要使得美國的資本、華爾街profitable（受益），這一點是重要的。 

劉少山：

封建時代核心資產是“地”，資本主義時代“資本”是核心資產，在AI時代，我認為“能源”是最核心的資源，因為能源轉化算力，算力轉化智能，誰控制了能源，誰就有最核心的“矛”。但是這個會不會形成新的階級，我不敢判斷。

鄭永年：

經濟學是算GDP的。GDP很簡單，我自己做飯、洗衣服，太太給我理髮，這是不創造GDP的。我幫你洗衣服，你給我做飯，或者到外面去理髮，這就會創造GDP。所以農業社會GDP低，工業社會GDP高。現在人工智能時代來臨，會不會減少人與人之間的交往？這個有可能。但是經濟是存在的。和人類交往多少不相關。在AI時代怎麼統計經濟，這是一個大的問題。

從社會階層來看更有意思。農業社會把每個人綁定在土地上，所以它比較平均沒有太多的大富大貴。工業時代財富開始集中，有城鄉差別。人工智能可能帶來更高度的集中。就像馬斯克所説的，AI製造大量的財富，你就去消費就行了。大家都不用思考了，AI都準備好了。所以我認為大學要改革，要學會問問題，技術性的東西交給人工智能。21世紀必須回答的一個問題：人類的意義在哪裏？這是哲學問題，甚至是宗教問題。

主持人：

非常感謝今天各位嘉賓帶着從技術、教育、商業、政策等等豐富的角度來思考和理解今天這個話題。人工智能和機器人對社會發展和經濟的影響，首先一定要發展，第二必須要開放。雖然可能面臨着大量的挑戰，這個挑戰有來自外部的，有內生的，但是我們也看到了希望，只不過這個希望的時間需要多久？我不知道，但是至少我們開始了這樣的對話，而且有我們今天在場所有的觀眾提出的問題，其實就像多稜鏡一樣，也幫我們這些專業的從業者，從不同的角度，也能更加豐富、更深刻地理解他們在做的事業，而且有可能讓更多在座的人共同參與這份事業，我覺得就是我們做這樣一件事情的意義。非常感謝大家的參與和支持，期待我們下一次活動再見面。

PART 04

圓桌討論

精彩瞬間