2026年智源大会で、中国工程院院士で阿里雲創設者の王堅と智源研究院理事長の黄鉄軍が対話を行った。王堅は、AIが人間を置き換えることは絶対に信じないと述べ、AIの発展については動物の知能、人間の知能、機械の知能というより大きな枠組みで考えるべきだと強調した。彼は犬の嗅覚を例に挙げ、機械の知能が人間に脅威をもたらすことはないと説明した。王堅は、人間が生み出した問題は必ず人間自身が解決するとし、トークンを紙のように安価にすることの重要性を強調した。一方、黄鉄軍は、人間とAIは親と子のように共存し融合すると述べた。米中間のAI差について、王堅は6年前にはまだプールの中にいたが、今では同じ海を見ているとし、まだ遠くまで到達していないと語った。記事執筆者、出典：智東西
智東西は6月12日に報道した。本日、中関村国際イノベーションセンターで2026年智源大会が開催され、中国工程院院士で阿里雲創設者の王堅氏、智源研究院理事長の黄鉄軍氏が現場のポッドキャスト対談で、一連の最先端の見解と新規な洞察を共有した。
どのようにして他人よりも早く未来を見ることができるか？王堅は、自分自身に現在の枠組みを超えた思考方法を身につける必要があると考えている。「私たちは人工知能（AI）について語るとき、その言葉に縛られている。」彼は、以前のチューリング賞受賞者であるウィットフィールド・ディフィーが述べたように、動物の知能、人間の知能、そして機械の知能というより大きな枠組みの中でAIの物語を捉えるべきだと考えている。
▲中国工程院院士、阿里雲創始人王堅
人類は機械の知能に支配されるだろうか？彼の見解は非常に明確だ。「AIが人類に取って代わると信じることは決してない。犬の鼻は人間よりはるかに敏感だが、私たちはそれが人間にとって脅威だとは思わない。」
王堅は、今日私たちがすべての大規模モデルの問題について語っているが、これらは元々人間を形容するために使われていたものだと考えている。私は薬が効かないほどの楽観主義者なので、人類が自ら作り出した問題は、必ず人類自身が解決すると信じている。
中国AIの物語について、黄鉄軍は若手従事者に、自分自身の考えを持ち、決断すべき時には決断するようアドバイスした。不確実性に対して、宿題を提出するような姿勢や必ず成功するという心構えで臨んではならない。王堅は補足して、今日の中国と米国は同じ海を見ていると述べた。6年前にはまだプールに閉じ込められていたかもしれないが、今やすでに同じ空の下に立っている。この旅はまだ終わりに近づいていない。
▲智源研究院理事長 黄鉄軍
人とAIの関係について聞かれた際、黄鉄軍は、人間とAIは親と子のように共存し融合すると述べ、人間はAIによって自身の境界を拡張すると語った。王堅は、人間が新しい技術を自然に恐れる傾向があるとし、AIの影響が歴史上の火の影響を超えるとは限らないと主張した。彼は、かつて大衆が紙と筆を恐れたことと現在のAIを比較し、「必ずトークンを『価値がなくなる』ようにしなければならない」と提案し、それが紙のように安価になるようにすべきだと述べた。
王堅、黄鉄軍とホストの衛詩婕の対話の全文メモは以下の通りであり、智東西が意味を変更せずに編集しました：
1. クラウドコンピューティングの父として、あなたはクラウドコンピューティング、都市の脳、AIインフラ、宇宙コンピューティングといった重要な節目で常に他人より先に未来を見抜いてきました。これらはどのような基盤となる思考モデルに基づいているのでしょうか？
王堅：実際にはありません。今日の午前、二人のチューリング賞受賞者の発表を聴き、とても感銘を受けました。特に二人目のアンドリュー・バートー氏は、強化学習について語る際に、心理学の学者であるサンダックの名前を挙げました。それはおそらく1980年代初頭に私たちが心理学の教科書で学んだ人物です。そのため、今日では、あるアイデアが自分自身で最初に思いついたものなのか、それとも他の誰かが先に思いついたものなのかをはっきりと述べるのは非常に難しいということが想像できるでしょう。実際には、このような問いが生じます：あなたが考えた後、それを周囲に伝えましたか？ より難しいのは、挑戦する勇気を持てたかどうかです。最終的には、希望が薄れたと感じたときでも、さらに一歩前へ進む強い意志を持てるかどうかです。
2、あなたの回答は非常に宏观的です。もう少し分解してみたいと思います。あなたの本では、事象の根底には共通性があると述べられていますが、問題を分析する際の根底にある方法論はどのようなものでしょうか？
王堅：実は思考方式を語るのは難しいです。先ほど最初の教授、ウィットフィールド・ディフィーの発言にも大変感銘を受けました。彼は、私たちがAIについて語っているが、この言葉があるために、自然とこのような枠組みを構築してしまうと指摘しました。私もよく言いますが、この会場が私たちの会議の仕方や、何を言えるか、どのように話すかを決定しているため、ほとんど誰もこのことを真剣に考えません。
だから、実は今私たちがAIについて語っているとき、無意識のうちに「AI」という言葉に縛られている。だから、今朝、ウィットフィールド・ディフィー教授がこの話をしたときに、私の心に響いた。皆さんも見てほしいが、私は2017年に貴陽で、彼が今日語ったのとほぼ同じ内容を話した。つまり、なぜ「動物知能」と「人間知能」、そして「機械知能」が存在するのか？だから、どんなことでも、既存の枠を超える思考の枠組みを自分自身で用意することが大切だと思う。
したがって、私が今日直面する課題を考えるとき、必ずAnimal intelligence、Human intelligence、Machine intelligenceの枠組みで考えます。そのため、現在誰もが語るAIが人間を置き換えるという考えには、私は断固として賛成しません。
理由也很简单，我经常说狗的鼻子比人类灵敏得多，但我们从未觉得这有什么伤害。因此，当你拥有这样一个框架时，实际上能帮你思考更多问题。所以，我认为每个人都应该建立一套独立的思考框架，或许会更好一些。
3、あなたが言っていたように、自分自身が信じるだけでなく、他の人も信じるようにすることが重要です。当時、阿里雲は毎年10億元を10年間継続して投資し、全力のリソース支援を得ることが重要でした。どのようにして、あなたの信じるものを他の人も信じるようにさせることができるでしょうか？
王堅：何かが広まるうちに、不正確になることがある。しかし、一つ確かなことは、私たちが「資源」というやや俗な言葉を使わないでおくということだ。私は、人が何かを成し遂げるには他人の助けが必要だが、あまり機会主義的になってはいけないと考えている。
私は「2050」というイベントを開催しました。これは、今日では無名でリソースを持たない人々に参加してもらうもので、彼らがこのイベントに来る目的はリソースを求めることではありません。実は、私たちには非常にシンプルな考えがあります。何かをしようとするとき、あるいは何かを語るとき、その内容が正しいかどうか、他人がどのように感じるかというのは、ある意味では重要ではありません。重要なのは、ステージ上で話す人が観客を説得して信じさせることではなく、その若者がステージ上で世界に対する自分の見方や、何かを成し遂げようとする決意を語ることです。最終的に、観客が信じるかどうかはもはや重要ではありません。自分がステージ上でその言葉を語った時点で、彼自身がそれを信じるようになるのです。
だから、とても重要なのは、自分が信じること、自分が実際にやることを言うことです。私は、そうすれば必ず誰かがあなたを支持すると信じています。もし誰かが「私が何かをしたいと思っても、誰も支持してくれなければやらない」という前提で生きているなら、基本的に誰もあなたを支持しないと考えてしまうでしょう。
4. 黄院長、智源は中国AI界の黄埔軍校であり、私たちすべての未来における持続的なAIイノベーションの胎動です。中国のAIナラティブはどのような信念に基づいているのでしょうか？
黄鉄軍：智源は非常に幸運でした。まず、2018年という適切な時期に設立されたこと、そして北京市から自由な体制と長期的に安定した支援を受けることができたことです。さらに、この適切なタイミングで正しいことを実行できたことも幸運でした。つまり、2020年に百人以上のメンバーが集まって大規模モデルの開発に取り組んだことです。
それまでに、国内外で多くの専門家が研究し、進展を遂げていましたが、何千万、何億という実際の資金を投入するには決断が必要です。そのため、私は適切なタイミングで行動を始めました。そして5か月で第1世代の大規模モデルをリリースし、さらに3か月後には第2世代がすでに追いつきました。私は、時代が私たちに機会を与えてくれたと感じています。
しかし、もう少し補足したいのですが、これは人類にとっての段階的なプロセスでもあります。大規模モデルは、数十年にわたる蓄積の結果です。ニューラルネットワークの話をするまでもなく、next token prediction（次のトークンの予測）という概念は2000年にはすでに提唱されていました。当時は技術の進化の一部として、提唱者自身もその効果がどうなるか確信が持てなかったかもしれませんが、この方法が探求され、その後多くの技術が集結したことで、今回の大きなブレークスルーが実現しました。
したがって、私は中国が現在、イノベーションが爆発的に進んでいる時期にいると感じています。ここには多くの要因が絡んでいますが、最も重要なのは二つです。まず、自分自身の考えを持たなければ、ただ流れに身を任せるだけになります。次に、決断すべきタイミングでは果断に決断すべきです。このことを「課題を提出する」「必ず成功する」という発想で捉えてはいけません。テクノロジーには常に不確実性が伴うため、考えを持ち、決断すべき時は決断する必要があります。
5、追いついてから自らの物語を築くまで、中国のAIナラティブとはどのようなものか？
王堅：実は先ほど鉄軍が智源について話したので、少し補足します。私は智源は非常に革新的だったと思います。当時、このような規模と決意でAIに取り組むことは、非常に困難だったと感じています。そのため、昔よく言っていた「ロケット科学」という言葉を思い出します。私たちはそのようなものがどれほど確実であるかを強調してきましたが、ロケット以上に危険で不確実なものは存在しません。
今日の上午のトークで、ホストが「セキュリティには確実性があるのか？」と質問したところ、ゲストは「確実性があるとはとても言えない」と答えましたよね。だから私は、AIの取り組みについて、智源から始まったこの点に特に感銘を受けました。
これは以前私たちが研究を行っていたときとは異なります。以前は、少し予算をもらって研究を進め、うまくいけば世界に発表し、うまくいかなければ誰にも知られませんでした。しかし、現在モデルを構築する際には、それとはまったく異なります。たとえ全体のモデルではなく、たとえば3月から5月のトレーニングという一部の工程だけを担当したとしても、その結果が悪ければ、そこで使われた資金はロケット1発分、約1億〜2億円が無駄になるようなものです。しかし今日では、しっかり1回のトレーニングを実施すれば、最終的にかかる電力代や計算リソース代も同程度の規模になることが知られています。
だから、ここに戻ると、中国のAIナラティブとアメリカのそれとの違いは、実はそれほど単純ではなく、私もはっきり言えません。なぜなら、そこに前提があります。基礎研究は世界全体のものであり、基礎研究で世界に共有されていないものはほとんどないでしょう。したがって、どこで見ても、論文や本に書かれている内容は、基本的に誰でも見ることができるはずです。この観点から言えば、基礎研究は世界全体のものです。中国とアメリカのAIナラティブについて、人々は「私たちの差はどれほどあるのか？」と尋ねますが、私はこのようなやり方で私たちの関係を表現することにはあまり賛成できません。
自分で言うと、ここ数年間、皆さんの努力により、私はいつも中国と米国がこの分野で同じ大海を見ていると言っています。もし6〜7年前なら、私たちが見ているのはプールで、相手が見ているのは大海だと心配していました。遠くから見ればどちらも青く見えますが、近づいてみると同じ世界ではないことがわかります。しかし今日、私は依然として、私たちが同じ世界を見ていると言えます。誰がより近くて、誰がより遠いかは、おそらく技術的な問題に過ぎません。この市場の発展やこの段階は、数日で終わるものではありません。私たちにはまだ長い道のりがあります。
6. 中国は自らのスマートな問題、技術的道筋、イノベーションのパラダイムを提案する機会がありますか？
黄鐵軍：私は、先ほど王先生がおっしゃった意見に賛成です。現在、大規模モデルを代表とするエンジニアリング実装において、米中両国は確かに優れた成果を上げていますが、この問題を一つの国、あるいは二つの国だけの問題と解釈することはできません。これは、人類が長年にわたり蓄積してきた多くの思想や微細な積み重ねの結果です。簡単に言えば、今日の二人のチューリング賞受賞者も、私たちが通常注目する有名な大学や機関に所属しているわけではありません。ヒントンもサットンもカナダにいます。もちろん、世界中の多くの学者や研究者が、巨大な相互作用のコミュニティの中で機能していると信じています。
したがって、未来から見て、先ほど述べたナラティブについて、私は中国が行っていること、そして世界全体が行っていることが、実は数十年にわたり一貫した大きな論理であると考えています。閉会式でもお話ししますが、今年私はあえて「悟道一以貫之」というタイトルを選びました。これはもちろん私の悟りではなく、孔子の言葉です。実際、この道は常にそうであったのです。この道とはどのようなものでしょうか？
スマートなものを実現するには、結局のところ二つのことだけです。一つは、今日私たちが日常的に語るデータ駆動型であり、さらに広く言えば機能駆動型です。先ほど、二人のチューリング賞受賞者が述べたように、これらのものを収集し、それを学習させて、人間や生物の知能を模倣するものを構築します。
もう一つは構造的な基盤です。つまり、どのような生理的・物理的基盤を使うかです。人間の身体や脳はもちろんですが、現在の機械にはTransformerがあり、さらに改良され、革命的なアーキテクチャも登場しています。この二つは常に進化し、向上しています。私は、中国の研究者がこの二つの分野でますます多くの貢献をすると信じています。具体的な例は挙げませんが、時間の制約もありますし、これまでにも一定の貢献をしてきました。今後さらに多くの貢献をすると信じています。
したがって、要するにAI、あるいは人々が言うAGIは、人類にとっての大物語であり、宇宙の知性の進化という大きな方向性とも言えます。研究者、開発者、企業として、このプロセスの中でそれぞれが貢献し、自分自身の星を残し、それらが巨大な宇宙を形作ることを願っています。
王堅：では、あなたはとても良い質問をしました。鐵軍はあなたに十分な答えを返せていないと思います。あなたが「知性」について話した点です。実は「intelligence」という言葉はとても興味深いです。中国語に翻訳すると、皆さんご存知のように「智能」となりますが、もう一つより直接的な翻訳は「情報」です。CIAもこの「intelligence」から来ています。この言葉はとても特異です。なぜ私が「とても良い質問だ」と言ったのか、その理由をお話しします。
皆さんは私が心理学の背景を持っていることをご存知でしょう。しかし、人間の視点から「知性」とは何なのかを理解することは、今日でも依然としてはるかに未知の領域です。だからこそ、先ほど動物の知性、人間の知性、機械の知性について話したのです。動物の知性については、今日でも研究は未解明のままです。人間の知性はさらに深遠です。つまり、この三つの謎が重なり合っているため、非常に複雑な問題なのです。
だから、これは長期間にわたって探求すべき問題だと思う。今日私たちが見ているものは、すべて現在実現可能な範囲のものであり、その空間は今日の実現可能性をはるかに超えている。では、現在の状況は、特に若い学者たちにどのような機会をもたらしているのだろうか？私は依然として、鉄軍自身の言葉を使うべきだと思う。彼の発言を聞いたとき、私も多くのことを学んだ。私も考えたことはあったが、このような形で表現したことはなかった。彼は語ったが、その後、自分自身でも明確に説明できなかったようだ。そこで、鉄軍の言葉を借りて、このことをもう一度述べよう。
おそらく座席の誰かが聞いたことがあるかもしれませんが、彼はとても興味深いことを言いました。彼は、空気力学を完全に理解する前に飛行機が飛んだと述べました。あなたはその話をしたことがあります。これは、今日私たちが非常に重要な問題に焦点を当てています。つまり、私たちが世界の本質を理解することと、私たちが行うべきこととは、必ずしも並行して進むのではなく、交差しながら上昇していくということです。
ある学問や分野が一定のレベルに達したとき、ようやくこのような反復を経ずに発展できるようになるのだろう。個人的には、人工知能也好、機械知能也好、今日においても、我々がその理解を深めつつ、エンジニアリングの反復と相互作用を繰り返している段階にあると考えている。厳密に言えば、飛行機が飛んでから12年後にようやく航空学科が設立された、そうだよね？
黄鐵軍：30年以上。
王堅：30年以上ですね？そこで皆さんは考えてみてください。飛行機が飛び始めてから、航空学科が設立されるまでに30年以上かかりました。この観点から、もし今日私たちがAIを大きな変革だと仮定するなら、本当に本格的なAI学科が設立される段階にはまだ遠く及んでいない可能性があります。そのため、これは若者にとって非常に魅力的なことです。
つまり、この世界については、問題が解決されているかどうかという話ではなく、この世界の始まりは非常に初期段階であり、基本的に世界の初期の混沌期であると私は理解しています。鐵軍が挙げた航空の例は、このことをよりよく裏付けるものだと思います。
したがって、独自のスマートな質問を提起する絶対的な機会があります。その機会を活用しないのは、あなたの責任です。
今年、陶哲轩とDeepMindのエージェントAlphaEvolveが協力し、50年以上にわたり解決されていなかった世界的な数学の難問「Erdős」を解きました。王堅教授、AIはすでに人間の知性の境界を押し広げ始めているとお考えですか？新しいパラダイムをお感じになりますか？
王堅：実は、これは私にとって非常に印象深いことです。つまり、今日の大規模言語モデルやこのようなアーキテクチャが登場した後、まず言語の分野でその影響が顕著に現れたわけですが、それ以前、約1984年から85年頃、ダートマス会議の10人の一人であるハーバート・サイモンが私たちの学科でAIについて講義をしたことを思い出します。当時はすべて論理の話でした。当時のAIのすべての課題は、あらかじめ作られたものであり、いわゆる「トイ・プロブレム」、つまり玩具のような問題でした。機械視覚も同様です。
だから、今日になって、理論的・工学的な面を問わず、非常に本質的な変化が見られるようになります。つまり、これまで解決すべき問題はもはや「玩具のような問題」ではなく、人間の理解にとって非常に困難な問題ばかりです。これは非常に大きな本質的な変化です。少なくとも私の見解ではそう思います。これらの問題は、すでに私たちの想像をはるかに超えています。これが第一点です。
二つ目は、今日の発展から見ると、興味深いことに、データに関係しています。過去の大規模言語モデルのすべてのデータは本質的にテキストであり、インターネットから取得したものも含みます。その中で、非常に興味深いことが起こっています。それは、今や非常に有名になり、トレンドとなった「vibe coding」です。その中で、「コード」というものが登場しました。コードについて、もし最初にコードを書いた経験があるなら、Linuxでコードを書くとき、単にテキストエディタを使えばよかったことをご存知でしょう。
テキストエディタ以上にシンプルな編集は存在しないため、この観点から見れば、それは依然としてテキストである。しかし、この分野では「コードをテキストとして扱うな（don't treat code as a text）」という言葉が語られている。
したがって、この論理から言えば、コードはテキストではないため、なぜそれがその分野に存在するのか、そして今日私たちが見ているように、プログラマーの働き方が変わった理由もここにあります。実際、AIは大きく前進し、ある意味で、私たちが話す言語のテキストと、私たちが書くコードのテキストを区別できるようになっています。今日の智源の発表では、生命科学やタンパク質などの話題が取り上げられましたが、さらに先には、真に科学的な意味でのデータとは何かという問いがあります。これはまったく異なるものです。私は時々、AIが科学を理解し始めたのではないかと思いますが、その際に使われているのは科学論文のテキストにすぎず、これは大きな限界があります。真に科学的なデータを理解できるようになるまで、その限界は続きます。それが智源が今日生命の分野で取り組んでいることです。しかし、偶然にも私たちはそれを理解でき、今日という機会を通じて、真に科学的なデータを理解できるようになったのです。したがって、真に科学的なデータを理解できるようになったとき、科学は必ず変化し、過去の科学研究方法を根本から変えることになるでしょう。
過去、科学研究はどのように行われていたでしょうか？ある科学者、あるいは一組の科学者が自らデータを収集し、そのデータを自分たちで理解し、実際には一度だけ理解した後、論文として発表するというプロセスでした。そしてそのデータはそれっきり放置されるのです。したがって、全体のロジックは、非常に収集が困難なデータを、ごく少数の人、あるいはたった一人が一度だけ理解するという形で、物語が終わってしまうのです。AIの登場により、私たちの持つ科学データが、異なる人々によって、異なる方法で、より大規模に理解される可能性があることが明らかになりました。そのため、AIが科学に与える影響は非常に長期にわたるものだと考えています。
歴史を振り返ると、興味深いことが二つあります。データについて話す際、私たちはしばしば新しいデータを収集することに焦点を当てますが、AlphaFoldを見てみると、このAlphaFoldは新たなデータを収集しておらず、これまでに蓄積されたデータのみを使用しています。しかし、これは科学発展の歴史において孤立した事例ではありません。ガリレオもまた、自らデータを収集したことはなく、他人が収集したデータを利用していました。
だから、私は、AIの登場により、すべての科学データが再解釈される時代に到達したと考えます。この変化がどれほど大きいか、想像してみてください。そのため、まず最初に影響を受けるのは科学研究そのものでしょう。コードを理解できるようになったとき、最初に打撃を受けたのはプログラマー自身でした。この論理は同じだと考えます。
8. アジェントが世界を変えることができるようになったとき、その危機をどのように定義し、それを制御可能な範囲に抑え、人類に有益であることを保証するのでしょうか？
黄鐵軍：私は、先ほど述べた「制御」や「確保」といった言葉は、おそらく現実的ではないと思います。これは、非常に複雑な相互作用です。しかし、私たちは共存を考える必要があります。エージェントもエージェントであり、知性を持っています。私たちも知性を持っています。将来的には、それぞれの人が多くのエージェントを所有し、それらが相互に作用するようになるでしょう。このような複雑な世界——人間、機械エージェント、身体的エージェントを含むマルチエージェントの世界——では、必ずある種のインターフェースとコンセンサスが必要です。そうでなければ、人間の世界も同じです。世界とは何であるべきでしょうか？私は約2〜3年前にインタビューで書きましたが、「理性の世界」だと考えています。なぜなら、エージェントはブラックボックスだからです。先ほども言いましたが、私たちはその内部を理解できません。エージェントは答えだけを提示し、どのようにその答えに至ったのかを教えてくれません。
人間も同じで、それぞれの脳もブラックボックスです。だから、誰かとやり取りするとき、あなたは彼が提示する結論だけを信じるのでしょうか、それとも、なぜそのように考えるのかを一緒に探求するのでしょうか。なぜ医者が私に提案した背後には何があるのか、私たちはもちろんその点を気にします。将来も同じことです。エージェントはまず、まともな答えを出せれば十分です。
しかし、その後、皆さんはその背後にある理由を掘り下げ、議論し始めるでしょう。医療のような安全が重要な分野や、先ほど挙げた有害なタンパク質などについては、必ず明確な結論を得てからでなければ、行動に移すことはできません。それまでの段階は、基本的にオープンな議論です。皆でブレインストーミングし、互いに考えを深め、人間とエージェントの間には、このようなプロセスが当然あるべきだと私は信じています。したがって、一方では、完全な制御を保証することはできないかもしれませんが、私は、共存し、理性を持って進んでいく道を一緒に見出せると思っています。
王堅：実はこの問題の結論について、私は鉄軍と100％同じだと考えています。しかし、この「100％」という表現が、単に自分自身の手抜きで自分の意見を述べていないというわけではないことを明確にするために、あえて言及します。私は鉄軍とこの問題について話し合ったことはありませんが、本当に彼と100％同じ考えです。そのため、私の方法で改めて述べたいと思います。
実際、皆さんは考えてみることができるでしょう。例えば大規模言語モデルが登場したとき、人々は「幻覚がある」と批判しました。hallucinationという言葉です。しかし、ほとんど誰も考えませんでした。このhallucinationという言葉は、本来人間を形容するために使われていたということを。つまり、今日私たちが大規模モデルの問題点として挙げているすべての点を振り返って見ると、実はそれらはすべて人間を形容するために使われていた言葉なのです。
だから、人間にはこのような問題があるのです。ときには、人間の幻覚が私たちが想像するよりもはるかに深刻であることがあります。なぜ私がそう考えるのか？ 皆さんにも理解していただけると思いますが、私は治しようのない楽観主義者です。だから私は、人間が自分自身で作り出した問題は、必ず人間が解決すると信じています。これが私のすべての背後にある論理です。
だから、今日も同じだと思うのですが、少し極端な例を挙げると、よく「とても優れた人物」、彼を「大師」と呼びましょうか、が何か言います。その言葉の意味が私にはわかりません。その背後にある意味は、彼の脳内がブラックボックスであると捉えることもできます。私たちには理解しづらいのです。今日、私たちはあるシステムに遭遇します。そのシステムの行動や他の何らかの要素が、今のところ理解できません。しかし、個人的には、それが災難だとは思いません。むしろ、理解しようとする試みであり、将来的に私たちの全体的な認識を大きく前進させる機会になると感じます。したがって、これは確かに重要な反復プロセスであると思います。
だから今日、私はかつてある場面でこう言いましたが、実は今日、この件、あるいはスマートシステム、あるいはエージェントに対する認識を、テストの観点から見ても、再整理する価値があると思います。例えば、今日私たちがテストやランキングを行う場合、すべてのテストやランキングは、エージェントやモデル自体の能力だけを測定しています。しかし、私たちには、このモデルが人間と協力して働く際の総合的な能力を測定する方法が存在せず、甚至その測定を行っていません。現在、そのような方法はあるのでしょうか？個人的には、エージェントと人間が協力して働く際の総合的評価を適切に行う方法を見つけるべきだと考えます。もしそのようなランキングがあれば、個人的にはさらに興味深いと思います。はい。
9. あなたたちは、人間とAIの関係がどのようなものであるべきだと思いますか？
黄鐵軍：特別に美しい共存と融合の関係が形成されるでしょう。これは親と子の関係に似ており、AIは子供であり、衝突はありますが分かちがたいものです。AIは宇宙の外へ行くことができますが、私たちはそれが難しいです。私たちは知性という橋を介してつながっています。
王堅：私たちはまず自然の子であり、世界の一部である。新しい技術が登場するたびに、人々はそれを恐れる。火を最初に使い始めたときも同じだった。私は、AIが人類に与える影響が火を上回るかどうかさえ、疑問であると考えている。人々がよく引用するチューリングの見解のように、一人の人物、一枚の紙、一本のペン、それに固定された計算ルールを組み合わせれば、本質的にはコンピューターである。
皆さんは、七八十年前の資料を少し見てみてください。当時の中国の一般市民が紙や筆を見ただけで震えてしまうほど、文字を書くことは大きな挑戦でした。AIは今、まさにそのような段階にいます。
技術的に言えば、私たちのトークンは高すぎます。トークンを紙のように「価値がない」ようにしなければなりません。