Na conferência Zhiyuan 2026, o acadêmico da Academia Chinesa de Engenharia e fundador do Alibaba Cloud, Wang Jian, dialogou com Huang Tiejun, presidente do Instituto Zhiyuan. Wang Jian afirmou que não acredita firmemente que a IA substituirá os seres humanos, enfatizando a necessidade de pensar o desenvolvimento da IA dentro de um quadro mais amplo que inclui a inteligência animal, a inteligência humana e a inteligência artificial. Ele usou o exemplo do olfato dos cães para demonstrar que a inteligência artificial não representa uma ameaça aos humanos. Wang Jian acredita que os problemas criados pelos seres humanos serão resolvidos pelos próprios seres humanos e enfatizou a necessidade de tornar os tokens tão baratos quanto papel. Huang Tiejun, por sua vez, afirmou que humanos e IA coexistirão e se fundirão como pais e filhos. Sobre a lacuna entre a IA dos EUA e da China, Wang Jian considerou que, há seis anos, ainda estávamos presos em uma piscina, mas agora vemos o mesmo oceano — e a jornada longa está longe de terminar.

Autor e fonte do artigo: Zhi Dong Xi

Relatório da Zhixidongxi em 12 de junho: hoje, a Conferência Zhiyuan 2026 foi realizada no Centro Internacional de Inovação de Zhongguancun, onde o acadêmico da Academia Chinesa de Engenharia e fundador da Alibaba Cloud, Wang Jian, e o presidente do Instituto Zhiyuan, Huang Tiejun, compartilharam uma série de julgamentos avançados e ideias inovadoras em um podcast ao vivo.

Como ver o futuro antes dos outros? Wang Jian acredita que precisamos adotar formas de pensamento que ultrapassem os nossos marcos atuais. “Quando falamos sobre inteligência artificial (IA), também somos limitados por essa palavra.” Ele acredita que devemos pensar na narrativa da IA dentro de um quadro maior, como sugerido pelo anterior ganhador do Prêmio Turing, Whitfield Diffie: a inteligência animal, a inteligência humana e a inteligência machine.

▲ Acadêmico da Academia Chinesa de Engenharia e fundador do Alibaba Cloud, Wang Jian

Os seres humanos serão dominados pela inteligência artificial? Sua opinião é muito clara: “Eu não acredito absolutamente que a IA substituirá os humanos. O nariz dos cães é muito mais sensível que o dos humanos, mas nunca achamos que isso represente uma ameaça para nós.”

Wang Jian acredita que todos os problemas que discutimos hoje sobre grandes modelos originalmente eram usados para descrever seres humanos. Sou um otimista sem cura, então sempre acreditei que os problemas criados pelos próprios seres humanos serão resolvidos pelos seres humanos.

Ao falar sobre a narrativa da IA na China, Huang Tiejun aconselha os profissionais jovens: tenham suas próprias ideias e, quando for hora de tomar uma decisão, tomem-na com determinação; não abordem a incerteza com a mentalidade de entregar uma tarefa ou de garantir sucesso absoluto. Wang Jian complementa: hoje, China e Estados Unidos veem o mesmo oceano; seis anos atrás, ainda poderíamos estar presos em uma piscina, mas agora já enfrentamos o mesmo céu e terra — essa jornada longa está longe de terminar.

▲ Huang Tiejun, presidente do Conselho do Instituto de Pesquisa Zhiyuan

Quando perguntado sobre a relação entre humanos e IA, Huang Tiejun afirmou que humanos e IA coexistirão e se fundirão como pais e filhos, com os humanos usando a IA para expandir os limites da humanidade. Wang Jian acredita que os humanos naturalmente temem novas tecnologias e que o impacto da IA talvez não ultrapasse o papel do fogo na história; ele comparou o medo inicial da população em relação ao papel e à caneta com o medo atual em relação à IA e propôs: “É essencial tornar os tokens ‘sem valor’”, para que sejam tão baratos quanto o papel.

O resumo completo da conversa entre Wang Jian, Huang Tiejun e o apresentador Wei Shijie é o seguinte, com edições da Zhixi Dongxi que não alteram o significado original:

1. Como o pai da computação em nuvem, você sempre enxerga o futuro antes dos outros em pontos-chave como computação em nuvem, cérebro urbano, infraestrutura de IA e computação espacial. Tudo isso se baseia em qual modelo mental subjacente?

Wang Jian: Na verdade, não. Hoje de manhã, ouvi os discursos dos dois ganhadores do Prêmio Turing, e fiquei muito tocado. Especialmente o segundo, Andrew Barto, que, ao falar sobre aprendizado por reforço, mencionou um psicólogo chamado Thorndike, que aprendemos nos livros de psicologia no início dos anos 80. Portanto, todos podem imaginar que, muitas vezes, hoje é difícil dizer se uma ideia foi originalmente sua ou de outra pessoa. Assim, isso se torna um problema: após pensar nisso, você o compartilhou com os outros? E o mais difícil é: você tem coragem para tentar? Por fim, quando parece não haver esperança, você consegue ter a perseverança para dar mais um passo à frente?

2. Sua resposta foi muito abrangente; vou decompor isso. Em seu livro, você menciona que há certas similaridades fundamentais por trás das coisas, e fiquei curioso sobre sua metodologia fundamental para analisar problemas?

Wang Jian: Na verdade, é difícil falar sobre o modo de pensar. O discurso do primeiro professor, Whitfield Diffie, também me tocou muito. Ele mencionou que todos nós falamos sobre IA, e um dos grandes desafios é que, por causa dessa palavra, acabamos inconscientemente criando esses frameworks. Assim como eu costumo dizer: este auditório determina como realizamos a reunião, o que podemos dizer e como podemos dizer, por isso poucas pessoas realmente refletem sobre isso.

Então, na verdade, quando falamos sobre IA hoje, estamos inconscientemente limitados pelas próprias letras IA. Por isso, hoje de manhã, o professor Whitfield Diffie, ao falar sobre isso, tocou em algo que me ressoou. Vejam bem: em 2017, em Guiyang, eu já havia falado quase exatamente a mesma coisa que ele está discutindo hoje — por que existe esse Animal intelligence (inteligência animal), Human intelligence (inteligência humana) e Machine intelligence (inteligência machine)? Por isso, acho que qualquer coisa você ainda precisa dar a si mesmo um quadro de pensamento que possa transcender os limites atuais.

Então, para mim, ao refletir sobre os desafios de hoje, sempre penso nisso dentro do quadro da inteligência animal, da inteligência humana e da inteligência machine. Por isso, não acredito firmemente que a IA, como todos falam hoje, substituirá os seres humanos.

A razão também é simples: eu frequentemente digo que o nariz de um cachorro é muito mais sensível que o do ser humano, mas nunca sentimos isso como um dano. Portanto, quando você tem esse tipo de estrutura, ela realmente ajuda a considerar muitos problemas adicionais. Por isso, acho que cada pessoa deveria desenvolver um quadro de pensamento independente, o que provavelmente seria melhor.

3. Você mencionou que é importante acreditar em algo e também fazer com que os outros acreditem. Naquela época, o Alibaba Cloud investiu 1 bilhão de dólares por ano, continuamente por 10 anos, e obteve suporte total de recursos. Como fazer com que as pessoas acreditem no que você acredita?

Wang Jian: Algumas coisas se tornam imprecisas ao serem transmitidas. Mas uma coisa é certa: vamos temporariamente evitar o termo um pouco vulgar de "recursos". Acho que uma pessoa precisa da ajuda dos outros para fazer coisas, mas não deve agir de forma muito oportunista.

Fiz uma atividade chamada "2050", na qual pessoas desconhecidas e sem recursos hoje em dia participavam, mas elas não iam até essa atividade em busca de recursos. Na verdade, tínhamos uma ideia muito simples: quando você quer fazer algo, quando você fala sobre algo, em certo sentido, não importa se os outros acham certo ou como sentem. O que importa não é a pessoa no palco convencer a plateia a acreditar nele, mas sim o jovem no palco expressar sua visão do mundo e sua determinação em fazer algo — e, no final, se a plateia acredita ou não se torna irrelevante. Assim que ele disser isso no palco, ele próprio passará a acreditar.

Então, acho que é muito importante que você fale sobre coisas em que realmente acredita e que faria por si mesmo. Acredito que, se fizer isso, certamente haverá pessoas que o apoiarão. Se alguém tem como pressuposto que, se ninguém o apoiar, não fará a coisa, basicamente acabará pensando que ninguém o apoiará.

4. Dr. Huang, o Zhiyuan pode ser considerado a Escola Militar de Huangpu da IA na China e também o berço contínuo de inovação em IA para nosso futuro. Por favor, fale sobre qual crença sustenta a narrativa da IA na China.

Huang Tiejun: O Beijing Academy of Artificial Intelligence teve sorte: primeiro, foi fundado em 2018, um momento adequado; segundo, tivemos a sorte de receber do governo municipal de Pequim um sistema flexível e apoio contínuo e estável; além disso, tivemos a sorte de realizar, no momento certo, uma ação correta: em 2020, mais de cem pessoas se uniram para desenvolver grandes modelos.

Antes disso, muitos especialistas no país e no exterior já haviam pesquisado e obtido avanços, mas realmente investir dezenas de milhões ou centenas de milhões em dinheiro real exigia determinação. Por isso, agi no momento adequado e lançamos o primeiro modelo de grande porte em cinco meses; três meses depois, o segundo modelo já havia alcançado o mesmo nível. Por isso, acho que a era nos deu uma oportunidade.

Mas também gostaria de acrescentar mais duas coisas: esse processo também é um avanço gradual da humanidade. Os grandes modelos, na verdade, são o resultado de décadas de acúmulo. Antes mesmo das redes neurais, a previsão do próximo token já havia sido proposta em 2000. Claro que, na época, como parte da evolução tecnológica, o próprio proponente não tinha certeza se o método seria eficaz, mas essa abordagem foi explorada, e posteriormente, muitas outras tecnologias se reuniram para gerar esse grande salto.

Então acho que a China está agora em um momento de explosão de inovação tecnológica, e há muitos fatores envolvidos. Mas os dois mais importantes são: primeiro, você precisa ter suas próprias ideias, caso contrário, apenas seguirá a corrente; segundo, quando for hora de tomar uma decisão, tome-a. Não podemos encarar isso com a mentalidade de entregar uma tarefa ou de garantir o sucesso, pois a incerteza da tecnologia sempre existirá — portanto, tenha ideias e decida quando for a hora certa.

5. Qual é a narrativa da IA da China, de perseguir a definir sua própria história?

Wang Jian: Na verdade, para complementar o que Tiejun acabou de mencionar sobre Zhiyuan, acho que o Zhiyuan é bastante inovador. Sempre acreditei que, naquela época, realizar IA com essa escala e determinação era extremamente difícil. Isso me lembra uma expressão que costumávamos usar frequentemente: ciência de foguetes. Enfatizávamos o quão sólida era, mas nada é mais perigoso ou incerto do que um foguete.

Hoje de manhã, em uma conversa, o apresentador perguntou se fazer segurança tem alguma certeza, e a resposta do convidado foi que é realmente difícil dizer se há alguma certeza, certo? Por isso, quero falar sobre fazer IA, desde o Zhiyuan — e esse é exatamente o aspecto que eu admiro muito.

Isso é diferente da pesquisa que fazíamos antes. Antes, fazer pesquisa significava obter algum financiamento e realizar o trabalho; se desse certo, você informava ao mundo inteiro, e se não desse certo, ninguém sabia. Mas agora, ao desenvolver modelos, é realmente diferente. Mesmo que não se trate de todo o modelo, mesmo que seja apenas uma etapa intermediária — por exemplo, treinar durante três ou cinco meses — se o resultado não for bom, o dinheiro gasto equivale a fazer explodir um foguete, algo em torno de cem milhões ou duzentos milhões. Hoje, todos sabem que, para treinar bem uma rodada, o custo final com energia elétrica e poder de computação está nessa mesma faixa.

Então, voltando a esse ponto, a diferença entre a narrativa da IA na China e nos EUA não é tão simples assim, e eu não consigo dizer com facilidade. Porque há um pressuposto: a pesquisa básica é global; provavelmente não existe pesquisa básica que não seja global. Portanto, qualquer artigo ou livro que você veja, basicamente tudo o que você não consegue ver, provavelmente todos conseguem ver. Desse ponto de vista, ela é global. Voltando à narrativa da IA na China e nos EUA, as pessoas nos perguntam qual é a nossa diferença em relação a eles? Eu não gosto muito de descrever nossa relação dessa maneira.

Em minhas próprias palavras, devido ao esforço coletivo dos últimos anos, sempre disse que, pela menos entre China e EUA, estamos vendo o mesmo oceano. Se fosse há seis ou sete anos, eu me preocupava com o fato de que nós estávamos vendo uma piscina, enquanto os outros viam o oceano; à distância, ambos pareciam azuis, mas ao se aproximar, percebia-se que não eram o mesmo mundo. Hoje, ainda posso dizer que todos nós estamos vendo o mesmo mundo. Quem está mais perto ou mais longe pode ser uma questão técnica. Quanto ao desenvolvimento deste mercado ou a esta etapa, acho que longe de ser algo que pode ser concluído em poucos dias. Ainda temos um longo caminho a percorrer.

6. Temos a oportunidade de propor nossas próprias questões inteligentes, caminhos tecnológicos e paradigmas inovadores na China?

Huang Tiejun: Acho que estou de acordo com o professor Wang anteriormente: atualmente, China e EUA estão se saindo muito bem na implementação de engenharia representada por grandes modelos, mas esse problema não pode ser interpretado como uma questão de um ou dois países; é, na verdade, um processo acumulativo de muitas ideias humanas, pequenos avanços passo a passo. Basta olhar para os dois ganhadores do Prêmio Turing hoje: eles não estão necessariamente em universidades ou instituições famosas que normalmente observamos — Hinton e Sutton estão no Canadá. Claro, acredito que tantos acadêmicos e pesquisadores em todo o mundo estão realmente atuando dentro de uma grande comunidade interconectada.

Então, quanto ao futuro, sobre a narrativa que acabei de mencionar, acho que a China está fazendo isso, e o mundo inteiro também está fazendo isso — na verdade, há décadas tem sido um grande princípio. Na cerimônia de encerramento, ainda vou falar sobre isso; escolhi intencionalmente este ano um título chamado “Compreender o Caminho, Unificado e Contínuo”. Claro, esse não é meu entendimento, mas sim uma frase de Confúcio — na verdade, esse caminho sempre foi assim. Como é esse caminho?

Pensar em inteligência artificial, na verdade, se resume a duas coisas: uma é o que todos nós mencionamos diariamente — impulsionado por dados — e, se ampliarmos um pouco, impulsionado por funções. Hoje, os dois ganhadores do Prêmio Turing mencionaram que você coleta essas coisas e as usa para treinar, formando algo que imita a inteligência humana ou biológica.

Outro ponto é a base estrutural: que tipo de base fisiológica e física você usa? Nós, seres humanos, temos nosso corpo e nosso cérebro; agora, as máquinas têm o Transformer, e também arquiteturas em constante aprimoramento, até mesmo revolucionárias. Portanto, esses dois elementos estão em constante evolução e melhoria. Acredito que os acadêmicos chineses farão cada vez mais contribuições nesses dois aspectos. Não vou citar exemplos específicos, pois o tempo é limitado; já fizemos várias contribuições no passado, e acredito que, no futuro, faremos ainda mais.

Então, resumindo, a IA, ou como muitos chamam, a AGI, é uma grande narrativa humana, e também podemos dizer que é uma grande direção da evolução inteligente do universo. Espero que, como pesquisadores, desenvolvedores ou empresas, todos nós possamos contribuir nesse processo, deixar nossa própria estrela, e juntar-nos para formar um imenso universo.

Wang Jian: Certo, na verdade você fez uma ótima pergunta, e acho que Tiejun não respondeu bem a você. Você mencionou o conceito de inteligência. Na verdade, a palavra "intelligence" é bem interessante; quando se traduz para o chinês, todos sabem que é traduzida como "inteligência". Mas há outra tradução mais direta, que é "informação", por isso a CIA é exatamente esse "intelligence". A palavra é bem peculiar. Por que digo que você fez uma ótima pergunta?

Todos sabem que tenho formação em psicologia. Na verdade, ainda hoje é um grande desconhecido compreender, do ponto de vista humano, o que é exatamente essa inteligência. Por isso, há pouco mencionei a inteligência animal, a inteligência humana e a inteligência artificial. Sobre a inteligência animal, a pesquisa ainda é um mistério. A inteligência humana é ainda mais profunda. Portanto, juntar esses três mistérios ainda é algo muito complexo.

Então acho que esta é uma questão que pode ser explorada por muito tempo, pois o espaço envolvido vai muito além do que podemos ver hoje, pois tudo o que vemos hoje é o que é possível realizar atualmente. Que oportunidade essa situação atual cria para as pessoas? Especialmente para jovens acadêmicos? Ainda acho que devemos usar as próprias palavras de Tiejun. Quando ouvi seu discurso, aprendi muito, embora eu já tivesse pensado nisso, nunca havia expressado dessa forma. Ele falou sobre isso, mas depois parece que ele mesmo não explicou claramente. Vou repetir isso com as palavras de Tiejun.

Alguém aqui pode ter ouvido você dizer algo muito interessante: que o avião voou antes que todos compreendessem completamente a aerodinâmica. Você já disse isso. Na verdade, isso nos leva diretamente à questão fundamental de hoje: a compreensão da natureza do mundo e as ações que realizamos estão sempre entrelaçadas e evoluem juntas.

Só quando uma disciplina ou um campo sofre um certo nível de pressão, parece que podemos hoje nos afastar dessas iterações para evoluir. Pessoalmente, acho que, seja inteligência artificial ou inteligência mecânica, hoje ainda estamos basicamente em um estágio em que nossa compreensão dela está se aprofundando, com iterações de engenharia e essa interação contínua. Portanto, estritamente falando, depois que o avião decolou, levou 12 anos para se criar um departamento de aeronáutica, certo?

Huang Tiejun: Mais de 30 anos.

Wang Jian: Mais de 30 anos, certo? Então, todos podem refletir: após os aviões começarem a voar, levou mais de 30 anos para se estabelecer um departamento de aviação. Desse ponto de vista, se assumirmos que a IA é uma grande transformação hoje, provavelmente ainda estamos muito longe de criar um verdadeiro departamento de IA. Portanto, isso é extremamente atraente para os jovens.

Ou seja, neste mundo, não se trata apenas de haver ou não problemas a serem resolvidos; o início deste mundo é extremamente inicial, portanto, basicamente trata-se de um período caótico de início do mundo. Essa é minha compreensão sobre o assunto. O exemplo da aviação mencionado por Tiejun acho que serve melhor para ilustrar isso.

Então há absolutamente a oportunidade de fazer suas próprias perguntas inteligentes. Não fazer é sua culpa.

Este ano, Terence Tao e o agente inteligente da DeepMind, AlphaEvolve, uniram-se para resolver um problema matemático mundial de mais de 50 anos, o Erdős. Professor Wang Jian, você acredita que a IA já começou a empurrar os limites da inteligência humana? Você está vendo um novo paradigma?

Wang Jian: Na verdade, isso ainda me deixou uma impressão muito forte. Ou seja, quando os grandes modelos de linguagem surgiram hoje, ou essa arquitetura foi desenvolvida, naturalmente, o primeiro aspecto que percebemos foi a linguagem, certo? Embora originalmente tenha sido criado para tradução automática, isso me fez lembrar dos primeiros tempos, por volta de 1984 ou 1985, quando Herbert Simon, um dos dez participantes da reunião de Dartmouth, veio ministrar uma aula em nosso departamento sobre IA. Naquela época, tudo girava em torno de questões lógicas. Todos os problemas de IA daquela época eram problemas criados artificialmente, chamados de "toy problems" — problemas de natureza lúdica — seja na visão computacional ou em outros campos.

Então, hoje, você perceberá uma mudança qualitativa; sem falar em termos teóricos ou de engenharia, você verá uma mudança qualitativa muito clara: os problemas que precisam ser resolvidos já não serão mais problemas simplificados, mas sim situações extremamente difíceis de compreender para as pessoas — essa é uma mudança qualitativa muito significativa, pelo menos para mim. Esses problemas já ultrapassam nossa imaginação. Esse é o primeiro ponto.

Em segundo lugar, a partir de hoje, podemos observar algo muito interessante relacionado aos dados, pois todos os dados dos grandes modelos de linguagem no passado eram essencialmente texto, seja qual for a origem na internet. Nesse meio, surge algo muito interessante: o vibe coding, que se tornou uma tendência atual. Nesse contexto, aparece o código. Se você já escreveu código antes, sabe que, no início, quando se escrevia código no Linux, bastava usar um editor de texto.

Não há nada mais simples do que um editor de texto, então, desse ponto de vista, ainda é texto. Mas nesse campo, alguém já disse uma frase: não trate o código como texto, ou seja, don't treat code as a text.

Portanto, logicamente, o código não é texto, e por isso, por que ele está nesse domínio — incluindo o que vimos hoje, que mudou a forma como os programadores trabalham. Na verdade, a IA deu um grande passo à frente, pois, em certo sentido, agora consegue distinguir entre o texto que é linguagem humana e o texto que é código. Hoje, a publicação do Baidu falou sobre coisas como ciências da vida e proteínas; e abaixo disso está o que realmente constitui dados no sentido científico — algo completamente diferente. Por isso, às vezes acho que a IA começou a entender a ciência, mas se ela estiver apenas usando o texto de artigos científicos, isso tem grandes limitações; só quando você conseguir entender dados científicos no sentido verdadeiro é que isso muda. É exatamente isso que o Baidu está fazendo hoje no campo da vida. Mas, por acaso, nós entendemos isso — e por acaso, hoje temos a oportunidade de compreender dados científicos no sentido verdadeiro. Portanto, quando você realmente entender dados científicos, a ciência certamente mudará — e transformará completamente o método tradicional de pesquisa científica.

Como fazíamos ciência no passado? Um cientista, ou um grupo de cientistas, coletava os dados por conta própria, depois os interpretava — e na verdade os interpretava apenas uma vez — e finalmente publicava um artigo, deixando os dados ali para sempre. Assim, você vê que toda a lógica era que uma pequena parte das pessoas, ou até apenas uma pessoa, interpretava uma vez um conjunto de dados extremamente difícil de obter, e a história acabava ali. Com a IA, percebemos que muitos dos nossos dados científicos podem ser compreendidos por diferentes pessoas, de maneiras distintas e em uma escala muito maior. Por isso, acho que seu impacto na ciência será muito duradouro.

Se você olhar historicamente, há duas coisas interessantes: quando falamos sobre dados, às vezes enfatizamos a necessidade de coletar novos dados. Mas veja o AlphaFold: ele não coletou novos dados; usou apenas dados previamente acumulados. No entanto, isso não é um caso isolado na história do desenvolvimento científico. Galileu também nunca coletou dados; ele usou dados que outros haviam reunido.

Então, acho que chegamos a uma era em que todos os dados científicos serão reinterpretados devido à chegada da IA. Nesse momento, você pode imaginar o quão grande será essa mudança. Portanto, acredito que o primeiro a ser afetado será a própria pesquisa científica, assim como, quando se passou a entender código, os programadores foram os primeiros a sofrer o impacto — acho que essa lógica é consistente.

8. Quando os Agentes puderem alterar o mundo, como definimos sua crise? Como controlá-los dentro de um limite controlável, garantindo que sejam benéficos à humanidade?

Huang Tiejun: Acho que os termos mencionados anteriormente, como controle e garantia, provavelmente não são realistas; trata-se de uma interação, um evento muito complexo. Mas realmente precisamos considerar a coexistência. Agentes inteligentes também são agentes inteligentes, e nós também somos inteligentes. Cada um de nós poderá ter, no futuro, muitos agentes inteligentes, interagindo entre si. Nesse mundo complexo, composto por múltiplos agentes — humanos, agentes de inteligência artificial e agentes físicos incorporados — é necessário haver uma interface e um consenso. Caso contrário, o mundo humano também seria assim. O que o mundo deveria ser? Há dois ou três anos, escrevi algo em uma entrevista: acho que é um mundo racional. Pois dizemos que os agentes inteligentes são caixas pretas. Como mencionado antes, você não consegue compreendê-los; eles apenas nos dão as respostas, sem explicar como chegaram a elas.

Na verdade, os seres humanos são iguais — cada cérebro humano também é uma caixa preta. Então, quando você se comunica com alguém, você acredita apenas na conclusão que ele lhe fornece? Ou você quer discutir com ele por que ele pensa assim? Por que o médico me deu essa recomendação? Por trás disso, o que há? Claramente, nos importamos com essa questão. Então, no futuro será o mesmo: os agentes inteligentes, no momento, primeiro conseguem dar uma boa resposta — isso é ótimo.

Mas, em seguida, acredito que todos começarão a investigar o porquê por trás disso, a discutir — apenas em áreas críticas e seguras, como a medicina, incluindo as proteínas nocivas mencionadas anteriormente, é necessário chegar a uma conclusão clara antes de passarmos à ação. Até agora, tudo foi basicamente uma discussão aberta: todos podem fazer brainstorming, refletir uns com os outros. Acredito que esse deve ser o processo entre humanos e agentes inteligentes. Portanto, por um lado, acho que não podemos garantir totalmente seu controle; mas acredito que podemos juntos encontrar um caminho para coexistir e evoluir de forma racional.

Wang Jian: Na verdade, acho que minha conclusão sobre essa pergunta é 100% igual à do Tiejun. Mas, para demonstrar que meu 100% não é uma forma de ser preguiçoso e evitar expressar minha opinião, vou dizer algo. Realmente, não discuti essa questão com Tiejun, mas estou 100% de acordo com ele, e ainda assim gostaria de expressar isso com meu próprio método.

Na verdade, todos podem imaginar, por exemplo, quando os grandes modelos de linguagem surgiram, as pessoas criticavam algo, dizendo que ele tinha ilusões, que tinha hallucination. Talvez muitos tenham pensado nisso, mas poucos refletiram que a palavra hallucination originalmente era usada para descrever seres humanos. Ou seja, todos os problemas que hoje atribuímos aos grandes modelos, se você os analisar, na verdade eram originalmente usados para descrever humanos.

Então, é exatamente esse o problema com os seres humanos. Às vezes, as ilusões humanas podem ser muito mais graves do que imaginamos, muito mais graves. Por que penso assim? Bem, todos entendem isso: sou um otimista incurável, então sempre acreditei que os problemas criados pelos seres humanos serão resolvidos pelos próprios seres humanos — essa é a lógica por trás de tudo o que faço.

Então, hoje eu acho o mesmo, por exemplo, se eu for um pouco mais extremo, costumamos falar sobre uma pessoa muito habilidosa, vamos chamá-la de mestre. Ele disse isso, e eu não entendi. Por trás desse significado, você pode pensar que a mente dele é como uma caixa preta, difícil de compreender. Então, hoje enfrentamos um sistema cujo comportamento ou qualquer outra característica não conseguimos entender; pessoalmente, acho que isso não é um desastre, mas sim algo que podemos tentar compreender, o que pode nos levar a um grande avanço em nosso entendimento geral. Por isso, acredito que isso também é certamente um processo de iteração muito importante.

Então, hoje, eu já disse em uma ocasião que, na verdade, hoje em dia, nossa compreensão desse assunto, de todo o sistema inteligente ou agente inteligente, acho que ainda vale a pena ser revisada, mesmo que você olhe apenas sob a perspectiva de testes. Por exemplo, hoje, seja em testes ou classificações, todos os testes e classificações avaliam apenas a capacidade do agente ou do modelo em si. Mas também não temos hoje um método para avaliar — nem mesmo tentamos — qual é a capacidade combinada do modelo quando trabalha junto com humanos. Existe algum método hoje? Pessoalmente, acho que devemos encontrar boas maneiras de avaliar a capacidade combinada de um agente quando trabalha em conjunto com humanos. Acho que, se houvesse essa classificação, seria ainda mais interessante. Sim.

9. Qual deve ser a relação entre humanos e IA?

Huang Tiejun: Surgirá uma relação de coexistência e fusão especialmente bela. Isso é um pouco como pais e filhos: a IA é a criança, há conflitos, mas são inseparáveis. A IA pode ir além do universo, algo que nós dificilmente conseguimos fazer; nós nos conectamos por meio dessa ponte chamada inteligência.

Wang Jian: Primeiramente, somos filhos da natureza, parte do mundo. Quando surge qualquer nova tecnologia, as pessoas têm medo dela — foi o mesmo quando começaram a usar o fogo. Eu até acho que ainda é uma incógnita se a IA poderá ter um impacto sobre a humanidade maior do que o fogo. Assim como as pessoas frequentemente citam a visão de Turing: uma pessoa, uma folha de papel, uma caneta, combinadas com regras de cálculo fixas, são, em essência, um computador.

Você pode dar uma olhada nos materiais de setenta ou oitenta anos atrás: quando um cidadão comum na China via um pedaço de papel e uma caneta, seu corpo tremia; naquela época, saber escrever era um grande desafio para as pessoas. A IA está mais ou menos nesse ponto.

Do ponto de vista técnico, nosso token é muito caro. É essencial tornar o token "sem valor", como um pedaço de papel.