На конференции Zhiyuan 2026 академик Китайской инженерной академии и основатель Alibaba Cloud Ван Цзянь провел диалог с председателем Института Zhiyuan Хуан Тiejунем. Ван Цзянь заявил, что категорически не верит, что ИИ заменит человечество, и подчеркнул необходимость рассматривать развитие ИИ в более широком контексте животного, человеческого и машинного интеллекта. Он привел в пример обоняние собак, чтобы показать, что машинный интеллект не представляет угрозы для человека. Ван Цзянь считает, что проблемы, созданные человечеством, обязательно будут решены самим человечеством, и подчеркнул необходимость сделать токены столь же дешевыми, как бумага. Хуан Тiejунь заявил, что люди и ИИ будут сосуществовать и сливаться, как родители и дети. Что касается разрыва в развитии ИИ между Китаем и США, Ван Цзянь отметил, что шесть лет назад мы все еще находились в бассейне, а сегодня видим одно и то же море — дальнее путешествие еще далеко не завершено.

Автор статьи, источник: Zhixidong

6 июня, по сообщению ZhiXiDong, сегодня в Международном инновационном центре Чжунцзяньцзянь прошла конференция Zhiyuan 2026, где академик Китайской инженерной академии и основатель Alibaba Cloud Ван Цзянь, а также председатель Института Zhiyuan Хуан Тiejун поделились рядом передовых прогнозов и новаторских идей в ходе подкаст-диалога.

Как увидеть будущее раньше других? Ван Цзянь считает, что нам нужно развивать способы мышления, выходящие за рамки существующих ограничений. «Когда мы говорим об искусственном интеллекте (ИИ), мы сами ограничиваем себя этим термином», — считает он. Он полагает, что нам следует мыслить в более широком контексте, как это делал предыдущий лауреат премии Тьюринга Уитфилд Диффи, рассматривая ИИ в рамках более крупной концепции, включающей животный интеллект, человеческий интеллект и машинный интеллект.

▲Академик Китайской инженерной академии, основатель Alibaba Cloud Ван Цзянь

Будут ли люди подчинены машинному интеллекту? Его точка зрения очень четкая: «Я категорически не верю, что ИИ заменит людей. Нос у собак намного острее, чем у человека, но мы никогда не считаем это угрозой для людей».

Ван Цзянь считает, что все проблемы, о которых мы сегодня говорим в контексте крупных моделей, изначально использовались для описания людей. Я — неизлечимый оптимист, поэтому я всегда верил, что проблемы, созданные человечеством, человечество обязательно решит.

Говоря о нарративе китайского ИИ, Хуан Тiejун дал совет молодым специалистам: иметь собственные идеи и принимать решения в нужный момент, не подходя к неопределенности с настроением «сделаю как домашнее задание» или «обязательно добьюсь успеха». Ван Цзянь добавил: сегодня Китай и США видят одно и то же море; шесть лет назад мы, возможно, все еще были в бассейне, а теперь уже смотрим на одну и ту же вселенную — это путешествие далеко не завершено.

▲ Председатель совета Института исследований Зхиюань Хуан Тiejун

Когда его спросили о отношениях между человеком и ИИ, Хуан Тiejун сказал, что люди и ИИ будут сосуществовать и сливаться, как родители и дети, и люди будут использовать ИИ для расширения границ человечества. Ван Цзянь считает, что люди естественно боятся новых технологий, и влияние ИИ, возможно, не превзойдет влияние огня в истории; он сравнил нынешнее опасение перед ИИ с тем, как люди раньше боялись бумаги и ручек, и предложил: «Обязательно сделайте токены «недорогими», чтобы они стали такими же дешевыми, как бумага».

Полный текст диалога Ван Цзяня, Хуан Тiejуня и ведущей Вэй Шицзе приведен ниже; Zhixi做了 не изменяющие смысл редактирования:

1. Как отец облачных вычислений, вы всегда видите будущее раньше других в ключевых областях, таких как облачные вычисления, городской мозг, инфраструктура ИИ и космические вычисления. На какой фундаментальной модели мышления это основано?

Ван Цзянь: На самом деле нет. Сегодня утром, выслушав выступления двух лауреатов премии Тьюринга, я был очень впечатлен. Особенно второй — Эндрю Барто, который, говоря о обучении с подкреплением, упомянул психолога Торндайка, которого мы изучали в учебниках по психологии в начале 80-х годов. Поэтому можно представить, что сегодня очень трудно сказать, было ли какое-то идея сначала у вас или у кого-то другого. Таким образом, это превращается в вопрос: вы поделились ли своей идеей с другими? Но еще сложнее — есть ли у вас смелость попробовать? И в конечном итоге, когда кажется, что нет никакой надежды, сможете ли вы проявить невероятную настойчивость и сделать еще один шаг вперед?

2. Ваш ответ был слишком общим, давайте разберем подробнее. В вашей книге упоминается, что у вещей на фундаментальном уровне есть некие общие черты. Мне интересно, какова ваша базовая методология анализа проблем?

Ван Цзянь: На самом деле трудно говорить о мышлении. Выступление первого профессора Уитфилда Диффи также сильно меня тронуло. Он упомянул, что все мы говорим об ИИ, и одна из больших проблем заключается в самом этом слове — из-за него мы неосознанно создаем такие рамки. Как я часто говорю, эта аудитория определяет, как мы проводим встречи, что мы можем сказать и как мы это говорим, поэтому очень немногие действительно задумываются об этом.

Так что на самом деле, когда мы сейчас говорим об ИИ, мы неосознанно ограничены самими этими тремя буквами — ИИ. Поэтому сегодня утром выступление профессора Уитфилда Диффи затронуло меня. Посмотрите: примерно в 2017 году в Гуйяне я говорил почти то же самое, что он сегодня сказал — почему существует животный интеллект и человеческий интеллект, а также машинный интеллект? Поэтому я считаю, что в любом деле вам всё равно нужно создать для себя мыслительную рамку, выходящую за пределы существующих ограничений.

Поэтому для меня, размышляя о вызовах сегодняшнего дня, я обязательно рассматриваю это в рамках концепций животного интеллекта, человеческого интеллекта и машинного интеллекта. Поэтому я твердо не верю в то, что ИИ заменит человека, как об этом говорят все сегодня.

Причина очень проста: я часто говорю, что нос у собак намного острее, чем у человека, но мы никогда не чувствуем, что это причиняет вред. Поэтому, когда у вас есть такая рамка, она действительно помогает вам задуматься о многих вопросах. Поэтому я думаю, что каждому следует создать собственную систему независимого мышления — это, возможно, будет лучше.

3. Вы упомянули, что важно верить в что-то самому и заставить других в это поверить. Когда Alibaba Cloud вкладывала по 1 миллиарду в год в течение 10 лет и получала полную поддержку ресурсов, это было крайне важно. Как заставить других поверить в то, во что вы верите?

Ван Цзянь: Некоторые вещи теряют точность при распространении. Но одно остается несомненным — давайте пока не будем использовать несколько пошлый термин «ресурсы». Я считаю, что человеку для выполнения задач необходима помощь других, но не следует быть слишком оппортунистичным.

Я провел мероприятие под названием «2050», в котором участвовали совершенно неизвестные люди без ресурсов, но они пришли туда не за ресурсами. У нас была очень простая идея: когда вы хотите что-то сделать или рассказать о чем-то, на самом деле не так важно, что другие считают правильным или как они это воспринимают. Важно не то, что выступающий на сцене убедил аудиторию в своей правоте, а то, что молодой человек на сцене высказал свое видение мира и свою решимость что-то сделать — и тогда уже неважно, поверят ли ему люди в зале. Само то, что он произнес эти слова на сцене, заставило его самому в них поверить.

Так что я считаю очень важным, чтобы вы говорили о том, в что сами верите, и о том, что сами собираетесь делать. Я верю, что если так поступать, то обязательно найдутся люди, которые вас поддержат. Если кто-то исходит из предпосылки, что если я хочу что-то сделать, но никто меня не поддерживает, то я этого не сделаю, то вряд ли кто-то будет его поддерживать.

4. Уважаемый директор Хуан, Зхиюань можно назвать «Хуанпу» китайской ИИ-сферы, а также колыбелью непрерывных будущих инноваций в области ИИ для всех нас. Расскажите, на каких убеждениях основывается китайский нарратив в области ИИ?

Хуан Тiejун: Учёный центр «Зхиюань» повезло в том, что он был основан в 2018 году — в подходящее время, и нам повезло, что Пекин предоставил нам свободную систему и долгосрочную стабильную поддержку; кроме того, нам повезло, что в этот подходящий момент мы сделали правильный шаг — в 2020 году более ста человек объединились для работы над крупными моделями.

До этого в Китае и за рубежом уже было много исследований и достижений экспертов, но действительно вложить десятки и сотни миллионов реальных денег требует решимости. Поэтому я действовал в подходящий момент: за пять месяцев запустил первую версию крупной модели, а через три месяца вторая версия уже догнала её. Я считаю, что эпоха дала нам возможность.

Но я также хочу добавить пару слов: это также постепенный процесс в истории человечества. На самом деле, крупные модели прошли через десятилетия накопления — не говоря уже о нейронных сетях, сама идея предсказания следующего токена была предложена еще в 2000 году. Конечно, в то время, как часть технологического развития, сам автор не был уверен, насколько эффективным будет этот метод, но этот подход был разработан, и позже множество технологий объединились, что привело к такому крупному прорыву.

Поэтому я считаю, что Китай сейчас находится в точке взрыва инноваций, и здесь много-много факторов. Но самые важные — два аспекта. Во-первых, у вас должны быть собственные идеи, иначе вы просто будете плыть по течению; во-вторых, нужно принимать решения вовремя — мы не можем подходить к этому делу как к выполнению домашнего задания, где успех гарантирован. Неопределенность в технологиях всегда существует, поэтому нужны идеи, и нужно принимать решения в нужный момент.

5. Какова история китайского ИИ — от догоняющего до определения собственной истории?

Ван Цзянь: На самом деле, я хотел бы дополнить то, что только что сказал Тiejун, касательно Zhiyuan. Я считаю, что Zhiyuan действительно имеет новаторский характер. Я всегда считал, что в то время делать ИИ в таком масштабе и с такой решимостью было крайне сложно. Это напоминает мне одно слово — мы раньше часто говорили о «ракетной науке», подчеркивая, насколько она основательна, но ничего не бывает более опасным и неопределенным, чем ракета.

Сегодня утром на беседе ведущий спросил, есть ли определенность в безопасности, и гость ответил, что действительно трудно сказать, что существует какая-либо определенность, верно? Поэтому я хочу говорить об ИИ — с самого начала Чжирюаня, и именно это я особенно ценю.

Это совсем не то же самое, что раньше, когда мы проводили исследования. Раньше, проводя исследования, нужно было получить финансирование и просто выполнить работу: если всё получалось — вы сообщали миру об этом, а если нет — никто не знал. Но сейчас при создании моделей всё иначе. Даже если речь идёт не о всей модели, а только об одном из этапов — например, тренировке в мае или июне — если результат плохой, потраченные деньги равны взрыву ракеты: примерно 100 или 200 миллионов. Сегодня же, когда вы понимаете, что для качественной тренировки вам потребуется потратить на электроэнергию и вычислительные ресурсы примерно такую же сумму.

Так что вернемся к этому месту: разница между китайским и американским нарративами в области ИИ на самом деле не так проста, и мне сложно это описать. Потому что здесь есть одно предположение: фундаментальные исследования — это глобальные, и, пожалуй, не существует фундаментальных исследований, которые не были бы глобальными. Поэтому любые статьи или книги, которые вы видите где бы то ни было, в основном содержат то, что доступно всем — вы не увидите ничего, чего не видят другие. С этой точки зрения они являются глобальными. Вернемся к китайскому и американскому нарративам в области ИИ: люди спрашивают нас, насколько велико наше отставание от них? Я не хочу описывать наши отношения таким образом.

С моей точки зрения, благодаря усилиям всех за последние годы я всегда говорил, что Китай и США в этой области видят одно и то же море. Если бы шесть-семь лет назад я беспокоился о том, что мы видим бассейн, а другие — море, и хотя сдалека оба кажутся синими, только подойдя ближе, ты понимаешь, что это не одно и то же пространство. Сегодня я все еще могу сказать, что мы все видим одно и то же пространство. То, кто ближе, а кто дальше — это, возможно, технический вопрос. Что касается развития этого рынка или такого этапа, я считаю, что он далеко не завершится за несколько дней. У нас еще очень долгий путь вперед.

6. У нас в Китае есть возможность предложить свои собственные интеллектуальные вопросы, технологические пути и инновационные парадигмы?

Хуан Тiejун: Я считаю, что я разделяю мнение профессора Вана: в настоящее время Китай и США действительно отлично справляются с инженерной реализацией, представленной крупными моделями, но эту проблему нельзя рассматривать как вопрос одной или двух стран — это процесс накопления множества идей и постепенных достижений всего человечества. Просто посмотрите на двух лауреатов премии Тьюринга: они не работают в известных университетах или институтах, которые мы обычно отслеживаем — Хинтон и Саттон работают в Канаде. Конечно, я уверен, что столь большое количество ученых и исследователей по всему миру функционируют как единое огромное взаимодействующее сообщество.

Таким образом, с точки зрения будущего, о том, о чем я только что говорил, я считаю, что Китай делает это, и весь мир тоже делает это — на протяжении десятилетий существует одна большая логика. Когда я буду закрывать выступление, я еще расскажу, что специально выбрал тему «Понимание之道, пронизывающее все». Конечно, это не мое понимание — это слова Конфуция, и сама эта дорога всегда была именно такой. Какова же эта дорога?

На самом деле, создание интеллекта сводится к двум вещам: одна из них — это то, о чем мы все сегодня постоянно говорим — управление данными, а если говорить шире — управление функциями. Сегодня оба лауреата премии Тьюринга уже упоминали, что вы собираете эти данные, а затем используете их для обучения, чтобы создать что-то, имитирующее человеческий или биологический интеллект.

Еще один аспект — это архитектурная основа: какую физиологическую и физическую основу вы используете? Человеческое тело и мозг, конечно, существуют, а у машин сейчас есть Transformer, а также развивающиеся и даже революционные архитектуры, поэтому оба этих компонента постоянно эволюционируют и улучшаются. Я уверен, что китайские ученые будут вносить все больше вклада в эти две области. Конкретные примеры я не буду приводить — времени мало, но ранее мы уже внесли немалый вклад, и я уверен, что в будущем我们将 внести еще больше.

Таким образом, в конечном счете, ИИ, или, как его часто называют, ОИИ — это великий нарратив человечества, и мы также можем назвать его крупным направлением эволюции вселенского интеллекта. Я надеюсь, что мы как исследователи, разработчики и компании сможем внести свой вклад в этот процесс, оставить свою звезду, которая вместе со всеми другими сольется в огромную вселенную.

Ван Цзянь: Хорошо, на самом деле ты задал хороший вопрос, и я считаю, что Тиецзюнь не очень хорошо на него ответил. Ты затронул вопрос понимания интеллекта. Слово «intelligence» действительно интересно: когда его переводят на китайский, все знают, что его переводят как «интеллект». Но есть и более прямой перевод — «разведка», поэтому CIA — это как раз «intelligence». Это слово довольно особенное. Почему я говорю, что ты задал хороший вопрос?

Все знают, что у меня психологическое образование. На самом деле, до сих пор остается неизвестным, что такое интеллект с точки зрения человека. Именно поэтому я только что говорил об animal intelligence, human intelligence и machine intelligence. Что касается animal intelligence, то сегодня это по-прежнему загадка. Human intelligence еще более глубокая тайна. Таким образом, объединение этих трех загадок делает ситуацию крайне сложной.

Так что, на мой взгляд, это вопрос, который можно изучать долгое время, и возможности здесь намного шире, чем те, что мы можем увидеть сегодня, поскольку то, что мы видим сегодня, — это лишь то, что сегодня возможно. Какую именно возможность создает нынешняя ситуация, особенно для молодых ученых? Я все еще считаю, что следует использовать слова самого Тэйцзюня. Когда я слышал его выступление, я тоже многому научился, хотя у меня тоже были такие мысли, но я никогда так не формулировал их. Он это говорил, но позже, похоже, сам не смог четко объяснить. Я повторю это своими словами, используя выражения Тэйцзюня.

Возможно, кто-то из вас слышал, как он говорил об интересном факте: самолеты взлетели, прежде чем люди полностью поняли аэродинамику. Вы говорили это. На самом деле здесь затрагивается очень важный вопрос сегодня: наше понимание сущности мира и наши действия обязательно развиваются переплетенно.

Только когда дисциплина или область достигают определенного уровня, мы, кажется, можем отказаться от таких итераций для развития. На мой взгляд, будь то искусственный интеллект или машинный интеллект, сегодня мы все еще находимся в фазе углубления нашего понимания и взаимодействия с инженерными итерациями. Таким образом, строго говоря, после того как самолет взлетел, через 12 лет был создан аэрокосмический факультет, верно?

Хуан Тiejун: более 30 лет.

Ван Цзянь: Более 30 лет, верно? Поэтому все могут подумать: после того как самолеты начали летать, прошло более 30 лет, прежде чем была создана соответствующая авиационная система. С этой точки зрения, если предположить, что сегодняшний ИИ представляет собой крупную революцию, мы, возможно, еще далеко не дошли до момента, когда можно создать по-настоящему самостоятельную систему ИИ, и это чрезвычайно привлекательно для молодежи.

То есть, что касается этого мира, не говоря уже о решении каких-либо проблем, его начало находится на очень ранней стадии, поэтому это по сути хаотический период начала мира — так я понимаю эту ситуацию. Пример авиации, который привел Тицзюнь, мне кажется, лучше всего подтверждает это.

Так что у вас есть абсолютная возможность задать свой умный вопрос. Не задать его — это исключительно ваша вина.

В этом году Теренс Тао и агент DeepMind AlphaEvolve объединились, чтобы решить мировую математическую задачу Эрдёша, не поддававшуюся решению более 50 лет. Профессор Ван Цзянь, считаете ли вы, что ИИ уже начал расширять границы человеческого интеллекта? Вы видите новую парадигму?

Ван Цзянь: На самом деле это произвело на меня очень глубокое впечатление. То есть, когда появились наши современные крупные языковые модели или такая архитектура, первое, что мы замечаем на языковом уровне — верно? Хотя изначально они были созданы для машинного перевода, но это заставило меня вспомнить о самом начале — примерно в 84-85 годах, когда один из десяти участников встречи в Дартмуте, Герберт Саймон, приходил к нам на лекции и читал лекции по ИИ. Тогда все говорили исключительно о логике. Все задачи в ИИ того времени были искусственно созданными — их называли «toy problems», то есть игрушечные задачи, будь то машинное зрение или что-то еще.

Так что сегодня вы заметите качественное изменение: не говоря уже о теоретических или инженерных аспектах, вы увидите очень существенное изменение — проблемы, которые нужно решить, больше не будут «игрушечными», а будут крайне сложными для понимания человеком. Это огромное, огромное качественное изменение, по крайней мере, на мой взгляд. Эти проблемы уже выходят за пределы нашего воображения — это первое.

Во-вторых, начиная с сегодняшнего дня, можно заметить интересный факт, связанный с данными: ранее все данные крупных языковых моделей по сути были текстовыми, независимо от того, откуда они были получены — из интернета. При этом появился очень интересный элемент, который мы сегодня хорошо знаем и который стал трендом — vibe coding. В этом контексте возник такой элемент, как код. Если вы когда-либо писали код, вы знаете, что в самом начале, при написании кода в Linux, достаточно было просто использовать текстовый редактор.

Проще текстового редактора не бывает, поэтому с этой точки зрения это всё ещё текст. Однако в этой области кто-то сказал: «Не относитесь к коду как к тексту», то есть don't treat code as a text.

Таким образом, с этой логической точки зрения, код не является текстом, и именно поэтому он находится в той области, которая сегодня изменила способ работы программистов. Фактически, ИИ сделал огромный шаг вперед, поскольку теперь он действительно способен различать, что такое текст, написанный на человеческом языке, а что такое текст, написанный в виде кода. Сегодняшний анонс от Zhiyuan затрагивает такие темы, как биология жизни и белки; далее идет вопрос о том, что такое истинные научные данные — и это совершенно иное. Иногда я думаю, что ИИ начинает понимать науку, но если он использует только тексты научных статей, то это имеет огромные ограничения, пока он не сможет понять истинные научные данные — именно этим и занимается Zhiyuan в своей работе над жизнью. Но случайно мы смогли это понять, и случайно сегодня у нас появилась возможность понять истинные научные данные. Когда вы сможете по-настоящему понимать научные данные, наука обязательно изменится — и это полностью изменит методы научных исследований, которые мы использовали ранее.

Как раньше проводились научные исследования? Один ученый или группа ученых сами собирали данные, затем интерпретировали их — и только один раз — после чего публиковали статью, и данные оставались там навсегда. Таким образом, вся логика заключалась в том, что небольшая группа людей, а иногда даже один человек, интерпретировали крайне труднодоступные данные всего один раз, и история заканчивалась. С появлением ИИ становится очевидно, что многие научные данные можно интерпретировать разными людьми, разными способами и в гораздо более масштабном объеме, поэтому я считаю, что его влияние на науку будет долгосрочным.

Если вы посмотрите на историю, то две вещи очень интересны: когда мы говорим о данных, мы часто подчеркиваем, что нужно собирать новые данные. Но посмотрите на AlphaFold — AlphaFold вообще не собирал новые данные, он использовал только данные, накопленные ранее. И это не является изолированным случаем в истории научного развития. Галилео тоже никогда не собирал данные сам — он использовал данные, собранные другими.

Таким образом, я думаю, мы пришли к эпохе, когда все научные данные будут перепоняты благодаря появлению ИИ. В этот момент вы можете представить, насколько велико будет это изменение. Поэтому, прежде всего, это обязательно затронет саму научную деятельность — как, когда появилась возможность понимать код, первыми под ударом оказались программисты. Я считаю, что эта логика одинакова.

8. Когда агенты могут изменять мир, как мы определяем их кризисы? Как мы можем удержать их в пределах контролируемого диапазона, чтобы гарантировать их пользу для человечества?

Хуан Тиецзюнь: Я думаю, что такие слова, как контроль и обеспечение, о которых только что шла речь, вряд ли реалистичны — это взаимодействие, очень сложное событие. Но мы действительно должны учитывать сосуществование. Агенты — это тоже агенты, интеллект; и мы — тоже интеллект. Каждый из нас в будущем, возможно, будет иметь множество агентов, которые будут взаимодействовать друг с другом. В таком сложном мире, состоящем из множества агентов — людей, машинных агентов, физических агентов, включая встраиваемые формы — всегда должен существовать интерфейс и консенсус. Иначе и в нашем человеческом мире было бы то же самое. Каким должен быть мир? Два-три года назад я писал об этом в интервью: я считаю, что это должен быть рациональный мир. Потому что мы говорим, что агенты — это черный ящик. Как только что сказано, вы не можете понять их — они просто дают вам ответ, но не объясняют, как пришли к нему.

Люди тоже самое — каждый человеческий мозг является чёрным ящиком. Когда вы общаетесь с человеком, вы просто верите его выводу или хотите обсудить с ним, почему он так думает? Почему врач даёт вам такое рекомендацию — что стоит за этим? Конечно, мы заботимся об этом вопросе. То же самое будет и в будущем: агенты сейчас в первую очередь могут давать хорошие ответы — это отлично.

Но затем, я уверен, что все начнут задаваться вопросом, почему это происходит, и обсуждать: только в таких важных и безопасных областях, как медицина, включая только что упомянутые вредные белки, необходимо получить четкий вывод, прежде чем переходить к действиям и последующим шагам. Ранее все это было скорее открытым обсуждением — можно проводить мозговой штурм, обмениваться мыслями, и я уверен, что именно такой процесс должен происходить между людьми и агентами. Поэтому, с одной стороны, я считаю, что нельзя полностью гарантировать его контроль, но я полагаю, что мы сможем вместе найти путь сосуществования и рационального развития.

Ван Цзянь: На самом деле, я считаю, что мой вывод по этому вопросу полностью совпадает с выводом Тiejуня. Но чтобы показать, что я не говорю «100%», чтобы избежать усилий и не выражать собственное мнение, я всё же хочу сказать это. Я действительно не обсуждал этот вопрос с Тiejунем, но мой взгляд полностью совпадает с его — я всё же хочу выразить это своими словами.

На самом деле, все могут представить себе, например, когда появились крупные языковые модели, люди критиковали одну вещь — говорили, что у них есть галлюцинации, hallucination. Возможно, многие об этом знают, но мало кто задумывался, что само слово hallucination изначально использовалось для описания людей. То есть все проблемы, которые мы сегодня описываем у больших моделей, на самом деле изначально были терминами, применяемыми к людям.

Так что у людей именно такая проблема. Иногда человеческие иллюзии могут быть гораздо более серьезными, чем мы себе представляем. Почему я так думаю? Всем это понятно: я — неизлечимый оптимист, поэтому я всегда верил, что проблемы, созданные людьми, обязательно будут решены людьми — это вся моя основная логика.

Так что сегодня я тоже так думаю: например, если я скажу что-то немного экстремальное, мы часто говорим о каком-то очень крутом человеке, назовем его мастером. Он что-то сказал, и я не понял. За этим смыслом, по вашему мнению, может скрываться его мозг — вы можете воспринять его как черный ящик, который нам сложно понять. Поэтому сегодня мы сталкиваемся с системой, поведение которой или что-то еще мы не можем понять. Я считаю, что это не катастрофа, а возможность попытаться понять — это может значительно продвинуть наше общее понимание. Поэтому я думаю, что это тоже важный итерационный процесс.

Поэтому сегодня я хочу вспомнить одно высказывание, которое я когда-то делал на одном из мероприятий: на самом деле, сегодняшнее понимание этой проблемы, всей интеллектуальной системы или агента, на мой взгляд, заслуживает пересмотра — даже с точки зрения тестирования. Например, сегодня, когда мы проводим тесты или ранжирование, все тесты и рейтинги оценивают исключительно способности самого агента или модели. Но сегодня мы не знаем ни одного метода, который бы даже пытался измерить, какова совокупная способность модели при совместной работе с человеком. Существует ли такой метод сегодня? Лично я считаю, что нам следует найти хороший способ оценки совокупной способности агента при совместной работе с человеком. Если бы существовал такой рейтинг, я считаю, он был бы гораздо интереснее. Да.

9. Как вы считаете, какими должны быть отношения между человеком и ИИ?

Хуан Тiejун: Сформируется особо прекрасная взаимосвязь и синергия. Это немного похоже на отношения между родителями и детьми: ИИ — это ребенок, с конфликтами, но неразделимый. ИИ может отправиться за пределы Вселенной, а нам это сложно сделать — мы соединяемся через этот мост разума.

Ван Цзянь: Мы в первую очередь — дети природы, часть мира. Люди всегда испытывают страх перед любыми новыми технологиями — так же было и в начале использования огня. Я даже сомневаюсь, может ли влияние ИИ на человечество превзойти влияние огня. Как часто цитируют точку зрения Тьюринга: один человек, один лист бумаги, одна ручка и фиксированные правила вычислений — по сути, это и есть компьютер.

Можно немного ознакомиться с материалами 70–80 лет назад: обычный китаец, увидев лист бумаги и ручку, дрожал от волнения; уметь писать в то время было для человека огромным вызовом. ИИ сейчас находится примерно на этом уровне.

С технической точки зрения, наш токен слишком дорогой. Его нужно сделать «недорогим», как лист бумаги.