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　　中新社杭州8月13日电题：人工智能的全球对话是竞争还是共生？

　　——专访国际计算机协会杰出科学家、西湖大学教授齐国君

　　作者林波曹丹孙琳茹

　　当前，人工智能(AI)正以“技术突破—产业融合—社会重构”的链式反应重塑人类文明。从基础研究到场景落地，从实验室创新到全球治理，AI已从单一技术工具演变为驱动经济、社会、文化变革的核心引擎。2025年3月，国际计算机协会杰出科学家齐国君从美国返回中国工作，在西湖大学新组建“MAPLE实验室”。

　　如何解读中外人工智能科研生态差异？人工智能未来发展将如何跨越技术与伦理的边界？人工智能的全球对话是竞争还是共生？齐国君近日接受中新社“东西问”独家专访，对此作出解读。

　　现将访谈实录摘要如下：

　　中新社记者：您为什么选择回中国？

　　齐国君：主要是从个人职业发展、大环境两点考量。

　　每个人不同的职业生涯周期和阶段，对支持资源匹配以及能发挥的场景需求各有不同。结合自身经历，我认为在AI领域，目前还有一些基础问题需要解决，且随着AI基础模型发展迭代，更多重要成果和产权影响力将在商业场景方面产生。

　　结合在美国工业界和企业界的工作经历，从个人发展以及产学结合角度考虑，我认为回中国发展更为合适。

　　另外，从全球角度看，中美两国能为AI发展提供良好平台，中国在市场规模、人口基数、生态环境等方面具有优势，在应用场景、国家支持力度以及对于产生具有很大商业价值和潜力的产品方面有很多有利条件。

　　而美国头部公司如微软、Meta、Google等在生态中主导性强，马太效应明显，新企业或个人在其市场覆盖下难以脱颖而出，竞争压力大。

当地时间2022年11月9日，人们在位于美国加利福尼亚州门洛帕克的Meta总部拍照留念。中新社记者刘关关摄

　　中新社记者：如何解读中外人工智能科研生态差异？

　　齐国君：美国商业化导向明显。美国在科研上更多以商业化组织为主导，尤其在AI领域，大公司投入比美国联邦政府层面更多。联邦政府虽有计划和研发机构牵头项目指导，但整体以商业化组织为主。

　　AI领域经历多轮周期，从2012年到2022年这一轮，美国商业化组织从资助技术研究开始，逐步寻找商业化途径。从技术研究到探索规模化，再到商业化与应用研究，美国企业在技术研究上投入较多。

　　特别是高校科研投入方面，除美国国家科学基金会有投入外，美国军方投入更多。早期美国的互联网建设就得到军方资助，很多高校经费源于此类政府机构。此外，高校与企业合作，多在人才和技术研究层面。

　　尤为不同的是，美国风投，特别是硅谷风投，对早期AI项目资助力度大。尽管其目前处于饱和投资状态，即便知道投100个项目可能只有几个成功，投资人也愿意投入。

　　在中国，头部IT企业如阿里、腾讯、字节等在AI领域投入大。同时，国家层面给予诸多支持，包括目标设定、基础设施建设等，有总体规划。

　　中国国内也有风投投入，但受芯片和基础算力制约，投入成本高，为此更多关注应用类、能快速产生商业闭环的投资，创新企业多聚焦应用环节。此外，中国在风投退出机制上，如回购等有效方式方面，与美国存在差异，需进一步完善。

2025年7月26日，2025世界人工智能大会在上海开幕。大会集中展示3000余项前沿展品及100余款“全球首发”“中国首秀”新品，规模创历届之最。图为青龙机器人在演示物流分拣。中新社记者田雨昊摄

　　中新社记者：人工智能未来发展将如何跨越技术与伦理的边界？

　　齐国君：目前没有任何充分证据或科学共识表明AI会觉醒并产生自我意识，这更多是基于科幻的猜测。不过，AI发展确实带来新挑战，但新技术发展通常都会面临类似问题，如互联网技术发展过程中的盗版、不良信息传播等。

　　在我看来，AI技术发展对社会总体正面作用远大于负面作用，在生产力发展、应用场景拓展、就业门类创造、产业结构优化等方面有很大价值，且已出现很多正面案例。

　　譬如，AI大量应用于客服行业，提高了劳动生产率，虽给就业带来压力，但也创造了如数据行业等薪酬更高的新职位；在数字人、动画制作、美术制作等创意类行业领域，AI取代了90%以上的重复性劳动，广告行业和数据处理相关行业也发生很大变化。

2024年3月29日，四川成都，第十一届中国网络视听大会现场，虚拟数字人亮相展区。中新社记者王磊摄

　　展望未来，AI对所有行业的劳动生产率提高产生很大作用，类似互联网发展第一阶段先提高劳动生产率，未来可能过渡到以AI为生态的新企业出现阶段。

　　我预计未来5年内会出现以AI为原生的大型企业，可能对未来二三十年的经济产生重要影响。

　　中新社记者：人工智能的全球对话是竞争还是共生？

　　齐国君：我认为未来人工智能的全球对话，既有竞争又有共生，但共生大于竞争。

　　AI领域速度竞争和开放竞争至关重要。

　　速度竞争上，AI行业与互联网行业有共通之处，技术交流频繁，难以长期独占技术。真正形成优势的是规模效应，比拼的是速度和开放程度。谁能跑得更快，就能吸引更多用户，获得更多数据，使模型迭代得更快更好，形成正面反馈，即飞轮效应。飞轮一旦转动，规模和影响力会不断扩大。

　　如果模型仅在小范围内使用，无法吸引更多用户形成商业闭环，数据和用户就无法增长，也就难以理解更多用户意图、使用场景，模型也就无法做得更好。所以AI发展要走向更开放，吸引更多用户使用，以形成正面反馈。这也是AI的开放竞争。

　　但在我看来，成功的互联网和IT企业必然是全球化或至少具有跨国影响力，中美互联网和IT企业皆是如此。在此过程中，各方相互促进，形成共生关系。

　　例如在数据治理、AI伦理规范等方面展开合作，且AI产生巨大影响力时会作用于实体经济和日常生活，其正面影响会溢出到全球范围，技术也会共享。

　　学术交流促进共生。AI行业极为开放，大量新技术通过学术论文发表在学术期刊、会议以及公开的预印网页上。大家借助学术交流，推动知识传播，分享新的技术思路。

　　像今年，DeepSeek宣布开源MLA解码核FlashMLA、DeepEP代码库等。其新思路和算法很快在网上传播，美国企业也借鉴使用。(完)

　　受访者简介：

齐国君。受访者供图

　　齐国君，2005年毕业于中国科学技术大学自动化专业；2009年获中国科学技术大学自动化系博士学位；2013年再获美国伊利诺伊大学香槟分校电子与计算机工程专业哲学博士学位。他曾任IBM T.J. Watson研究中心研究员、华为美国研究中心首席AI科学家，并在39岁时获得国际电子电气工程师协会会士(IEEE Fellow)和国际计算机协会杰出科学家(ACM Distinguished Scientist)称号。

【编辑:曹子健】