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专题：财经年会2026：预测与战略暨2025全球财富管理论坛
《财经》年会2026：预测与战略暨2025全球财富管理论坛于2025年12月18-20日在北京举行。清华大学苏世民书院院长 、人工智能国际治理研究院院长薛澜，与美国四大国家学院院士、神经科学和人工智能领域奠基者特伦斯?谢诺夫斯基教授展开对话。
谈到当前大语言模型与人类智能的关键区别时特伦斯?谢诺夫斯基表示，智能内涵丰富且维度多元 ，人类智能 、人工智能 、军事智能等虽有相似性 ，但差异巨大 。大语言模型在知识储备维度优势显著，但其缺乏人类大脑默认模式网络的持续活动 ，无法自主规划与记忆 。谈及AI是否可能产生自我意识 ，他表示难以精准预测，但强调意识并非人类独有 ，黑猩猩等物种虽无复杂语言能力 ，仍具备一定自我认知，这为AI意识研究提供了参照。
对于生物科学与人工智能的协同发展 ，特伦斯?谢诺夫斯基认为这是刚开启的新领域 。当前人工智能架构虽更接近人类大脑 ，但仍基于规则行为模式，而人类通过自然赋予的经验学习能力快速适应世界 。两者的深度融合有望实现双向赋能 ，但目前仍处于起步阶段 ，距离目标尚有较大差距。
在AI技术发展路径上，薛澜将当前人工智能比作“认知蒸汽机 ”，提出需构建新的数学与理论体系解释其高维发展特性 。特伦斯?谢诺夫斯基认同这一观点 ，指出人类生活在三维空间 ，而语言模型的神经元数量与突触强度对应高维参数，数学家已着手探索相关理论 ，未来有望形成类似热力学的完善体系 。
针对AI风险与监管这一核心议题 ，双方展开深入探讨。特伦斯?谢诺夫斯基强调，任何技术都需平衡风险与收益 ，汽车、医药等领域的发展均证明了这一点 。人工智能当前存在的偏见 、幻觉等问题本质上是技术问题 ，可通过持续优化解决 。他认为，最理想的监管模式是行业自我监管 ，若企业未能有效把控风险 ，政府介入需谨慎，避免因不了解技术细节而阻碍创新。
对于“红线监管 ”与国际协同治理 ，特伦斯?谢诺夫斯基表示 ，划定AI发展红线具有可行性，但需明确边界所在，可借鉴上世纪60年代生物学家限制生物技术风险的经验 ，通过透明化实验报告辅助红线划定 。针对薛澜提出的建立国际联合实验室的设想 ，他表示高度认同，认为关键在于推动研究人员与政策制定者共同制定监管原则 ，可考虑在第三方国家设立相关机构 ，规避国际竞争带来的阻碍 。
谈及AI失控这一极端风险，特伦斯?谢诺夫斯基认为 ，此类担忧虽有一定合理性 ，但具体发生时间难以预测，部分可能属于过度焦虑。他强调 ，需关注超级预测者的判断 ，同时通过各国合作建立风险预警机制，避免重蹈核能领域可能引发的全球性灾难覆辙。
针对人工智能对就业的影响 ，尤其是对年轻人的冲击 ，特伦斯?谢诺夫斯基给出积极回应 。他表示，AI虽可能替代部分岗位，但也会创造大量新机会 ，如数据科学领域近年来需求激增 ，加州圣地亚哥分校数据科学研究院五年内已招聘50名新教职 。他建议年轻人应扎实完成本科或硕士学位，主动学习AI相关技能 ，利用技术提升工作效率 ，而非受周期波动影响。
对于人文社科领域从业者的转型问题，他分享了美国一名英语文学专业学生成为AI命题工程师的案例 ，说明语言才华等人文素养与AI技术的契合点 。他透露 ，全球AI初创企业已超10万家，为不同背景人才提供了广阔舞台 ，人文社科从业者可凭借独特视角在AI伦理 、内容创作等领域找到自身价值 。
对话最后 ，双方探讨了AI的未来发展方向。特伦斯?谢诺夫斯基表示，当前AI虽取得显著进步 ，但仍有巨大优化空间 。未来十年 ，AI将借鉴人脑组织方式，在特殊目的处理、散热技术等方面实现突破，逐步提升效率 。他认为 ，AI与神经科学的深度融合有望让机器像人脑一样理解事物 ，甚至产生直觉与创意，而人类对自身意识的神经科学基础研究也可能取得新进展。
薛澜在总结中指出 ，人工智能治理需面对科学家 、企业 、国家多重主体的复杂博弈 ，借鉴生命科学领域的阿西洛马原则虽有挑战，但国际协同仍是关键 。未来需通过多元治理机制平衡创新与安全 ，同时帮助不同群体适应技术变革 ，充分释放AI的积极价值 。
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