人工智能未來會超越人類智慧嗎？如今AI行業(yè)在這個問題上已基本達(dá)成共識。

(資料圖)

北京智源研究院給出了通用人工智能（AGI）的釋義：一定是比人類強(qiáng)大的智能，才真正叫AGI。所以，自主智能、超人智能、強(qiáng)人工智能，其實(shí)講的都是一種全面超越人類的智能。

于是當(dāng)生成式人工智能（GAI）模型ChatGPT誕生，沉寂已久的AI行業(yè)再度沸騰之時，關(guān)于人工智能安全的集體思辨隨之發(fā)生。

“歷史上從來沒有過更智能的事物被不那么智能的事物控制的先例，假如青蛙發(fā)明了人類，你覺得誰會取得控制權(quán)？是青蛙，還是人？”——AI教父、圖靈獎得主、“深度學(xué)習(xí)三巨頭”之一Geoffrey Hinton；

“想象一下，未來的AGI系統(tǒng)或許具有10萬行二進(jìn)制代碼，人類監(jiān)管人員不太可能發(fā)現(xiàn)這樣的模型是否在做一些邪惡的事情?！薄狾penAI CEO Sam Altman；

“我們應(yīng)該暫停開發(fā)比GPT-4更強(qiáng)大的系統(tǒng)，不是說我們應(yīng)該暫停人工智能，暫停的目的只是讓人工智能更像生物技術(shù)。讓機(jī)器具有可解釋性是關(guān)鍵?！薄皶和I研究倡議的發(fā)起人”、 現(xiàn)任麻省理工學(xué)院物理學(xué)終身教授Max Tegmark；

這些觀點(diǎn)摘錄自堪稱全球最高規(guī)格的AI行業(yè)大會“智源大會”。今年6月，出席第五屆智源大會的嘉賓包括4位圖靈獎得主：Geoffrey Hinton、Yann LeCun、Joseph Sifakis和姚期智，OpenAI CEO Sam Altman，張亞勤等知名院士學(xué)者，以及DeepMind、Midjourney等知名人工智能團(tuán)隊(duì)。

主辦方智源研究院，是一家在輿論場上極為低調(diào)的人工智能非營利研究機(jī)構(gòu)。2018年，即OpenAI第一代GPT大模型發(fā)布次年，智源研究院成立。成立之初，智源研究院的目標(biāo)清晰而龐大：深挖人工智能，產(chǎn)生多項(xiàng)在20年后回看仍有意義的原始創(chuàng)新成果。

張宏江是這場“豪賭”中被寄予厚望的靈魂人物。他做過研發(fā)，做過管理也做過投資，被熟知的身份是金山集團(tuán)及金山云CEO、微軟亞洲研究院創(chuàng)始人之一。張宏江被業(yè)界稱為計(jì)算機(jī)視頻檢索研究領(lǐng)域的“開山鼻祖”，是世界計(jì)算機(jī)領(lǐng)域影響因子最高的科學(xué)家之一，現(xiàn)任美國國家工程院外籍院士。

“宏江是最早一波將科研落地進(jìn)入產(chǎn)業(yè)的科學(xué)家，這二十年培養(yǎng)了不少人工智能人才?！毙∶卓萍悸?lián)合創(chuàng)始人黃江吉告訴《深網(wǎng)》；前字節(jié)副總裁、現(xiàn)清華大學(xué)智能研究院首席科學(xué)家馬維英向《深網(wǎng)》表示，“宏江是全球范圍內(nèi)少有的能將學(xué)術(shù)和產(chǎn)業(yè)都做到一定水平的科學(xué)家?！?/p>

張宏江一直對年輕人充滿信心，“一代比一代強(qiáng)，他們的包袱比我們身上的包袱少，有自信，知識面比我們寬，全球的視野比我們在他那個年紀(jì)的時候要強(qiáng)太多?！?/p>

出任智源研究院理事長后，張宏江從零開始聚沙成塔，搭建團(tuán)隊(duì)。2020年，智源成立大模型攻堅(jiān)團(tuán)隊(duì)，2021年推出了“悟道2.0”大模型，參數(shù)量達(dá)1.75萬億，是GPT-3.5的近10倍，是當(dāng)時中國首個、全球最大的萬億級模型。今年6月智源大會上，智源發(fā)布了完整的悟道3.0大模型系列（包含語言大模型系列、大模型語言評測體系、視覺大模型系列、多模態(tài)模型等），并進(jìn)入全面開源階段。

“我是所謂出道（退休）了的人，我不需要為了自己的位置而做一些事情，我不會再做一些重復(fù)的事情。”在接受《深網(wǎng)》專訪時，張宏江稱把研究做出來是智源研究院的方向，“不能是為了出幾篇文章”。

張宏江在《深網(wǎng)》采訪中直指人工智能研究的問題，從根源上回答了為什么是微軟抓住了此次人工智能浪潮的機(jī)會。張宏江認(rèn)為，基礎(chǔ)研究，要么不做，要么一定要把它當(dāng)慈善來做，就不要想短期的回報。

“我們要問，有沒有環(huán)境能夠容忍科研者在低潮的時候做一些事情。反過來也要問自己，我們的科研從業(yè)人員有多少是出于對他做的事情的熱愛？”

張宏江認(rèn)同《為什么偉大不能被計(jì)劃》一書中的觀點(diǎn)，探索任何復(fù)雜問題的過程都將充斥無數(shù)欺騙性的“踏腳石”，目標(biāo)可能是錯誤的指南針。“一切努力都是為了提高概率。資助機(jī)構(gòu)經(jīng)常問我一個問題，五年內(nèi)你能實(shí)現(xiàn)什么？我不能保證我能帶來什么，但我成功的可能性會增加?！?/strong>

過去三年，《深網(wǎng)》與張宏江博士多次對話，話題涉及基礎(chǔ)科學(xué)研究、大模型、人才教育、AI技術(shù)大爆炸等。以下為《深網(wǎng)》與張宏江的對話實(shí)錄，在不改變原意的基礎(chǔ)上有所刪改：

《深網(wǎng)》：為什么是微軟抓住了人工智能的機(jī)會？

張宏江：核心的核心是，我們不能每次在一個風(fēng)口來過后，我們看到一些成功者，就想問為什么我當(dāng)時沒做到？為什么中國沒有做到？為什么清華或者北大沒做到？

我們要問，有沒有環(huán)境能夠容忍這些人在低潮的時候做一些事情。反過來也要問自己，我們的科研從業(yè)人員有多少是出于對他做的事情的熱愛，有多少只是當(dāng)成一個職業(yè)？

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際上是上一波人工智能熱潮里的核心算法。在80年代末90年初開始技術(shù)退潮的時候，人們開始排斥或者說放棄神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)研究，開始轉(zhuǎn)向統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)。這本身不是壞事，當(dāng)時神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確實(shí)沒法往下走，研究一定是會走很多彎路。

當(dāng)時沒有人再投資神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但杰弗里 · 辛頓(Geoffrey Hinton)（谷歌副總裁兼工程研究員、Vector研究所首席科學(xué)顧問、多倫多大學(xué)名譽(yù)教授，亦是倫敦大學(xué)學(xué)院（UCL）蓋茨比計(jì)算神經(jīng)科學(xué)中心的創(chuàng)立者。深度學(xué)習(xí)“三巨頭”之一）并沒有放棄，還在持續(xù)做這件事。

而楊立昆（Yann LeCun）（法國計(jì)算機(jī)科學(xué)家，擔(dān)任Facebook首席人工智能科學(xué)家和紐約大學(xué)教授，2018年圖靈獎得主，被稱為卷積網(wǎng)絡(luò)之父。深度學(xué)習(xí)“三巨頭”之一）讀博士的時候恰恰是上一輪AI泡沫破滅的時候，他并沒有受到影響，還是持續(xù)研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

如果我們看杰弗里 · 辛頓(Geoffrey Hinton)或者是楊立昆（Yann LeCun）這樣的人，我們應(yīng)該從他們身上學(xué)到的是，他們對于自己所做研究的熱愛，不會因高潮低潮而改變。

當(dāng)職業(yè)成本太高就難有突破性的東西。但這是一個生態(tài)的建設(shè)，我們希望智源能持續(xù)為良性循環(huán)的生態(tài)做出貢獻(xiàn)。

《深網(wǎng)》：這意味著科研者要在理想和現(xiàn)實(shí)二者間進(jìn)行抉擇？

張宏江：我們已經(jīng)不是陳景潤時代，做科研要自己擠在一個角落里，既沒有好的辦公室，也沒有好的生活條件。

一方面我非常同意要大力提高科研人員待遇，另一方面我想強(qiáng)調(diào)，科研人員的第一選擇應(yīng)該是比較自由開放的環(huán)境。自由和高收入在市場上往往會存在一定矛盾，但是否要隨波逐流，成為不斷追求短期市場回報的那一批人，在于每個人的選擇，正是無數(shù)的選擇寫成了我們一生的成果。

智源在一開始研究OpenAI的時候有一個分析結(jié)論是，（他們愿意做因?yàn)椋┧麄児べY高，平均（年薪）25萬美金。但我告訴團(tuán)隊(duì)，OpenAI的這些人如果去Google的話，他能拿50萬美金。這波人是有理想，真的想做這件事的，至少他們愿意為這種情懷拿出三年五年。

《深網(wǎng)》：為什么是三年五年？

張宏江：我們不能要求一個人一輩子都有理想，或者一輩子靠家里生活。

《深網(wǎng)》：大公司平臺化產(chǎn)品追求快速迭代，但科研不能功利化？

張宏江：產(chǎn)品和公司一定是這樣追求。但我們做研究，如果大量的工作就僅僅為了在自己簡歷上多放幾篇文章的話，實(shí)際上是一種浪費(fèi)。大部分文章，其實(shí)讀的人都很少。真正的價值應(yīng)該如何體現(xiàn)？這是值得科研人員好好思考的問題。

《深網(wǎng)》：看起來商業(yè)公司并不適合做基礎(chǔ)研究。

張宏江：沒有，關(guān)鍵是這些公司要想清楚，公司的定位以及公司的利潤想拿來做什么。

有人曾經(jīng)來微軟研究院問我，什么是最好的體系？我說基礎(chǔ)研究，要么不做，要么你一定要把它當(dāng)慈善來做，就不要想短期的回報，不論政府還是企業(yè)。管理基礎(chǔ)研究人員也不能像管工程師那樣，看每個禮拜都做了什么。

如果我們太多時間花在短期的考核上，我們沒法做事。

微軟在1993年做微軟研究院的時候還是家小公司，但比爾·蓋茨其實(shí)想的很清楚，他就希望微軟研究院找最聰明的人做他們想做的事，這種理念讓微軟研究院能夠做成。

微軟研究院的一些技術(shù)對微軟產(chǎn)品也有貢獻(xiàn)，但微軟研究院是完全像一個大學(xué)的計(jì)算機(jī)系進(jìn)行管理的。比爾·蓋茨喜歡看到一些新的技術(shù)，他考慮過商業(yè)后也覺得，微軟能夠每年拿出幾億美金來做這件事，不求短期回報。

《深網(wǎng)》：給予研究人員充分自由的環(huán)境后，他們是否會出現(xiàn)迷茫以及找不到錨點(diǎn)的問題？如何解決？

張宏江：之前我在國內(nèi)一個頂尖大學(xué)和青年教師做過一次所謂的職業(yè)討論，一位年輕的教授提出一個問題：我們一方面有KPI的要求，要申請基金、出文章、評獎，另一方面我們也知道真的要做突破性的研究需要聚焦，需要很長時間沉下去，這兩個矛盾怎么平衡。

我說，如果這個問題是國內(nèi)三流學(xué)校的某位教授提的，我會非常同情他，給他出各種各樣的主意。但我們一流大學(xué)的教授不應(yīng)該提這樣的問題，你要對自己充分的自信。

如果你相信自己是一流的人才，又獲得了一流的資源，你不應(yīng)該去畏懼失敗，事實(shí)上失敗的幾率沒有那么大。作為管理者，如果你認(rèn)為這個人是一流的人才，你就應(yīng)該放心大膽的讓他做決策。科研體系里面的信任非常重要，當(dāng)我們互相有信任的時候，不應(yīng)該再糾纏于失誤的可能。

KPI就是唯數(shù)字論，最后一定要數(shù)字過關(guān)。這個我覺得不光是科研體系的問題也是很多管理體系的問題。

因?yàn)楣芾砣说哪芰Σ粔蚧虿粔驅(qū)I(yè)，所以一定要用數(shù)字來考察大家。比如你要有多少論文，論文還分哪個檔次的論文。但我們做事情，尤其是做科研不能這么做，你需要有很多的探索，很多的失敗。先有大量的失敗，才可能有比較好的成果，這也是我這么多的年做科研管理的一些心得。

《深網(wǎng)》：您是否會劃定容錯率？

張宏江：做研究和做產(chǎn)品不一樣，做產(chǎn)品失敗了就是一個失敗的產(chǎn)品，但做研究比如你失敗100次，只要做出一個足夠改變世界的東西，那你就成功了。你不可能定KPI，說10個項(xiàng)目我要成功7個還是成功3個。

《深網(wǎng)》：評價一個東西是否有價值，有沒有可以量化的指標(biāo)？

張宏江：不用量化。第一你是不是在最前沿？第二你是不是在做別人以前沒有做過的事情？第三你是不是有最好的人去做這件事？我們談科研一定是說要對這個問題有好奇心，聽上去好像比較簡單，但你看中國科研的問題在哪兒？職業(yè)化，就是做科研是職業(yè)不是愛好。

職業(yè)化就會被KPI推動，而不是被想解決問題的沖動推動。我們找人格外看重三點(diǎn)，第一要找因好奇心和解決問題沖動而推動的人，第二是有深入理解問題能力的人，第三是有團(tuán)隊(duì)能力的人，這樣才能做大事情。

《深網(wǎng)》：您認(rèn)為我們現(xiàn)在處于AI技術(shù)發(fā)展的哪一個階段？

張宏江：AI過去的十年是積累的階段，今天會看到一個大爆炸的時點(diǎn)。這個大爆炸實(shí)際上是在深入到每一個可能的應(yīng)用場景里面去。這也意味著AI的門檻在降低，或者說AI本身變成一個基本的技術(shù)能力。

所以我也不認(rèn)為大學(xué)里設(shè)人工智能系是件特別好的事。它已經(jīng)成為一個基本技能的話，計(jì)算機(jī)系的學(xué)生都要學(xué)啊。就像你今天在計(jì)算機(jī)系要學(xué)系統(tǒng)架構(gòu)或者學(xué)數(shù)據(jù)庫，你不會再設(shè)一個數(shù)據(jù)庫系，或者系統(tǒng)架構(gòu)系。

《深網(wǎng)》：大爆炸期會持續(xù)多久？

張宏江：最少10年。

《深網(wǎng)》：李開復(fù)不支持將AI比喻為類人腦，認(rèn)為人類對人腦的了解太少，您認(rèn)同嗎？

張宏江：我們不應(yīng)該把今天的人工智能、深度學(xué)習(xí)說成是類人腦，或者是像人腦一樣思考，確實(shí)不是。今天的AI不是人腦這種思維方式的一個很重要的原因，是我們對人腦的認(rèn)識很少，所以我們更應(yīng)該去學(xué)習(xí)人腦。

《深網(wǎng)》：OpenAI部分前核心人員在2021年新成立了一家公司Anthropic，目的是解決AI的安全問題。他們認(rèn)為“研究者們正在瘋狂地把一些‘一知半解’的知識用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且把這樣開發(fā)出來的AI系統(tǒng)用于越來越高風(fēng)險的場景，卻又缺乏對可解釋性，對安全的思考。”您怎么看這個觀點(diǎn)？

張宏江：對于這個技術(shù)判斷我不太想多說，我本人未必能夠做出更好的判斷。但我想說的是，他們從OpenAI出來，做新的公司探索新的方向，新的方法論，本身就是他們產(chǎn)業(yè)科技界創(chuàng)新能力的體現(xiàn)。他這個東西現(xiàn)在不是主流，但可能10個里面有3個或者有1個會成為主流，我也希望中國多出現(xiàn)這種非主流的探索。

《深網(wǎng)》：智源設(shè)有AI倫理中心，您怎么看AI的安全問題？

張宏江：好消息是AI的倫理和安全這件事在中國已經(jīng)變得非常popular，大家已經(jīng)認(rèn)識到這個問題很重要，反而我們自己并不需要花太多時間來做這件事了。

《深網(wǎng)》：未來的AI發(fā)展將會給人類社會帶來怎樣的根本性變化？

張宏江：尤瓦爾·諾亞·赫拉利(Yuval Noah Harari)寫過一本書叫《未來簡史》，他想強(qiáng)調(diào)的是技術(shù)的發(fā)展會導(dǎo)致人類的分化，一些人會永遠(yuǎn)落在技術(shù)后面成為所謂的弱者，或者說閑人。

他這個說法可能有點(diǎn)夸張，但我覺得我們是時候來考慮這個問題了。當(dāng)技術(shù)發(fā)展的速度超過人的學(xué)習(xí)能力的時候，他的工作會被機(jī)器所取代，如果不轉(zhuǎn)變就不可能再找到另外的工作。

《深網(wǎng)》：是必然會發(fā)生的嗎？

張宏江：必然的。從工業(yè)革命到現(xiàn)在信息革命，新技術(shù)滿足的精神需求越來越多。Facebook不生產(chǎn)任何衣服也不生產(chǎn)任何糧食，但他的公司營收比任何一家做衣服或者做糧食的公司都要多。

技術(shù)所帶來的兩極分化可能最終會導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)上的兩極分化變得越來越厲害。

我們現(xiàn)在想想為什么這么多人反對全球化。完全的全球化意味著這個世界上這一份工作只要在另外一個地方比你這個地方便宜，這份工作就會在這消失。按這個思路想，機(jī)器人時代這份工作只要有個機(jī)器人能做，這個工作就會消失。

但一方面我們不可能停止或者拖慢技術(shù)的發(fā)展，另一方面人們的適應(yīng)和學(xué)習(xí)能力也不太可能加速。這個矛盾未來怎么解決？這種挑戰(zhàn)用傳統(tǒng)的方式可能解決不了。信息技術(shù)出現(xiàn)后，新產(chǎn)生的工作比他消滅的工作要多，技術(shù)發(fā)展能夠自己把這個問題解決掉。

《深網(wǎng)》：技術(shù)發(fā)展會帶來世界秩序的重建嗎？

張宏江：當(dāng)大部分變成閑人的時候，社會秩序必須得重建。這種秩序未必是國家的變化，但經(jīng)濟(jì)體系是一定要變的。

“大模型是一個系統(tǒng)問題、工程問題”

《深網(wǎng)》：當(dāng)初為什么會做智源研究院？又為什么會拍板做大模型？智源的悟道大模型是中國首個，也是全球最大的萬億級模型。

張宏江：當(dāng)初北京市提出一個想法就是怎么能推動AI基礎(chǔ)生態(tài)建設(shè)，吸引人才、出成果，包括科研成果和產(chǎn)業(yè)成果。

我自己的想法很簡單，我不認(rèn)為我們可以比清華做得更好，短期內(nèi)也不覺得我們有資源和能力再做一個類似微軟研究院或中科院的研究院。

AI走到今天，我當(dāng)時很清晰的想法就是大數(shù)據(jù)驅(qū)動大系統(tǒng)，我相信計(jì)算機(jī)是一個系統(tǒng)科學(xué)，所以我們一定要做大模型、大系統(tǒng)。今天的突破進(jìn)一步證明了我的直覺。

大模型是一個機(jī)會，生命模擬是一個機(jī)會，AI+科學(xué)是一個機(jī)會，這三個方向的研究我們現(xiàn)在都在做得越來越實(shí)。

人工智能經(jīng)過10年的發(fā)展至今，我們已經(jīng)不能再把它看作一個純算法問題，它一定是一個系統(tǒng)問題，一個工程問題。今天的大模型本身就是一個系統(tǒng)問題、一個工程問題。

《深網(wǎng)》：所以說不能僅靠算法工程師？

張宏江：對，這已經(jīng)完全變成系統(tǒng)工程。你看大模型的代表性文章，就是GPT-3那篇文章，三十幾個作者，包括工程、算法、數(shù)據(jù)等方面。不光需要懂深度學(xué)習(xí)的，還需要懂計(jì)算機(jī)架構(gòu)、訓(xùn)練架構(gòu)、計(jì)算機(jī)平臺的。

《深網(wǎng)》：如何將不同細(xì)分領(lǐng)域的領(lǐng)軍學(xué)者揉成一個有凝聚力的團(tuán)隊(duì)？

張宏江：做大模型、大系統(tǒng)，我們需要一種新的組織結(jié)構(gòu)。傳統(tǒng)的研究院架構(gòu)沒法做成GPT-3大模型這種事。

傳統(tǒng)研究院，會按照不同領(lǐng)域不同研究方向招人，然后按專業(yè)各自分組，每個組都有一個manager，很容易變成一個孤島。

因?yàn)槊總€人都覺得自己目前做的那個問題很重要，都想往前走，然后互相做的就是搶資源。

智源研究院恰恰不是這么來組織的，不一定要用院里的研究員，而是看大模型研究需要什么能力，再去找相關(guān)領(lǐng)域的領(lǐng)軍團(tuán)隊(duì)。

《深網(wǎng)》：大模型需要集中力量辦大事，但很多企業(yè)更想把核心技術(shù)掌握在自己手中，智源怎么解決這個矛盾？

張宏江：大的平臺企業(yè)，他們一定是希望什么東西都自己做。我們希望給那些中小企業(yè)提供技術(shù)支持。他們沒有能力自己做，也不希望大的平臺公司在這方面形成壟斷。

OpenAI成立之初的使命就是不希望AI被幾個巨頭壟斷。我們也希望推動技術(shù)本身的發(fā)展，讓很多中小企業(yè)不要因?yàn)楫?dāng)前能力的局限而錯過一些機(jī)會。我們提供技術(shù)，公司進(jìn)行工程化和產(chǎn)品化。

《深網(wǎng)》：您一直強(qiáng)調(diào)您成立智源并非是脫離退休狀態(tài)回到臺前，為什么堅(jiān)持做幕后的角色？

張宏江：我的精力和聚焦的能力都不允許我在一線，還是應(yīng)該讓年輕人來做，功成不必在我。

而且你發(fā)現(xiàn)年輕人的悟性和學(xué)習(xí)能力都比你強(qiáng)，也確實(shí)沒有必要在前面擋著別人。35歲以后，你的經(jīng)驗(yàn)會開始彌補(bǔ)你的創(chuàng)造性。所以這時候，你把自己的心態(tài)和精力調(diào)整一下，去支持年輕人，讓年輕人的研究變得更加有效，其實(shí)也很好。

《深網(wǎng)》：科研糾錯成本高，引路人很重要。

張宏江：我回國的時候已經(jīng)39歲了，當(dāng)時帶著團(tuán)隊(duì)一撥20多歲的博士生和博士后，大部分工作是他們做出來的，但反過來問他們當(dāng)時在學(xué)校為什么做不出來同等的成績？引路人、鼓勵他們的人或者跟他們討論的人很重要。

今天我們中國的科研投資如此之大，我們做計(jì)算機(jī)的科研人員如此之多，而我們還沒有在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域成為世界領(lǐng)軍。不是年輕人不夠努力或者年輕人不夠強(qiáng)，50歲以上的這撥人也非常關(guān)鍵——他們是否還能保持對事業(yè)的熱情？他們當(dāng)初選擇這個行業(yè)是因?yàn)槌煽兒?，還是因?yàn)闊釔郏?/p>

今天我們老一輩學(xué)者如果還在讀論文的話，證明他還保留好奇心和熱情，再加上他們的經(jīng)驗(yàn)，他們一定能跟年輕人搭起一個非常好的團(tuán)隊(duì)。

年輕人非常強(qiáng)，再過20年他們一定會是世界領(lǐng)軍。

《深網(wǎng)》：您曾說不能跟風(fēng)做研究院，在您看來如今的人工智能研究院與20年前的軟件學(xué)院有什么不同？

張宏江：第一點(diǎn)，教育的本質(zhì)不是說教會學(xué)生人工智能的某一門技術(shù)，也不是教會深度學(xué)習(xí)的某一種調(diào)參方法，那可以叫職業(yè)學(xué)校來做。大學(xué)一定是培養(yǎng)人的學(xué)習(xí)能力、認(rèn)知能力、思考能力、批評能力。

第二點(diǎn)是技術(shù)本身是永遠(yuǎn)變化的。50年前大學(xué)里最吃香的專業(yè)是化工，30年前是電子工程，今天是人工智能。

任何一個熱門的東西過了5年后都會不熱。5年后這個風(fēng)過去了，人工智能這個系撤掉還是不撤掉？為什么不能在計(jì)算機(jī)系或者電子工程系里多開一些人工智能的相關(guān)的課程？就像現(xiàn)在軟件學(xué)院做的事情跟計(jì)算機(jī)學(xué)院沒有什么區(qū)別了。

《深網(wǎng)》：科學(xué)家如何成功轉(zhuǎn)型為企業(yè)家？

張宏江：我始終不認(rèn)為我自己是一個特別成功的管理人員，更不是成功的企業(yè)家。

就轉(zhuǎn)型的話，我在微軟后幾年也一直在做產(chǎn)品研發(fā)的管理，也看過一些產(chǎn)品銷售的問題，到金山做CEO，這中間并不是一步跳過來的。

《深網(wǎng)》：但雷軍曾三顧茅廬請您出任金山CEO，他曾說他看中您是因?yàn)橛X得您的領(lǐng)導(dǎo)力很強(qiáng)。

張宏江：我們不管別人怎么說，我對自己有自己的認(rèn)識。我們不應(yīng)強(qiáng)求自己一定要為了跨界而跨界。一個人的最佳狀態(tài)就是能在自己喜歡的事情上持續(xù)保持熱情，持續(xù)做出成果。我本身之所以去產(chǎn)業(yè)界，其實(shí)是源自我對于挑戰(zhàn)的渴望。

《深網(wǎng)》：科學(xué)家、CEO、投資人這三重角色在您做智源研究院時是否帶來了不同的視角？

張宏江：在智源研究院理事長這個身份上，三種角色會隨機(jī)跳轉(zhuǎn)。我們在計(jì)劃和衡量一個研究題目的時候，我完全是學(xué)者的態(tài)度去看這個題目本身的學(xué)術(shù)價值、突破的可能性有多大，不會看商業(yè)價值。而如果在評估一個科技成果轉(zhuǎn)化項(xiàng)目時，我會把所有的學(xué)者思維抹掉，你要告訴我三年以后怎么賺錢。

我非常喜歡跟年輕人在一起。我的樂觀情緒來源于，我們真正看到一代比一代強(qiáng)，他們的包袱比我們身上的包袱少，有自信，知識面比我們寬，全球的視野比我們在他那個年紀(jì)的時候要強(qiáng)太多。

《深網(wǎng)》：您強(qiáng)調(diào)科研人員的passion非常重要，熱愛能夠被培養(yǎng)嗎？

張宏江：好奇心或者對于一件事情的熱愛確實(shí)很難培養(yǎng)，某一個領(lǐng)域讓你真的感興趣才能培養(yǎng)出來。

應(yīng)試制度對好奇心本身不是件好事。我們每個人的IQ都有限，如果應(yīng)試要求占掉你太多精力，可能就沒有那么大的帶寬來關(guān)心這些探索性的東西。

我們看今天大學(xué)的課程，對比《費(fèi)曼物理學(xué)講義》這樣的書，顯得太過枯燥。中國大學(xué)的教育似乎培養(yǎng)的都是工程師，卻忽略了很多圍繞“育人”本質(zhì)的工作。

譬如，很少去講一個物理定理的來龍去脈，科學(xué)家是個什么樣的人？新發(fā)現(xiàn)是在怎樣的情況下產(chǎn)生的？當(dāng)時的問題是什么？例如，人們是怎樣從認(rèn)為太陽圍著地球轉(zhuǎn)到發(fā)現(xiàn)真相是反過來的，又是怎么發(fā)現(xiàn)地球不是平的而是圓的？像這些有趣的小故事都講的太少太少，但它們對培養(yǎng)人的興趣至關(guān)重要。

本文作者：程瀟熠，來源：深網(wǎng)，原文標(biāo)題：《對話張宏江：AI大爆炸至少將持續(xù)十年》