毫無疑問，剛剛過去的2024，是智能科技與產業結合的里程碑之年。這一年，在生成式語言大模型ChatGPT的熱浪中開局，2月又被視頻大模型Sora短短的一分鐘表演所震撼。緊接著，全球各種人工智能（AI）應用創新和產品不斷迭代更替，從抖音的豆包到特斯拉的人形機器人Optimus, 令人目不暇接。這一切預示著什么，是“全面AI”（ALL in AI）嗎？

首先，一場人類社會知識的基礎性大變革已經開始，專業知識的定義與內涵即將改變，并將沖擊社會的各個行業。今日之專業知識，明日將成為科學素質和科技常識，不學也要會，不會就去問。而且，大部分內容不再需要課堂式的傳授。據報道，美國亞利桑那州已經推出完全由AI教授學術課程的學校。

其次，AI的含義也在發生改變。“人工智能”（Artificial Intelligence）已成為“老AI”（Old AI），2024年是代理式人工智能（AI Agents）的元年。代理式人工智能，指的是可以通過設計好的流程或利用可用的工具，自主解決復雜的多步驟問題。大模型已將AI重鑄為代理式人工智能，但這也將很快成為“舊AI”（Past AI）。智能科技發展的趨勢清楚地表明，AI不久就會嬗變為自主式人工智能（Autonomous Intelligence），這將成為集無人機、無人車、無人船等各種物理和數字機器人為一體的“新AI”（New AI）。我國正在興起的低空經濟及生態產業，將是“新AI”的一大應用場景。

屆時，“老、舊、新”AI將協同發揮作用，構成混合式平行智能，大步邁向知識自動化產業，揭示AI之本質。這就是1956年達特茅斯會議、人類歷史上第一次人工智能會議的發起人約翰·麥卡錫教授心中的AI：自動化人工智能（Automation of Intelligence）。這將使另一位人工智能之父、諾貝爾獎獲得者赫伯特·西蒙教授認為的“原本無法傳遞、難以制造、不可能成為社會商品”的信用力與注意力，實實在在地由新AI技術轉化為智業社會里可以大規模生產、大批量流通的基礎性新商品。這樣一來，可以創新商品的范疇、擴大經濟空間、拓寬提效途徑、確保智能經濟的邊際效用遞增效果，讓世界可以走上新型可持續發展的智慧之道。

新AI對于就業的沖擊，是我們必須關注的重大社會問題。短期而言，應規范推動PAPAI++新行業的發展，即提示工程師（Prompt Engineer）、對齊工程師（Alignment Engineer）、引導工程師（Prescription Engineer）等新工種。長期而言，新AI必將升級人類的就業方式，不但不會讓更多人失業，還會比機器、計算機等更加有效地為我們提供更多、更好、更可持續的新工作崗位。當下的快遞小哥、直播賣貨等只是未來新工種的初始形態，但它們已經表明，新AI不會、更不可能讓更多人失業。

同時，我們也需要認識到，新技術的發展是歷史性潮流，我們必須積極面對，并主動有效地研究如何治理變革過程中衍生出來的各種相關問題。正如聯合國秘書長古特雷斯近日所言：人類的命運絕不能交由算法的“黑箱”決定。從理論和技術上，對于特定問題與特別領域，可解釋的AI是必然的追求；但對于通用智能，相對于人類的認知能力，智能本質上是不可解釋的，無論在其前面加多少形容詞也不行。因此，AI和智能科技的治理變得極其重要，必須由人類主導，這將催生新的社會形態與生態。世界上一些主要區域和國家已認識到這個問題，歐盟已經走在前面，去年8月實施的人工智能法等值得我們關注與研究。

觀察全球AI的現狀與發展趨勢，自2025年起它將從3個方向加速展開。首先是數字人智能技術，其中人工智能驅動的科學研究（AI for Science）將在AI的諾貝爾桂冠加持下向各個學科深入滲透，有望實現從代理式人工智能到數字人、機器人、生物人一體化，具有平行智能的平行科學家的跨越性突破，并得到廣泛應用。其次是自主智能團體技術的突破，會使每個人都可以具有自己的數字人公司或組織，這將極大擴展個人的能力與執行力。最后，借助區塊鏈智能、智能合約、去中心化自治組織（DAO）等新興技術，AI治理將走上硬核技術化并得到廣泛應用。去年中東發生的尋呼機爆炸事件警示我們，對于未來的某些產品，需要利用區塊鏈和智能合約等技術對原材料、中間構件進行加密和追蹤。還有當下海外風行的“數字游民”群體，他們利用加密幣和DAO進行生活與創業，如今相關經濟規模已達5萬多億美元。以上兩種現象都在提醒我們，必須突破傳統的治理思維，學會借助AI和智能技術進行治理。

在此形勢下，中國的AI科技及產業大有可為，新質生產力更是有了更大的發揮空間。我們必須正視目前與國際前沿AI技術與產業的差距，積極調整自己的思維方式，然后實事求是，在迎頭趕上的同時，加大基礎科研的支持力度。實際上，對于AI基礎研究而言，由于算力和尺度定律的影響，除了極少數機構，大多數科研人員已經難以獲得一線參與實戰的機會，就像百年前研究物理卻沒有原子實驗設備和量子物理理論知識一樣，這已經成為一個全球性問題。這一現象是短暫的，但十分關鍵，特別是中國這樣的大國必須認真應對。重視各種科學智能方法，有效利用并充分發揮可持續能源的優勢，切實打通“小知識、大數據、深智能”的數據化、產業化道路等，這些都值得我們深入思考，加快行動。

目前AI發展的國際形勢和產業現狀表明，AI技術突破的機會依然還有很多，技術的迭代更是難以被個別國家或企業所壟斷。無論算法還是算力，中國一定能夠達到并取得領先世界的水平，特別是我們有巨大的科技人力和綠色能源優勢。當然，我們需要尊重規律，切勿投機，長遠規劃，另辟新徑，直道行車，做好自己的事，堅持全球化合作，堅持造福全人類。