圖片來源：視覺中國

藍(lán)鯨新聞7月26日訊（記者朱俊熹）7月26日，2025世界人工智能大會暨人工智能全球治理高級別會議（WAIC2025）在上海拉開帷幕。本屆大會以"智能時代同球共濟(jì)"為主題，匯聚了包括12位圖靈獎及諾貝爾獎得主在內(nèi)的全球千余位頂尖嘉賓。隨著AI正逐步深入人類日常生活，或以各類軟件應(yīng)用的形式，或以具身智能的形態(tài)，AI安全與治理也成為與會者的熱議話題。

在開幕式上，圖靈獎得主、諾貝爾物理學(xué)獎得主、"深度學(xué)習(xí)三巨頭"之一的杰弗里·辛頓登臺演講，大談"數(shù)字智能是否會取代生物智能？"。這位77歲的"AI教父"回顧了過去數(shù)十年間AI的發(fā)展路徑，指出人類理解語言的方式和大語言模型的方式幾乎一致，甚至可以將人類視作一種大語言模型。然而在某些方面，AI的能力將超越人類。

杰弗里·辛頓圖片來源：視覺中國

辛頓稱，一些人認(rèn)為可以關(guān)閉不聽話的AI這一想法是不現(xiàn)實(shí)的。如果AI足夠聰明，就會通過操縱人類、獲得控制權(quán)等方式來避免被關(guān)閉。"這個問題就像養(yǎng)一只小老虎當(dāng)寵物。在它還小的時候你覺得可以控制它，但等它長大以后就可能失控。"

因此，辛頓建議不同國家在AI安全方面展開合作。例如建立一個由多國參與的國際AI安全研究網(wǎng)絡(luò)，專注于研究如何訓(xùn)練AI向善。各個國家可以在本國進(jìn)行AI安全研究，然后共享成果，共同應(yīng)對這個"人類長期面臨的最重要的議題"。

同為"深度學(xué)習(xí)三巨頭"、圖靈獎得主的約書亞·本吉奧則通過視頻連接表示，如果AI變得足夠強(qiáng)大開始"自保"，超級智能就可能帶來災(zāi)難性的后果，甚至導(dǎo)致人類滅絕。即使這種風(fēng)險的概率很小，"只要科學(xué)界中有相當(dāng)一部分人認(rèn)為這種風(fēng)險是可信的，我們就必須以極度謹(jǐn)慎的態(tài)度來對待它。"

約書亞·本吉奧建議，AI應(yīng)當(dāng)被作為一種全球公共資源來進(jìn)行管理，以避免國家間陷入危險的競爭陷阱。其中，一個值得借鑒的全球協(xié)作范例是由他牽頭完成的《國際人工智能安全報告》。

就在WAIC開幕前夕的7月25日，杰弗里·辛頓、約書亞·本吉奧等20余位行業(yè)頂尖專家共同簽署的《AI安全國際對話上海共識》正式對外公開。"上海共識"提出，目前尚無可靠方法確保超級AI系統(tǒng)的安全對齊，呼吁采取三項(xiàng)關(guān)鍵行動：要求前沿人工智能開發(fā)者提供安全保障、確立可驗(yàn)證的全球性行為紅線、推動安全人工智能技術(shù)研究。

在7月26日上午的主論壇中，MiniMax創(chuàng)始人、CEO閆俊杰作為AI產(chǎn)業(yè)界的代表登臺演講。他分享了在創(chuàng)業(yè)過程中對AI的觀察，也認(rèn)同AI會不斷變強(qiáng)，且這種增強(qiáng)幾乎沒有盡頭。

閆俊杰圖片來源：視覺中國

"接下來出現(xiàn)的問題是，AI這么強(qiáng)，對社會的影響越來越大，那么AI到底會不會被壟斷？它是會被掌握在一家組織里，還是掌握在多家組織里呢？"閆俊杰問道。

在閆俊杰看來，AI一定會被掌握在多家公司的手中。他解釋稱，一是不同組織會有不同的價值觀和目標(biāo)，導(dǎo)致它們訓(xùn)練的模型在對齊目標(biāo)上存在差異，從而使模型表現(xiàn)各具特點(diǎn)、長期存在。其次，當(dāng)前的AI系統(tǒng)通常由多模型和多Agent組成，單一模型的優(yōu)勢在多Agent系統(tǒng)中逐漸減弱。第三，過去一年見證了開源模型的快速涌現(xiàn)，并逐漸逼近閉源模型的性能，許多都并非由大公司主導(dǎo)的。

閆俊杰表示，AI一定會變得越來越普惠，使用成本也會變得更加可控。他觀察到，盡管過去一年半以來可使用的算力增加了，AI模型的大小并沒有發(fā)生特別大的變化。因?yàn)楦鞔髲S商都在關(guān)注模型參數(shù)量和智能水平之間的平衡，避免因計算速度過慢影響用戶體驗(yàn)。

至于這些增長的算力，則更多地被用在研究、探索和推理優(yōu)化上。閆俊杰稱，研發(fā)并不僅依賴算力，還取決于實(shí)驗(yàn)設(shè)計、研發(fā)團(tuán)隊(duì)和創(chuàng)意。擁有大量算力的公司與算力較少的公司在訓(xùn)練上的差異可能沒有那么大，因?yàn)楹笳呖梢酝ㄟ^提升實(shí)驗(yàn)設(shè)計、思考能力和組織效率，讓實(shí)驗(yàn)探索變得更加高效。

作為"大模型六小龍"之一的AI創(chuàng)企，MiniMax于6月發(fā)布了其首個推理模型MiniMax-M1，被視為對標(biāo)DeepSeek-R1交出的應(yīng)答。MiniMax-M1模型延續(xù)了此前基模的架構(gòu)創(chuàng)新，在MoE架構(gòu)的基礎(chǔ)上引入了閃電注意力機(jī)制（LightningAttention）。成本方面，在進(jìn)行8萬Token的深度推理時，M1所需的算力僅為DeepSeek-R1的約30%；生成10萬token時，推理算力僅需DeepSeek-R1的25%。

在下午的主論壇中，清華系A(chǔ)I算力創(chuàng)企無問芯穹聯(lián)合創(chuàng)始人、首席科學(xué)家戴國浩分享稱，在突破算力天花板的過程中，算力效率會成為他們關(guān)注的事情。也就是說，從整個價值鏈條來看，輸入價值轉(zhuǎn)化為算力，并最終通過下游應(yīng)用轉(zhuǎn)化為輸出價值時，關(guān)鍵在于輸出價值是否能夠超越輸入價值。

而戴國浩認(rèn)為，在算力領(lǐng)域，比起單一的"贏家通吃"，最終將趨向于"集各家之所成"的合作模式。他提到，人工智能的目標(biāo)是模擬人類智能。在人類生理系統(tǒng)中，每一個細(xì)胞都在執(zhí)行不同的功能，正如每家公司在AI技術(shù)的不同領(lǐng)域也都有各自的擅長之處。

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