talkingbook 对谈：人工智能热点看法，中国AI-First应用有望崛起

talkingbook 对谈：人工智能热点看法，中国AI-First应用有望崛起

在对谈中，我与记者交流了对人工智能热点问题的一些看法。

大型人工智能模型所引发的生成式智能技术，将彻底重塑人们的职业活动方式，彻底改变人际交流的途径，根本性地变革知识习得的过程，以及从根本上颠覆休闲活动的形态。

所有行业都会被人工智能触及、改变、转型并提效。

中国大模型与国际顶尖模型的距离迅速缩短，仅用了几个月的时间，得益于国内庞大的市场空间，以及中国团队卓越的全球顶尖工程技术和实际应用开发能力，中国 AI-优先战略的应用预计将在今年获得显著发展，并有望进入全球领先行列。

2025年将是人工智能优先策略应用快速发展的开端，未来的智能计算设施有很大一部分将致力于完成推理任务。

人际关系、信任、同理心和爱，是人类区别于人工智能的本质。

人工智能将开拓大量全新职位，其中与人交流有关的，以及以帮助他人为核心的岗位，可能会吸引未来众多求职者。

以下是采访全文：

人民日报：您这两年的工作重心主要是在哪些方面？

李开复表示，近两年时间里，他一直把注意力放在创新工场对人工智能等高科技产业的投资上。不仅如此，他还创立了AI 2.0大模型领域的独角兽企业零一万物。这家公司专门依靠中国团队的创新实力，以高效快捷且成本可控的方法，训练出全球顶尖水平的大语言模型。这些模型旨在为各行各业提供支持，促进实体经济采用新的增长模式。

人民日报指出，您是人工智能领域的杰出人物，近期在多个场合提及AI 2.0时代已经到来，您能否为我们深入说明一下，AI 2.0时代究竟意味着什么？又是什么原因促使我们认定这个新时代已经来临？

李开复说他从事人工智能相关事业已经过去了四十多年，人工智能多年来一直在尝试模仿部分人类智能，但现阶段仅能实现人类大脑通用智能中很小的一部分。

近些年，我们察觉到机器大概能够拥有类似人类的综合智慧。我口中的“综合”，是指机器能像大学学子那样，广泛掌握人类学问的各个领域，并且可以在其他学科里快速进行钻研。

将近两昔，初次呈现了此类通用智慧，其后，在美国及中国，出现了诸多拥有相似能力的机构。

让人精神一振的是，人工智能能够从人类编写的所有书籍中获取信息。未来，人类制作的每个视频和说的每句话，都可能成为人工智能的学习资料，从而构建一个超级智慧的大脑。这个大脑所学习的信息量，将远远超过任何一个人毕生能够掌握的知识总和。

如今已显现部分征兆，该系统能够执行归纳、剖析、创作文本等任务，亦可实施推论与演绎，即便未经过明确的指导训练，也能处理极为繁难的数学及物理课题。

这种模型具备自主掌握新知识并持续改进的特性，其展现出的本领，让我们对在接下来的十年里实现通用人工智能充满期待，也就是要创造出一种在整体智慧程度方面强于所有人的智能体。

人民日报指出，2024年“新质生产力”备受关注，AI作为其中关键部分，您觉得目前哪些AI技术在创造经济价值上表现突出？这些技术给社会生产和民众生活造成了哪些改变？

李开复提出，他对“新质生产力”这一提法深有感触。他指出，这种生产力的进步并非单纯依靠人力投入，而是借助创新非凡且具有革命性的技术，进而达成效益的极大化，甚至出现几何级数的增长。

人工智能是这一理念的典型实践案例，在我看来，它堪称至今最出色的实践案例，因为人工智能的核心思想在于模拟人类的思考方式、推理能力、决策过程、内容生成，并且能够优化我们的判断，给予我们建议，协助我们在所有可能想到的领域实现发展。

在传统领域里，律师能够借助机器智能完成绝大部分文书撰写，其工作效能能提升五到十倍；会计的工作效能同样能提升五到十倍，因为机器智能能够处理所有标准化的数字运算，会计人员仅需对机器智能下达指令；客服工作则有99%可以交给机器，客户满意度会变得更好，人类人员只需负责剩下的1%。

此类情形同样适用于生产制造单位、不动产经营商以及各类传统产业与商业服务领域。我们可借助这些新兴人工智能技术来训练自动化设备，从而显著减少制造产品所需的人力投入，这正体现了我们对新型生产力创造新效益的期望。尤为鼓舞人心的是，在另一些被视为能强化新型生产力的范畴，通过人工智能的辅助还能达成更优的双重进步效果。

我们有必要明白并承认，人工智能是一种高级智能体，它既具备类似人类思维中枢的构造，又与人类思维中枢存在显著差异，体量宏大。这种智能体能够作为知识领域从业者可靠的助手，其信息存储能力远超人类，运算效率极高，掌握的信息也更加丰富，不过可能在人的直觉感知、个体经历以及社会互动能力上存在不足。

让人类集中精力去做他们最擅长的工作，让机器智能展现它的长处，这样能直接让每个人的工作效率提高五到十倍，所以我认为机器智能是发展新型生产力的最厉害的技术之一。

人民日报提及，人工智能这门学问正逐步同其他领域相互交织，诸如神经与认知科学、心理分析、艺术创作等。着眼于前景，生成式人工智能的运用前景如何？换言之，人工智能能够与哪些经济领域结合，从而孕育出怎样的机遇？

李开复表示，通过通常对新兴技术发展的思索可以认识到，像早期的个人电脑和互联网，或移动设备与移动互联网，以及当下的生成式人工智能，每当进入技术革新阶段，首先会看到的是内容浏览或查阅方式的革新；紧接着，内容创作方法也会随之改变；然后，搜索、整理和发掘新内容的方法会得到优化；再往后，处理更加多样化的内容类型，例如视频资料的能力会得到提升；最终，完成交易和获取商业价值的方式也会发生转变。

生成式人工智能也适用这个道理。先从任务角度审视技术发展趋势，此外还可从人类需求层面进行探讨。人类历来需要工作、交流、掌握知识和消遣，马斯洛的需求层次理论对AI 2.0时代依然有效。从另一视角重新审视个人电脑和移动设备的演进历程，前两次技术变革都深刻重塑了我们的工作模式、交流方式、学习途径以及休闲活动，据此可以预见生成式人工智能也将引发类似的变革。

关于你的疑问，回应是涵盖所有领域。可以回忆下，先前我们怎样联络，起初是人们当面交谈，后来是使用电话，再之后是即时消息、网络通话，接着是新兴社交平台的出现，如今我认为将目睹人与人工智能协作的全新互动模式。

学习途径亦然，起先是在教室内接受教导，后来又出现了线上导师；职业途径同样如此，以你的职业为例，它包含选定采访议题、寻觅采访对象、与对方商洽安排采访、预备问题、进行提问、收集回答、将回答制作成视频或报纸文章，这正是我们当前正在进行的操作。将来，所有这些环节都有望逐步实现自动化处理。所以，我认为各行各业都受到了人工智能技术的影响，发生了转变，实现了效率提升。

人民日报报道，海外方面，Sora这类生成式人工智能持续推出，国内同样涌现出众多生成式人工智能模型，例如零一万物的Yi系列模型。请问，国内这些生成式人工智能产品与国外的Sora相比，是否存在显著差异？如果有，具体体现在哪些方面？

李开复表示，的确，部分技术由美国人首创，不过中国人使其运作更佳、应用更广。他相信，这将形成本质的不同。

那是在2018年，我出版了一部作品，书名叫作《AI·未来》；在那部作品中，我剖析了移动网络技术，也探讨了人工智能的初级阶段。两个时期都显现出类似现象，美国人开创了移动互联网络，他们设计出首批移动互联应用，不过中国的移动互联应用在便捷性上领先美国的应用；在人工智能初始阶段，中国也涌现出“人工智能四杰”，以及众多计算机图像企业、深度学习企业、无人驾驶企业，这些企业或许在开拓能力上逊于美国企业，然而它们的实际操作能力却强于美国企业。

类似状况也发生在人工智能生成技术方面。中国大概在两年前进入该领域时，可能已经落后了将近七年的时间。不过，在随后的两年里，中国迅速掌握了相关知识并研发出许多性能优越的大型语言系统，这些系统的表现力与美国领先水平非常接近，或许不及最顶尖的那款，不过已经十分接近。此外，中国这些系统的运行效率要高很多。

中国工程师确实想出了多种途径来削减开支，研发了创新性算法，构建了全新式架构，在显著提升模型学习效率的同时，也确保了它能在性能欠佳的处理器上顺利运作，无论是自主品牌的还是其他厂商的芯片都能兼容。学习过程更为迅速，实际应用起来也就更加便捷。这些中国研发的模型，在推理所需时长和推理所需开销方面，都远低于美国同类模型。

如今，中国团队与外国团队在技术方面的距离，在两年前还长达七年，如今却仅在短短数月内大幅缩短，这确实是个了不起的成就。训练开支削减了十倍以上，推理开支也减少了约三十倍，这些成就主要归功于中国企业的努力，实际上也让许多美国一流学者感到十分惊讶，开始重新评估情况。

不过关键之处尚待前方——应用场景的整体突破。回顾以往的几波技术演进，应用层面在价值体系里贡献了最丰厚的财富。在技术界的较量中，我国已经拥有世界一流的工程水平与实践能力，一个显著超越美国的表现是开发软件，开发满足用户需要、产生经济效益的程序。

当前我们正面临一个情形，中国的和美国的大语言模型都表现出色，并且费用不高，特别是中国的模型，费用更为便宜。这让那些机敏的APP创作者能够将心思放在如何开发人工智能应用上，而不用必须成为人工智能领域的行家。如今在中国，AI-First 应用已经呈现蓬勃发展的态势，那些在移动互联网时代就展现出卓越APP开发技艺的人才，如今获得了充分施展才华的机遇。

我盼望2025年，中国AI-First应用将迎来蓬勃发展，并在全球范围内达到领先水平。

人民日报提及当前国际社会存在诸多针对中国的“脱钩”宣传或说法，对于此类现象，请问您认为如果实施对华“脱钩”，将如何影响人工智能领域的进步？您之前曾提到中国的大型模型企业需要探索一条与众不同的道路，那么这条所谓的“第二条路”具体指的是什么方向？

李开复表示，首选方案是，每十八个月就要增加十倍以上的投入，培养一个规模宏大的模型，并且不断实施这种策略，直到该模型能够服务于人类需求。这种策略被称为 Law，但对中国而言难以实现。他认为，中国更适宜的路径是务实主义，核心在于处理实际事务、提升效能并实现价值创造。

中国的工程师们很善于拿出精妙的工程办法，他们能真正达成垂直深度整合，让研究人员、工程师、芯片设计者一同协作，从而创造出十分高效的产品，这就像我之前说的第二条道路。

我的看法是，概括第二条道路及其为何能获得令美国科研工作者都赞叹不已的卓越成效，可以这样说：需要是创造力的源泉。

我们拥有的资源，仅相当于美国的十分之一到五十分之一，现实情况如此。最尖端的芯片我们无法得到。因此，我们只能利用手头的材料，但会竭尽全力将其做到极致。这正是中国企业与中国工程的突出优势所在。

创新往往源于实际需要。早些时候，我深受在北京工作的中国研究人员的感染，他们展现出的勤奋和甘于奉献的精神令我印象深刻，这种记忆一直留存至今。1990年，正是受到他们的激励，我决定重返中国。我相信，与拥有这样职业操守的伙伴共事，定能成就非凡，而当前生成式人工智能领域的突破性进展，正是这一信念的印证。

人民日报提及，人工智能产业需求增长，各地纷纷兴建智算设施，这类设施区别于传统算力中心，那么，新式智算中心应当拥有哪些特质？

李开复表示智算中心有两个主要职责。第一个职责是参与模型的创建过程，这个过程通常称为训练。第二个职责是协助模型进入实际应用阶段，这个过程被称为推理。他认为这两个职责同等关键。

我坚信将来会有大量出色的以人工智能为核心的应用程序涌现，鉴于我国用户基数极为庞大，并且我对人工智能的广泛部署持积极看法，因此我打算在执行环节而非学习环节增加资源分配。

曾经，算力基地主要承担着深度学习任务，这得益于当时生成式AI应用相对稀少。展望将来，我满怀信心地预见到这类应用将日益普及。预计未来算力基地的核心功能将是提供计算服务，所以必须增加推理单元的配置，同时优化其布局，从而能更好地为全国民众，乃至特定区域内的居民提供支持。

训练智算平台与推理智算平台存在显著差异。前者并非主要面向海量用户的应用环境，其关键功能在于汇聚海量信息，并实施长达数月的算法训练。后者则必须保障用户可随时无障碍接入，反应时间的快慢是核心考量，网络通道的稳定性同样至关重要。待这些新型智算平台落成之际，我认为多数应致力于提供推理服务。

人民日报提及，个人资料与安全始终是人工智能界重视的核心议题，比如换脸类人工智能技术引发的潜在危害。当下，人工智能产业正实施哪些对策来处理这些挑战？

李开复表示人工智能存在诸多潜在风险和考验，隐私问题仅是其中一种。他属于技术审慎乐观主义者，认为我们不该过分强调这些难题，相信由新技术引发的问题最终能依靠新科技得到化解。

对于这些新科技带来的挑战，我们需要配套的技术手段，用以识别深度伪造行为者，分辨深度伪造的视频或图片。这些手段必须借助技术方法来研发。这些技术还能拓展到其他领域，比如判断某些信息是否为原创。另一种方式是在识别图像时嵌入一个无法去除的标记，这样就能知晓图片是否被修改过。这些都是需要进一步研究的技术。

不过，还存在诸多其他顾虑，例如，当有人向语言系统询问“怎样合成危险的毒品或器械”时，应当如何应对？我们应怎样阻止此类提问的提出，又该怎样避免不法之徒借助大型语言系统从事违法活动或捏造虚假内容？在我看来，这些均是需要另行处理的难题。

立法工作十分关键，必须清晰表明，任何利用这些手段实施违法或造成危害的人，都将面临严厉的制裁，以此防止技术的误用。核心在于周全考虑如何构建有效的防护机制，同时运用明确且严格的措施惩罚违法者，从而产生足够的震慑效果。

另外，我个人更偏好借鉴既有的法律条文，将其适用范围拓展至人工智能方面，可以参照针对非人工智能犯罪的相关惩处措施。回顾历次技术革新，新兴技术的扩散与进步所产生的效益，最终都展现出正面价值，所以阻碍新技术的普及与演进并非明智之举。部分顾虑确有其事，然而设立屏障与制定规章，须聚焦于特定的违法行为，不宜笼统地抑制技术进步，否则将削弱国家的综合实力。

人民日报提及，人工智能的扩散已是势不可挡的现象，个体在此期间或会遭遇不安与迷茫。请问，哪些行业是人类智慧难以被机器超越的？又或者，你能提供何种良策，来协助我们这些普通民众减轻对人工智能的担忧情绪？

李开复谈到，担忧是人之常情，不过人工智能的快速发展和不断更新是势不可挡的。我们应该把负面情绪转变为主动提高自己，不能在忧虑中停滞不前，那样只会增加无力感。

将来仍有许多职业不会消失，正如我们目睹汽车问世淘汰了部分岗位，但人类从事的工作总量并未降低。电脑、智能手机，每一次创新都导致某些职业被取代，同时也会涌现出新的职业机会。

哪些职业相对风险较小呢？首要的，是成为人工智能的导师，不断精进自身能力。各个领域最优质的工作岗位会持续存在，毕竟总得有人为人工智能设定发展路径。

第二类比较安全的人群，是那些能够看透人类的长处，专门去运用这些长处，并且愿意和人工智能协同工作的人。人类拥有一些人工智能所没有的长处。其中一个是能够进行真正的突破性创新，能够创造出原本不存在的新奇构想，因为人工智能是依靠数据来学习的。优秀的艺术家和研究者可以继续成就非凡的事业，这些成就能够被用来指导人工智能。然而，我也承认，这只是一个相对较小的群体。

另有一些职业方向或许更能满足多数人的期望。我曾于数部探讨人工智能的著作中强调过，至关重要的特质包括人际交往、相互信赖、感同身受和关爱。机器并不具备情感，它们无法与人类产生共鸣。因此，我认为社会普遍应重视培养以下几项技能：洞察他人想法的本领，赢得他人信心的方法，以及有效交流并影响他人的技巧。注重那些所谓的非技术性才能，也就是交流、体察、领会、构建关联和培养信赖的才干，这些都是人类特有的。

医疗领域里，往后行医人员将更侧重于展现关怀体恤的一面，而机器智能则会在后台处理药物搭配的最佳方案，医生需要与病人交流并分析病因，有些情况病人不会对智能系统透露，却愿意对可信赖的人倾诉，类似的需求在需要交流沟通和体察他人感受的行业中同样存在很多与人际交流相关的职业，以及以帮助他人为核心的工作，很可能会成为未来很多人选择的发展方向。

最终，我确信人工智能将开拓大量全新职位。目前，AI已经催生了数千万个就业岗位，其中一种或许你没留意到，便是人工智能数据标注这一职业。尽管这项工作或许不会长久存在，但其他性质相仿的新机遇将会不断涌现。

回望移动网络兴起之初，如今看来，它也催生了众多全新职业。街边商铺主、田间农夫，现今皆能借助应用平台对外售卖产品。伴随科技手段的普及推广，职场格局必将出现深刻革新，涌现的职业门类将极为丰富。尽管眼下尚不清楚具体形态，但我们可以静观其变。我敢断言，目前全球已有数千万从事数据标注工作的人员，然而，五年之后，人工智能技术预计将带来比这多十倍的工作岗位。

我深信，人类的智慧之光终将指引我们找到未来前行的路。

本文摘编翻译自《人民日报》英文客户端专访，原文如下：

展望二零二五年，视其为人工智能应用崛起的年份：李开复

由徐哲祺，程，陈立丹，梁沛宇和何共同完成

Q: 你过去两年里都在忙些什么呢？

リー说，过去两年里，他一直致力于在人工智能及其他相关领域取得进展，他还与别人共同创办了01.AI，这是一个源自中国的机构，其研发成果适用于各类场景。

Q: 作为人工智能领域的一份子，你明确感知到全新的人工智能时代已经开启。请你具体阐述这个时代有何不同，以及你为何认定它已经到来。

Lee: 是的。我从事人工智能领域研究已经超过四十年了。多年来，人工智能试图模仿人类的一些特质。但它仅仅做到我们大脑所具备的一种功能，这种功能我们称之为意识。

过去两年里，我们注意到它确实想要保持原样，而且这种想法非常执着，关乎人的本性，以某种方式触动人心，接着它还能在其他方面快速学习，变得极为出色。

这个最初是由Chat-GPT在两年前创建的，随后美国和中国都观察到更多具有此类特征的情况。

事实在于，人工智能需要从所有曾经出版过的书籍中汲取知识，在不久的将来，还要学习所有录制的视频，以及所有能接触到的信息，最终它将进化成一个超级大脑，能够处理的数据量将远超人类在任何时候所能掌握的范围。

我们如今已经能够开始，不仅限于，而且可以，进行并且制造，解决那些极其复杂且前所未有难题。

这项建立在大型模型之上的工作，致力于通过不断学习和传授新知识，让我们有希望达到超越人类智能水平的AGI或通用人工智能。

"新"在2024年已成为中国的一个热点，人工智能是其中的核心要素，哪些人工智能产品是你认为非常出色的呢，它们又如何改变了人们的生活呢

Lee认为新思路并非仅意味着增加人力，而是运用新颖独特的方法，从而能够或将会观察到价值被创造出来。

人工智能不仅是一种优秀工具，在我看来更是首屈一指的创造，其核心概念在于能够执行人类所能完成的任务，进行思考，制造事物，并给予我们指引，协助我们在各种情境下取得成功。

某个领域，一个人能创造五倍或十倍的价值，因为人工智能承担了大部分工作。某个岗位，一个人能创造五倍或十倍的价值，因为人工智能处理所有事务，人只需要向人工智能发出指令；某个行业，99%的工作可以被机器完成，因为机器有极高的效率，人只需要负责监督。这种情况不断发生，它进入各个领域，它进入真实世界和所有行业。我们可以拥有由这些新人工智能创造的成果，它们能大幅降低商品的人力成本，所有这些都导致我们对这个新价值体系产生疑问。然后最关键的事情是，在那些被视为新兴领域的地方，人工智能使其变得高效。

我认为整个概念就是人工智能，它非常聪明，规模庞大，类似人类，但其基础源于人脑。这意味着它是每个人都可以信赖的存在，一个拥有远超常人的智慧、能力与洞察力的伙伴。但它或许缺少我们的情感共鸣，或许缺少我们的同理心，或许缺少人与人之间的真挚交流。

做好自己擅长的事，AI做它最擅长的事，这样我们每个人都能变得五到十倍强大。我认为这是迄今为止最能带来这种新突破的方法。

人工智能已经渗透到科学、技术、商业以及文化艺术等众多领域之中，展望未来，您认为人工智能将展现出哪些新的可能性？人工智能与其他学科之间又将存在哪些融合的机会？

Lee认为如果我们考虑一个全新的事物，比如带有个人电脑和互联网，或者现在加上人工智能，当我们进入这个新时代，它将伴随我们改变思考或观察事物的方式，接着是改变我们适应这个新事物的过程，然后是如何处理和发现新的互动方式，再然后是如何应对视频等新形式的内容，以及货币的变革。

借助人工智能，情况将完全不同。这属于任务层面的变革，具体如何实现有待探索。此外，我们也可以从人类需求的角度来思考。人类一直存在从事工作、获取知识以及自我提升的需求。回顾来看，个人电脑和互联网已经引发过两次浪潮，这些浪潮改变了我们的生活方式、工作模式和学习途径。因此，人工智能也必将带来类似的深刻变革。

The to your is .

回想过去我们是怎么沟通的，起初是书信往来，后来是电报传递，再后来是固定线路通话，接着是无线移动通话，现在则进入了全新的即时通讯时代。如今我认为我们将见证一种全新的交流方式，这种方式将融合多种媒介和人工智能技术。以前人们主要通过书信交流，那时还可以使用电话进行沟通。

你若琢磨你的工作，就是要弄明白要做什么，要找谁做，要跟谁说，要把什么，把什么，把什么，把什么，把内容变成一段视频或者一个节目，就像我们现在这样。在这个过程中，所有这些都可以一步一步来。所以我认为没有什么是不可以，什么什么，什么什么，用人工智能来完成的。

我们已观察到人工智能如Chat-GPT和Sora的出现，在中国也有类似Yi的技术。请问，人工智能与这些技术之间是否存在差距？如果有，具体是什么差距？

Lee: 是的，毫无疑问，这些之中大部分，但那些使它们更加，更加。我认为那将就是了。

我在2018年写了一本书《AI》，书中讲述了对那个时代的思考，也探讨了AI 1.0时期的情况。这两个阶段都呈现出一个共同点，那就是某种现象的发生。当时人们在安卓系统上开发了首批应用程序，但苹果系统上的应用战胜了安卓平台的应用。

AI第一代同样，存在四个，还有许多，非常深邃，那些超越外面的，那些超越外面的。

同样的情况再次发生。如果我们审视人工智能领域，可以说两年前Chat-GPT面世时，中国已经落后七年。过去两年里发生的变化是中国涌现出许多优秀的大型模型，它们非常接近顶尖水平，或许不如最出色的那几个，但差距很小。然而它们在许多方面都更为突出。

他们寻遍了所有节省开支的途径，构思出全新方案，创造出新的模式，探索了，使其能在性能较低的处理器上运行，并且显著提升了效率。在训练阶段，效率至关重要。运用这些方法，时间消耗也是成本构成的一部分。

我们这里有六个人在美国，两年前是七个，现在变成六个，规模相当可观。要训练的话，大概需要十个人左右或者更多。要推断的话，大约需要三十个人左右。这些都是由机构制作的，已经让很多顶尖人才非常关注。

但我认为前景尚可期待，前景之中，中国与美国的较量，关键在于那些满足用户需求，并且值得重视的领域。

我认为现在我们已到这样一个阶段，大型语言模型非常出色，或者，而且非常经济实惠，所有这些聪明的开发者，他们并非人工智能专家，现在都能专注于如何构建人工智能应用。我想现在在中国，拥有开发出色应用能力的众多人才，他们在过去时代已取得成功，现在所有条件都已成熟，他们可以进入这个领域了。

我期待着2025年，那个时候人工智能应用将会崛起，成为全球顶尖水平之一。

舞台上出现了一些来自中国的声音，在你的看法里，这些声音会对人工智能产生什么影响？你曾经提到过，某些事物需要找到一条通往某个目标的路径，你能解释一下你所说的这条路径是什么意思吗？

李：我认为首要途径是每隔一年半，投入十倍资金，训练一个大型模型，持续发展直至超越对手。这种做法一直被奉为圭臬，但并非适合中国的模式。

我认为中国正处于一个关键阶段，需要高效完成各项任务，集中力量推动发展，因此我决心沿着这条道路坚定不移地走下去。

他们非常擅长运用，并且深入挖掘，让处理器、内存和硬盘协同工作，从而高效完成。

我认为那件事的发生以及它造成的结果，连最聪明的人都无法理解的原因在于：它就是无法解释的现象。

我们拥有的只是三分之一到四分之一那么些，远不及拥有最多筹码的人那么多，所以我们只能拥有我们所能得到的，但也要尽力做到最好。我想这就是我们对待事物应有的态度。

他是我敬佩的人。正因如此，我深受其精神鼓舞，也为在旅途中所遇之勤勉者所感动。那是在1990年，那是我决定来华工作的诸多原因之一。我坚信，凭借那样的工作精神，我们定能有所成就，而这正是如今人工智能得以发展的关键所在。

为了顺应人工智能的发展，当前状况如何，未来方向怎样，这些新兴人工智能的定位又是什么，都亟待明确。

Lee：有两个工作，一个是将这些制作出来，这指的是具体加工，另一个是让这些得到应用，这指的是实际运用，我认为这两者都很重要。

我认为中国用户数量有多少，我对人工智能的看法如何，我认为未来会有很多优秀的AI应用，我会更倾向于押注这边。

过去，查看数据的方式比较单一，应用程序数量有限。如今，应用程序日益增多，我对这种情况感到担忧。我认为，这些数据最有可能以某种方式进行利用，因此它们需要与芯片结合，并且要能够高效地服务于整个中国，或者至少以非常显著的方式服务于部分地区。

这些资料和资料是。一个资料并非关乎那些，它更在于这里的所有资料，只需持续保留两段时间。它在于能够随时访问，非常迅速。时间非常宝贵。非常专注，非常认真。

因此，当这些信息构建起来之后，我认为需要投入极大的精力，集中处理相关方面。

人工智能带来了诸多挑战，例如其可能引发的风险，特别是针对面部识别技术，这些风险究竟有哪些呢？

Lee认为问题并非仅限于人工智能这一方面，人工智能存在诸多挑战，其中之一便是技术瓶颈。

我认为那些将会去捕捉目标，去追踪或识别那些是活跃的，并且那些必须由系统来处理。这些可以在更大范围内用于确认目标是否已经消失。它们在特定时刻将成为关键指标，以便你知道目标是否已经被确认或未被确认，这些都是需要建立的新机制。

但是还有许多其他情况，至于那些询问模型如何制作药物的人呢？我们该如何阻止他们提出此类问题，同时你又如何避免利用大型模型来执行某些任务或进行某些活动？我认为这些都是需要认真考虑的一组问题。

我认为有些事项可以明确指出那些使用这些工具的人，这些人如果将这些工具用于不当目的，将会被视为一种警示，以防止他们错误地使用这些工具。

首先应该探讨的是如何构建一个，如何通过明确的途径达成目标，以及怎样找到清晰的路径。此外，我认为相关的法规和政策应该着重考虑非人工智能领域的发展情况。

限制 的做法并不可取。我认为最终 将会带来诸多益处。其中许多 确实存在。必须建立 和 来应对。这些 应该在 上实施，通过 行动，作为 的一部分，以减缓 对 的影响。

人工智能在该领域呈现出持续发展的态势，它可能正在崛起或者已经显现出某种潜力。在你看来，是否存在某些方面人工智能能够发挥作用，又或者你有什么建议可以提供给像我这样的人去更好地利用人工智能？

李：就是，但是人工智能的进步非常快。首先，我们必须把关注点放在自我提升上，而不是变成单纯的知识积累和技能堆砌。

许多职业将会消失，就像我们已经目睹了许多职业的消亡，但人类总体的就业岗位并不会完全消失，每个人都会有自己的工作，但新的工作机会也会不断出现。

哪些工作类型我认为是呢，首先，哪些人适合成为人工智能的最佳职业，顶尖职业需要人工智能提供什么，这个群体应该是那些能够理解人类，专注于这些方面并与人工作业的人，人类有些能力人工智能没有，我认为一个是真正的新兴领域，全新的工作，人工智能从数据中学习，某些人和事也能做出很好的工作，事实上还能用它来教导人工智能，但我也认为那是少数人的群体

人类品质中，有几种特别重要，我认为我最常在阅读中遇到的一种就是人性，包括信任和爱。人工智能没有这些特质，它无法与人类建立联系。因此，我认为我们需要着重关注如何与人类互动，赢得他们的信任，并努力理解和尊重他们。在人际交往中，温柔、同理心、耐心、真诚和信任，这些都是人类独有的。

我们若深入考虑，人类将不再是主导者，而人工智能将成为核心支撑，负责分析出最佳药物方案，医学界已经识别出某些关键信息，这些信息或许普通人无法告知人工智能，或者他们没有意识到需要向机器说明，但这类信息人类彼此之间却能够顺畅交流。

那个清单涵盖了所有剩余的，那些，等等，还有别的。我想很多人与人之间的工作，我认为会被大量的机器所承担。

然后我确信人工智能会取代许多工作。如今人工智能已经处理了成千上万份工作，这些工作你可能并未察觉，它们是为人工智能提供数据。这种情况或许不会持久，但人工智能一定会存在。

回想起来，如今就业市场已焕然一新，许多拥有店铺的人如今能销售顶尖应用程序，而新的工作岗位将出现在新的领域，未来的工作类型也将随之改变，我们并不知道具体是什么，但只能静观其变，我敢打赌五年后，由人工智能创造的新工作数量将是全球现有数十亿数据量的十倍。

我不知如何是好，心里很乱，不知该做些什么。

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