主要观点总结
腾讯研究院和新加坡管理大学数字法研究中心联合主办的AI与社会研讨会，围绕生成式AI的技术趋势、产业应用、监管治理、社会伦理等议题展开。会议涵盖了生成式AI的行业应用趋势、治理挑战及其社会影响等多个方面，强调AI的健康发展需要同步的治理和社会参与。
关键观点总结
关键观点1: 会议主要内容和议题
会议围绕生成式AI的技术趋势、产业应用、监管治理、社会伦理等议题展开，包括分享生成式AI的应用进展、技术难题，讨论AI的治理框架和社会影响，以及探索AI未来的发展趋势和挑战。
关键观点2: 生成式AI的进展和趋势
生成式AI在语音、图像等多模态生成领域取得突破性成果，展现出广泛的应用前景。同时，扩散模型等新技术路径的出现，为AI的发展提供了新的动力。
关键观点3: AI的治理挑战和社会影响
生成式AI的发展带来的治理挑战包括技术风险、安全风险和法律风险。同时，AI的应用也对社会伦理、人际关系等产生了影响。因此，需要建立有效的治理机制，确保AI的健康发展。
关键观点4: 会议的主要观点和建议
会议强调了AI发展的重要性，同时也提出了治理的挑战。建议加强跨领域合作，建立适应性、敏捷性的治理机制，推动AI的健康发展。同时，也需要前瞻性地思考和妥善应对AI技术的社会影响，确保AI发展植根于人性、伦理与责任之中。
正文
Moh
an Kankanhalli教授发表主旨演讲
随后，腾讯光子工作室群高级研究员柳天驰博士带来题为《语音领域生成式AI的进展与应对》的主题分享。柳博士系统介绍了语音生成技术（TTS）以及大模型赋能下在表达力与控制力方面的技术革新，展示了AI语音在音色、情感、语气、风格、方言控制等方面的最新进展。针对语音深度伪造（Deepfake）所带来的身份伪造与虚假信息传播等潜在安全风险，他还分享了音频水印、AI伪音检测等前沿技术的应用路径。
腾讯研究院资深专家、创新研究中心主任袁晓辉、新加坡管理大学Aptos Move讲席教授、计算机与信息系统学院副院长朱飞达教授，ABCDE风投机构联合创始人Bman，WIZ.AI董事长兼联合创始人陆剑锋也展开了AI行业应用趋势专题讨论。
朱飞达教授强调生成式AI的“组合性”（composability）和“协作性”是未来数字经济的重要特征。他指出，当前开源生态系统的快速崛起，大幅降低了生成式AI的使用门槛，使得企业能够基于本地数据构建透明可控的系统，助力实现数据主权与AI主权。他分享了在个性化学习系统项目中的经验，强调通过任务分解和传统算法结合，可显著提升模型准确性，并指出在DeFi等领域，无人值守的链上AI Agent已经展现出实际应用价值。他特别关注AI与Web3的结合，提出“协作智能+代币化经济”是Web3的本质，也是AI产业化与治理的重要方向。
作为投资人兼连续创业者，Bman分享了他对“超级个体”时代的观察，并高度评价DeepSeek等开源模型所释放的开发潜力。他提出AI Agent将成为下一代互联网的重要参与者，预见未来将出现“Agent社会”，Agent不仅可独立完成任务，甚至可拥有身份、财产与交易能力。他还指出当前许多创业公司仅是“大模型套壳”，缺乏护城河，因此建议初创企业尽快建立用户网络效应与商业模式壁垒。此外，他表达了对“多Agent经济”模式的期待，认为未来应通过标准协议实现Agent之间的互联协同，构建真正的Agent基础设施与生态系统。
陆剑锋以WIZ.AI的Voice Agent为例，探讨了AI Agent在实际商用场景中的可行性与局限性。剑锋认为Agent 的核心价值在于能否实现任务的全自动闭环。在语音场景中，响应速度与幻觉控制仍是当前制约其落地的关键技术瓶颈。他提出了“用户场景优先”的创业逻辑——围绕明确的客户需求构建产品，通过高质量数据与定制化知识的积累实现差异化竞争。他也指出，AI Agent的引入将重构企业内部协作方式，客服、HR等职能将同时服务于人类与智能体，“人机共事”将成为企业的新常态。
研讨主持人袁晓辉也提出了“AI是否正在引发流程重构”的问题。她总结指出，当前生成式AI正从“工具化”走向“系统化”，企业已开始将Agent嵌入到工作流中，重新思考人机协作的边界。她提出，尽管AI Agent尚难做到百分百精准，但现阶段的“人机共创”已足以显著提升业务效率，重要的是在技术演进的同时同步推进治理、安全与社会可接受性。
