10年前就预见了AI革命！"AI+"提出者张亚勤的三大成功与三大遗憾 | 深网

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面对业界关于 AI “ 失控 ” 的担忧，张亚勤显然是乐观主义者。

“ 我一直把人工智能分成三种类型：信息智能、物理智能和生物智能。在信息智能阶段，我们已经能看到一些很明显的风险，比如：虚假信息、错误信息、深度伪造以及幻觉现象、知识产权等方面的问题。这些虽然是风险，但相对来说它们可以被解决。 ” 张亚勤阐述。

在张亚勤看来， “ 但到了物理智能阶段，比如像无人车、机器人这类 AI 系统，当他们和现实世界的物理基础设施产生连接后，如果系统出现失控，风险会很高；到了生物智能这层，风险会更高，比如脑机接口技术，植入芯片后可以控制人的大脑。因此我这几年和一些 AI 专家一直在呼吁，我们要提前了解并正视这些风险。 ”

但当下，张亚勤认为 “ 目前我们在深度学习和大模型算法上的进展，短期内并不会让人工智能产生‘意识’，所以不用担心机器会控制甚至取代人类。 ”

数日前，张亚勤与腾讯新闻总编辑李天亮就人工智能时代的特征进行了一场深度交流，张亚勤从技术、生态、应用三个维度阐述了 AI 时代的特征，并探讨了大模型作为 “AI 操作系统 ” 的核心作用。

此外，张亚勤还分析了中美 AI 竞争格局、 AI 在医疗、自动驾驶等领域的应用潜力，以及 AI 可能带来的风险与伦理问题。最后，他分享了对人才培养和科技创新的见解，并给年轻人提出了职业发展建议。

以下是沟通交流整理，经过编辑和节选：

“我们总是短期高估，长期低估技术的影响”

李天亮：为什么说现在我们进入到了人工智能时代？做出这个判断的依据是什么？

张亚勤： 主要从技术、生态、影响三个维度做出的判断。首先是现在的人工智能技术已经达到一个相对能用的阶段。第二是现在的生态已经形成，包括芯片、硬件、基础设施的生态。三是人工智能已经成为我们当今社会的基石，渗透到每个产业和社会经济的各个角落。其实每一次工业革命后都伴随着技术的引进，人工智能则是第四次工业革命的技术基石。

李天亮：你的新书《智能涌现》里提到一句话， “ 大模型是 AI 时代的操作系统 ” ，该怎么理解这句话？

张亚勤： PC 时代的操作系统是 Linux ，其形成庞大生态，既连接 X86 架构芯片、 PC 硬件基础设施，也连接传统软件应用，形成完整生态。到了移动互联时代，操作系统变为安卓和 iOS ，对应的芯片硬件架构、应用生态也随之改变，催生微信、微博、电商、移动支付等超级应用。

如今进入人工智能时代，涵盖语言及多模态的各类基础模型，将会成为新时代的操作系统。围绕它，基础设施和芯片架构会被重塑，除 CPU 外， GPU 、 NPU 等新架构涌现。在此之上，垂直模型、边缘模型以及智能体等新应用形态出现，这与 PC 时代、移动时代大不相同。而大模型正是这中间关键的衔接部分。

李天亮：也就是说它有点像连接器，一边连接着基础设施芯片，另一边连接着应用生态。

张亚勤： 对， AI 时代操作系统的规模要比移动时代大很多，产业规模至少扩大了十倍。在人工智能时代，手机、电视、汽车等设备皆可成为 AI 终端，终端设备数量至少增加了一个数量级。还有，现在 AI 产生的数据差不多达到了 50% ，以后我们大部分的数据可能不是来自真实世界，而是 AI 合成产生的数据。

李天亮： DeepSeek 会成为 AI 时代的一个操作系统吗？

张亚勤： 我觉得有可能。因为 DeepSeek 用了 MIT 的 license 模式，这种开源方式非常彻底，意味着任何人都可以使用、修改代码，而且不需要支付费用，还能部署在本地；第二点它的算法、整个工程创新做的都相当不错；第三点是很快得到了普遍使用。 DeepSeek 还是很有希望成为一个操作系统量级的平台。但这里面还有变数，尽管目前大家都在用，但在模型上还没有形成很大的生态，一旦有更好的模型，用户也可能更换模型使用，现在不管是大厂、六小虎，还是新的创业公司，都还有机会。

李天亮：人工智能时代才刚刚开始？

张亚勤： 尽管现在有些技术已经做的相当不错，但是离所谓的通用人工智能还需要很长的时间。我们对技术的影响有时候存在 “ 短期高估，长期低估 ” 的问题。有些东西可能不是一两年内爆发，是在四、五年有大规模应用，十年、二十年可能才有更深层次的改变。

大模型将重塑三大产业

李天亮： DeepSeek 出来后，不少业内人士觉得今年会是大模型应用爆发的元年，你觉得会在哪些场景会出现这样的应用？

张亚勤： 现在 AI 在信息和内容生成方面的应用已经非常广泛，比如文本、图像、视频这些方向都在持续推进，产品设计、文案创作也已经在用 AI 提升效率，这些都会继续往前走。

另外一块很关键的就是代码生成。现在 AI 已经可以承担很大一部分写代码的工作，我儿子在微软做软件工程师，他说 85%-90% 的代码都可以用 AI 写出来，对整个生产力的提升非常明显。

李天亮：我们也观察到一个现象，很多科技巨头都是多条路一起走，它既自研自己的大模型，也用市场上最先进的开源模型。

张亚勤： 在接下来的两三年里，大模型的发展可能还会继续在多个方向上并行推进。我们一直在谈 “ 规模定律 ”—— 也就是随着数据量不断增加、算力越来越强，模型会出现越来越明显的 “ 涌现效应 ” ，表现为更高的活性和精确度。

我判断，今年到明年，尤其是在自然语言处理（

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