2024年11月19日，由中国人民大学交叉科学研究院主办、中国人民大学科技哲学教研室承办的“前沿认知科学与人工智能研讨会暨《智能革命后的世界》新书恳谈会”在中国人民大学顺利举行。本次研讨会以“智能革命与人类未来”为主题，邀请了来自哲学、新闻、经济、数学、国际关系、金融、计算机、科技文化等多个领域的八位智库学者、企业专家及研发人员。来自清华大学、中国人民大学、北京师范大学、中央党校、外交学院、中国科学院大学、中国社会科学院大学、北京邮电大学、科技日报社、重庆出版社、平安银行等六十余位专家学者与硕博研究生参加会议。会议分为报告与自由讨论两个环节，分别由中国人民大学交叉科学研究院副院长龚新奇教授和中国人民大学哲学院刘永谋教授担任主持人。
作为《智能革命后的世界》一书的作者，刘永谋教授首先进行了报告。他指出，智能革命的伟力正在彰显，当前人类社会正逐步从机器人劳动社会转变为AI辅助生存社会，最终可能演化为AI替代劳动的社会。基于机器人劳动的新型生产力必然引发经济、政治和知识领域的全面革新。在智能革命后，某种新人类必定登场，这意味着人的肉身与观念之巨变。在肉身方面，存在赛博格与数字人两种形式，身心设计兴起；在观念方面，科学人崛起，人类趋向机器化。在AI时代，为避免跌入AI危崖，应坚持AI发展的有限主义进路。
（中国人民大学新闻学院彭兰教授）
中国人民大学新闻学院彭兰教授抛出了“赛博格化将把我们带向何方”的问题。她从不同角度强调了赛博格对人类既有增强作用，也有削弱作用，这两种作用相互博弈。赛博格带来的量化自我使人们对身体的认识趋于精准化，但同时也走向机械化，身体数据成为自我认知与社会评价的指标。从传播学角度来看，量化自我意味着反身性控制的增加，与自我传播密切相关。赛博格带来的后人类引导我们重新思考人类自身的基础性问题。
（中国人民大学经济学院谢富胜教授）
中国人民大学经济学院谢富胜教授严格遵循马克思文本对智能革命与人类未来进行深入思考。他认为，AI和赛博格应当被视为机器体系的一部分，是资本主义生产体系中的固定资本。从政治经济学角度来看，AI创新不仅缩短人类必要劳动时间，也满足人类多样化需求。目前，AI发展存在两种趋势，一是形成全自动化的机器体系；二是替代了大量标准化的知识学习。此外，AI发展加剧全球贫富分化；使得数据蕴含的意识形态中立化；算力大量消耗能源。因此，AI发展依托于巨量资本，服务于资本的利益，关键在于改变生产关系才能实现光明的未来。
（中国人民大学国际关系学院李石教授）
中国人民大学国际关系学院李石教授聚焦于智能时代的财富问题与机器人恋爱问题。她强调，在AI时代的技术环境下，我们将迎来失业潮。解决这一问题需要关注无条件的全民基本收入学说，这将有助于缓解失业问题、解决996工作问题以及人口问题，最终推动人的全面发展与真正自由。李石教授对机器人恋爱持悲观与否定态度，认为机器人没有主体性、没有目的，无法提供比宠物更有效的情感陪伴。
（苇草智库创始人段永朝教授）
苇草智库创始人段永朝教授介绍了计算崇拜的思想渊源。他指出近二十年来的技术思潮要旨为“代码即法律，一切皆计算”，并围绕这一观点罗列了八个问题。（1）在20世纪30年代，计算转向便已发生；（2）计算主义的思想源头可追溯至莱布尼茨；（3）技术中立论已经破产；（4）技术对人的影响已经尖锐到了奥本海默时刻的地步；（5）存在性证明向构造性证明的转变是计算主义的思想根源；（6）质疑将世界简化为可计算系统的假象；（7）现代信息论常被误解为与语义相关，忽视了香农的原意，且基于隐喻而非严谨逻辑；（8）“P=NP？”问题存在两种可能性。总之，段永朝教授明确反对计算崇拜，认为其开启了加速冒险时代。
（认知智能全国重点实验室李鑫研究员）
认知智能全国重点实验室李鑫研究员的报告主题为“认知智能大模型的认识及下一台阶”。他介绍了近两年来在攻关过程中的经验与收获，指出我们目前正处于从感知智能向认知智能转型的阶段，尚处于认知智能的初期阶段。大模型智慧水平提升的三个关键因素为：模型架构、算力支持和数据规模，而这些因素为探索人类智慧提供了更多的可能性和想象空间。接下来，李鑫研究员对未来两年大模型发展的方向进行了预判。他认为大语言模型实现了阶跃，但其原理不可知，暂时解释为“智慧涌现”。大模型和大脑智能涌现原理近似，预示着大模型的无限潜力。因此，未来的发展方向是推动大模型的白盒化进程，并进一步实现具身智能的突破。
（自由讨论环节）
在自由讨论环节，与会专家围绕“2024年诺贝尔奖”及“机器是否会取代人类”等议题展开了深入对话。段永朝教授详细论述了反对2024年诺贝尔物理奖的三个理由。龚新奇教授指出了AI在诺贝尔化学奖中的关键作用，强调人类还有无穷多的智能没有发挥出来。李石教授表示目前无需恐惧技术失控，从脑科学研究来看，AI不可能具有意识。谢富胜教授从数字经济的角度深入剖析了AI的发展，认为现在最大的问题在于AI由大资本控制。李鑫研究员举例说明了科大讯飞的全面国产化，提出中美AI发展在加速度上或许是相同的。彭兰教授从人的自由发展的方向思考数据所带来的影响，强调人要保持自己的价值。
（中国人民大学交叉科学研究院副院长龚新奇教授）
最后，龚新奇教授作总结发言，指出智能和认知实际上是两个不同的概念，并点明未来应关注三个方向：生物学、运动带来的特殊智能，以及与飞行员或航空科学家的对话。他强调，中国人民大学交叉科学研究院将继续推动跨学科研究，致力于引领人文社会科学和中国自主知识体系的发展。
（供稿人：白英慧）