导 语
2007年图灵奖得主、世界顶尖科学家协会成员约瑟夫·斯发基斯(Joseph Sifakis)教授日前跟我们分享了他的一篇最新长文。该文对人工智能的各个方面进行了深刻分析，尤其在自动驾驶、大模型、AI监管、工业AI等方面极具前瞻性。
近日发生在中国高速上的一场车祸将智能驾驶辅助、自动驾驶推向风口浪尖，欧美对人工智能监管的争论依然喧嚣，DeepSeek在中国引发热潮而在部分国家遭遇戒备……围绕人工智能的纷纷扰扰，需要斯发基斯教授这样的智者的思考。
2007年图灵奖得主
国际嵌入式系统研究中心Verimag实验室名誉研究主任
南方科技大学斯发基斯可信自主系统研究院院长
迈向工业人工智能
文 | 约瑟夫·斯发基斯 (Joseph Sifakis)
本世纪初以来，人工智能的迅猛崛起，正引领科技革命迈入一个新时代——这一历史性转折，标志着知识的生产和应用不再是人类的特权。
然而，尽管取得了令人瞩目的成就，生成式人工智能也应运而生，通过对现状的清晰分析，我们得出结论：人工智能仍处于起步阶段；目前的重点是以问答模式运行的辅助工具，如 ChatGPT。
这些系统被视为 “黑箱”，其特性无法像传统的信息和电信技术系统那样得到透彻的理解和保证。既然人工智能只为我们提供了构建模块，那么问题就来了： 我们如何利用它们来创建智能系统，以实现人类水平的智能？
AI系统被视作“黑箱” 图片由AI工具生成
在科学、服务和工业的许多应用领域中，人工智能的使用仍处于非核心地位。这些领域需要更高的自动化程度、可靠性和对话以外的交互模式。
从医药和生命科学到气候和宇宙科学等科学领域，我们都需要能够分析复杂现象、了解其动态和特性的系统。最重要的是，我们需要为各种工业应用开发自主系统、 如自主运输系统、智能电网、智能工厂和农场以及自主通信系统。
自主系统可被视为人工智能发展的终极阶段。它们由智能体组成，每个智能体都追求自己的特定目标，同时相互合作，以实现其所属系统的总体目标。当前的人工智能技术还远未成熟，自动驾驶汽车行业遭遇的挫折便是明证，这个典型案例充分体现了自主性挑战的艰巨程度。
尽管投入了大量资金，但在 2020 年前实现完全自动驾驶汽车的承诺并未实现。
种种迹象表明，人工智能发展已进入平台期，其对实体经济的应用和影响尚待时日。这一局面既源于现有技术可靠性不足等客观因素，更与大科技公司的战略密切相关——这些企业将大众会话技术的普及作为优先方向。大科技公司正在进行一场疯狂的竞赛，依靠的是一种值得怀疑的蛮力方法，即一方面假定现有技术已具备实现人类水平智能的基础，另一方面将智能突破简单归结为模型规模问题。为此，它们正推动模型巨型化战略，持续投入巨资建设高能耗基础设施。
这一战略旨在通过闪电战占领该领域，淘汰不具备同等投资能力的竞争公司甚至国家。但种种迹象表明，这一战略也涉及严重的经济风险。越来越多的人对投资量与投资收益之间的不平衡提出警告，以至于有人担心金融泡沫会破灭。
围绕AI监管存在巨大分歧 图片由AI工具生成
除了这些问题之外，在控制人工智能产品相关风险的全球监管框架方面也缺乏一致意见，这严重阻碍了人工智能在关键决策过程中的应用。安全人工智能（Safe AI）是一个全球关注的问题，一直是联合国组织的活动以及在伦敦、首尔和今年在巴黎举行的一系列全球峰会的主题。
遗憾的是，在具体和现实的全球监管框架方面仍未达成共识，因为主要利益相关方对使用人工智能的相关风险、可以和应该监管什么以及如何在实践中实现监管等问题的立场各不相同。
这些不同的立场尤其反映在欧盟和美国在人工智能监管方面的深刻分歧上。欧盟通过了一项全面的监管框架——《人工智能法》，旨在通过基于风险的方法监管人工智能系统。该法案严格排除了存在 “不可接受风险 ”和 “高风险 ”人工智能系统的实践。相比之下，美国的法规限制要少得多，只包括指导方针和建议。
中国应发展工业AI 图片由AI工具生成
在此背景下，中国完全有能力开发出更可靠、更适应实体经济需求的人工智能，特别是实现期待已久的向自主系统的过渡。除了 DeepSeek 近期取得的成就所证明的中国在人工智能领域的强势地位外，中国还拥有坚实的产业基础和统一的国内市场，能够提供海量的特定领域数据，为开发前沿的工业人工智能应用创造条件。
中国应建立自己的人工智能愿景，与大科技公司们的愿景截然不同。它应在有关部门之间形成协同作用并动员足够的力量，以开发有助于发展可信赖的工业人工智能的专用具体基础设施和数据平台。它的实现应能使中国在工业人工智能领域走在前列，平衡人工智能的战略博弈，并与志同道合的国家联手监管人工智能，使其在发展中兼顾安全，符合社会利益。
