news 2026/9/3 1:43:55

世界经济论坛专家称人工智能需要纠正发展方向

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张小明

前端开发工程师

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世界经济论坛专家称人工智能需要纠正发展方向

人工智能话题主导了2026年瑞士达沃斯世界经济论坛会议。预言家们表示,情况可能在好转之前先恶化。

高管们讨论了AI在金融、医疗等领域带来的生产力提升和经济影响。但其他人对通向超级智能的无节制竞赛表示担忧,警告AI的错觉可能将社会引向错误方向。此外,AI还将造成失业、资源约束、技术问题和监管担忧。

"AI仍处于非常原始的阶段。我们还有很多工作要做。"穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学校长邢波在世界经济论坛小组讨论中表示。

其他小组成员认为,AI正在按照人类智能的形象进行设计,但这并非AI的目标。智能可能是易错的,AI不应该成为人类的延伸。

知名以色列作家和历史学家尤瓦尔·赫拉利表示,即使是最聪明的生物也可能被迷惑。

"历史关于智能的教训是:你不需要太多智能就能改变世界并可能造成混乱。你可以用相对较少的智能改变世界。"赫拉利说,并补充他并非针对任何特定的人。

还可能存在技术问题:如果一台机器出故障,整个系统就会崩溃,邢波表示。"在性能方面,没有足够的检查点来控制、可视化和了解风险点。"

包括特斯拉、英伟达和微软在内的AI供应商是世界经济论坛上AI最积极的倡导者。这些公司通过在基础设施上投资数十亿美元使AI变得丰富,并承诺在数据中心和芯片上投入数万亿美元。

但微软CEO萨蒂亚·纳德拉在世界经济论坛的台上访谈中表示,基础设施建设的步伐超过了可用能源,需要开始产生结果。

"如果这些Token不能改善健康结果、教育结果、公共部门效率、私营部门竞争力,我们将很快失去使用稀缺资源——能源来生成这些Token的社会许可。"纳德拉说。

与此同时,AI炒作使AI初创公司的估值提高了数十亿美元,这引发了对AI泡沫的担忧。

巴克莱投资银行经济研究主管克里斯蒂安·凯勒在世界经济论坛会议前发布的YouTube讨论中表示,人们担心科技估值和关税的潜在调整可能损害经济。世界经济论坛在其2026年1月首席经济学家报告中表示,大多数首席经济学家认为,随着AI相关股票今年晚些时候开始下跌,AI泡沫可能破裂。

但也有可信的论据反对将AI繁荣视为泡沫。"与互联网泡沫时代不同,今天领先的AI公司已经高度盈利,强劲的盈利增长支撑着股价上涨以及在数据中心和基础设施方面的大量实际投资。"世界经济论坛报告称。

英伟达CEO黄仁勋表示不存在AI泡沫,因为对其GPU的需求和现货价格极高。"AI泡沫的出现是因为投资巨大……我们必须为AI的所有上层构建必要的基础设施。"黄仁勋说,并补充道,"机会确实非同寻常。"

但印度电子和信息技术部长阿什维尼·瓦伊什纳夫对推进经济的万亿美元AI基础设施大规模建设泼了冷水。在世界经济论坛的小组讨论中,瓦伊什纳夫表示,大型生成式AI模型并不能给国家带来AI优势,因为小型模型可以完成95%的工作,同时消耗更少的电力。

瓦伊什纳夫说,投资回报将归结于"部署成本最低的解决方案以获得最高可能的回报"。

相反,瓦伊什纳夫表示,在AI基础设施和大型模型上大量投资的公司面临巨大的财务风险,他间接针对美国说:"创建这些大型模型的人可能在未来几年破产。你永远不知道,他们可能在未来几年破产。"

Hyperframe Research首席分析师史蒂文·狄更斯表示,在讨论中,世界经济论坛明确了2026年要追求的AI大趋势。

狄更斯说,AI正从"思考和写作"阶段转向"观察和行动",因为它正在进入更多行业,如医疗、制造和零售。"这意味着更多的普通劳动力将在日常生活中受到AI的影响。"

特斯拉CEO埃隆·马斯克在世界经济论坛的台上讨论中表示,AI是"通向全民富足的道路"。

"我的预测是……我们将制造如此多的机器人和AI,它们将满足所有人类需求。"特斯拉CEO埃隆·马斯克说。

同时,他指出人类需要小心对待AI。"我们不想发现自己身处詹姆斯·卡梅隆的电影中。我们不想处于《终结者》的世界里。"马斯克说。

Q&A

Q1:世界经济论坛上AI专家对人工智能发展有什么担忧?

A:专家们担忧通向超级智能的无节制竞赛,警告AI的错觉可能将社会引向错误方向。此外,AI还将造成失业、资源约束、技术问题和监管担忧。穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学校长邢波表示,AI仍处于非常原始的阶段,在性能方面缺乏足够的检查点来控制和了解风险点。

Q2:微软CEO纳德拉对AI基础设施建设有什么看法?

A:纳德拉认为基础设施建设的步伐超过了可用能源,需要开始产生实际结果。他警告说,如果AI生成的Token不能改善健康结果、教育结果、公共部门效率和私营部门竞争力,社会将很快失去使用稀缺能源资源的许可。

Q3:印度官员对大型AI模型投资有什么不同观点?

A:印度电子和信息技术部长瓦伊什纳夫认为,大型生成式AI模型并不能给国家带来AI优势,小型模型可以完成95%的工作同时消耗更少电力。他警告在AI基础设施和大型模型上大量投资的公司面临巨大财务风险,甚至可能在未来几年破产。

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