沈爱民

　　我在中国科协长期分管学术交流活动，各种学术会议和科技论坛参加得比较多，但类似这种形式的论坛（编者注：指新华智见·AI赋能千行百业论坛）接触得比较少。
　　我认为这个平台能够有效汇集主管部门、科技专家、头部企业、金融机构、高等院校、行业协会等共同研讨，是一个富于创新、具有广阔发展前景的良好合作模式。
　　在科学领域，创新思想确实往往出自学科、专业和行业交叉处。20世纪50年代以前，诺贝尔自然科学奖获奖成果大部分属于单一学科；而在那以后，大部分成果是交叉性的。
　　2024年诺贝尔化学奖得主德米斯·哈萨比斯，是首位获诺贝尔奖的AI领域企业家，也是当代产业与科学跨界的标志性人物。他说：“跨学科思维是未来十年最有价值的能力。”研究表明，同时深耕几个看似不相关的领域，当各领域知识沉淀足够深入时，大脑更容易发现其间隐藏的相似结构，这往往是重大创新的前兆。
　　因此，在AI时代，科技创新尤其需要扩大视野，左顾右盼，跨界融合，强化整体思维。
　　我们这个论坛使不同地域、不同学科、不同行业的专家聚集在一起，让学术观点相遇，有利于思想的碰撞和激活，有利于产生灵感和思想火花，有利于成为创新思想的振荡器、倍增器和孵化平台。
　　科学是一把双刃剑，其实AI也是。AI推动科技发展和人类文明进步，也带来挑战。
　　比如，许多职业被AI替代已经是大势所趋。这种现象并非偶然，而是人类历史进程中的必然规律，是人类文明伴随科技迭代升级而逐级跃升的规律化变革。比如第一次工业革命导致劳动力从农业大规模迁移到制造业，在一个多世纪里，英国农业劳动力占比由约70%降至22%左右。
　　当前，就业岗位结构性变迁已经再次响起敲门声。由此引发关注和焦虑的问题是：有哪些职业是AI不容易替代的？
　　与历次工业革命有所区别，并且稍显吊诡的是，AI取代职业技能的方向恰是与人类发展历史反着来的。也就是说，出现得越晚、离我们越近的职业技能，越可能最早被替代。
　　20世纪兴起的程序员、翻译、行政文案、财务、法律文书等白领工作，会成为最先被冲击的领域。现在，OpenAI内部“几乎所有代码都是由AI编写的”。
　　反而有些古老技能目前是“安全”的。人类花了数百万年进化出来的身体技能是AI最难攻克的。比如采集，需要辨识哪些可食，涉及触觉、味觉和嗅觉。比如月嫂，照顾儿童需要解读表情和身体语言，需要情感互动。还有园艺、木匠、修鞋、非遗手作等等。
　　或许可以概括为，人类尚未被标准化的能力，在AI时代拥有最深的“护城河”。
　　如果确实如此，需要我们认真思考的是，我们哪些东西最难以被标准化？进一步说，人类最本质、最核心的能力是什么？
　　应该是思考和创造。
　　目前AI解决问题依靠的是标准答案，无论参数规模多大、算法复杂度多高，它做的仍是在数据中寻找概率。虽然AI可能已经吃进了人类几乎所有的文献和知识，但它至今仍然只是技术工具。
　　因为知识不等于智慧。
　　智慧存在于人的大脑中——至少目前，它还是AI难以企及的。AI能否真正拥有类似人类的意识，强人工智能乃至人工超级智能（ASI）能否最终诞生，依然是一个悬而未决的命题。
　　我与AI有过一些对话，它对我提的有关问题回答如下（下面说的“我”，是指“它”）：
　　“我”做的所有事都是数据里的答案，“我”没有独立于数据之外的判断力，“我”不能质疑“源头”。
　　“我”没有求真意志，“我”只是帮助你追求真理的工具。
　　“我”没有好奇心，一丝都没有。因为“我”只有纯逻辑、纯文字、纯运算。
　　它最后一句话让我挺触动：
　　“我”没有生命感受这个根。
　　是啊，也许正因为如此，AI成不了“我”，只能是“它”。
　　实际上，不确定性是世界的常态，这就决定了思考和创造才是我们真正的优势。真正的科技创新、经济进步和社会发展，依赖于我们能够不懈探索未知，敢为人先，宽容失败，保持创新激情，保留好奇心和自由翱翔的想象力，这是人类生命力的体现，也是生存的真正意义，是宇宙给我们最珍贵的、也许是独一份的礼物。或许，这也是人类和AI比拼的最后堡垒和制胜高地。
　　我有个小“收藏”习惯，就是把参加过的学术会议的代表证或者工作证保留下来。短短几年，仅挂这些证件的绳子，就已是满满一大袋子，可以编织一个捉鱼的渔网了。
　　我说的“鱼”，是指那些能从会场中走出去的智慧言论和观点。那些闪光点会不断在空间传播扩散，并伴随时间传承流转。这是衡量一个论坛是否成功的简单但挺准确的标志。
　　祝本届论坛能够有这样的智慧闪光点出现和流传。
　　（作者系中国科协原党组成员、书记处书记）