張宏江博士：用機(jī)器人更便宜的工作都會(huì)消失，大量閑人將重構(gòu)社會(huì)秩序

來(lái)源：視覺(jué)中國(guó)

作者 ｜ 程瀟熠

編輯 ｜ 康曉

出品丨深網(wǎng)·騰訊新聞小滿(mǎn)工作室

人工智能未來(lái)會(huì)超越人類(lèi)智慧嗎？如今AI行業(yè)在這個(gè)問(wèn)題上已基本達(dá)成共識(shí)。

北京智源研究院給出了通用人工智能（AGI）的釋義：一定是比人類(lèi)強(qiáng)大的智能，才真正叫AGI。所以，自主智能、超人智能、強(qiáng)人工智能，其實(shí)講的都是一種全面超越人類(lèi)的智能。

于是當(dāng)生成式人工智能（GAI）模型ChatGPT誕生，沉寂已久的AI行業(yè)再度沸騰之時(shí)，關(guān)于人工智能安全的集體思辨隨之發(fā)生。

“歷史上從來(lái)沒(méi)有過(guò)更智能的事物被不那么智能的事物控制的先例，假如青蛙發(fā)明了人類(lèi)，你覺(jué)得誰(shuí)會(huì)取得控制權(quán)？是青蛙，還是人？”——AI教父、圖靈獎(jiǎng)得主、“深度學(xué)習(xí)三巨頭”之一Geoffrey Hinton；

“想象一下，未來(lái)的AGI系統(tǒng)或許具有10萬(wàn)行二進(jìn)制代碼，人類(lèi)監(jiān)管人員不太可能發(fā)現(xiàn)這樣的模型是否在做一些邪惡的事情。”——OpenAI CEO Sam Altman；

“我們應(yīng)該暫停開(kāi)發(fā)比GPT-4更強(qiáng)大的系統(tǒng)，不是說(shuō)我們應(yīng)該暫停人工智能，暫停的目的只是讓人工智能更像生物技術(shù)。讓機(jī)器具有可解釋性是關(guān)鍵。”——“暫停AI研究倡議的發(fā)起人”、 現(xiàn)任麻省理工學(xué)院物理學(xué)終身教授Max Tegmark；

這些觀(guān)點(diǎn)摘錄自堪稱(chēng)全球最高規(guī)格的AI行業(yè)大會(huì)“智源大會(huì)”。今年6月，出席第五屆智源大會(huì)的嘉賓包括4位圖靈獎(jiǎng)得主：Geoffrey Hinton、Yann LeCun、Joseph Sifakis和姚期智，OpenAI CEO Sam Altman，張亞勤等知名院士學(xué)者，以及DeepMind、Midjourney等知名人工智能團(tuán)隊(duì)。

主辦方智源研究院，是一家在輿論場(chǎng)上極為低調(diào)的人工智能非營(yíng)利研究機(jī)構(gòu)。2018年，即OpenAI第一代GPT大模型發(fā)布次年，智源研究院成立。成立之初，智源研究院的目標(biāo)清晰而龐大：深挖人工智能，產(chǎn)生多項(xiàng)在20年后回看仍有意義的原始創(chuàng)新成果。

張宏江是這場(chǎng)“豪賭”中被寄予厚望的靈魂人物。他做過(guò)研發(fā)，做過(guò)管理也做過(guò)投資，被熟知的身份是金山集團(tuán)及金山云CEO、微軟亞洲研究院創(chuàng)始人之一。張宏江被業(yè)界稱(chēng)為計(jì)算機(jī)視頻檢索研究領(lǐng)域的“開(kāi)山鼻祖”，是世界計(jì)算機(jī)領(lǐng)域影響因子最高的科學(xué)家之一，現(xiàn)任美國(guó)國(guó)家工程院外籍院士。

“宏江是最早一波將科研落地進(jìn)入產(chǎn)業(yè)的科學(xué)家，這二十年培養(yǎng)了不少人工智能人才。”小米科技聯(lián)合創(chuàng)始人黃江吉告訴《深網(wǎng)》；前字節(jié)副總裁、現(xiàn)清華大學(xué)智能研究院首席科學(xué)家馬維英向《深網(wǎng)》表示，“宏江是全球范圍內(nèi)少有的能將學(xué)術(shù)和產(chǎn)業(yè)都做到一定水平的科學(xué)家。”

張宏江一直對(duì)年輕人充滿(mǎn)信心，“一代比一代強(qiáng)，他們的包袱比我們身上的包袱少，有自信，知識(shí)面比我們寬，全球的視野比我們?cè)谒莻€(gè)年紀(jì)的時(shí)候要強(qiáng)太多。”

出任智源研究院理事長(zhǎng)后，張宏江從零開(kāi)始聚沙成塔，搭建團(tuán)隊(duì)。2020年，智源成立大模型攻堅(jiān)團(tuán)隊(duì)，2021年推出了“悟道2.0”大模型，參數(shù)量達(dá)1.75萬(wàn)億，是GPT-3.5的近10倍，是當(dāng)時(shí)中國(guó)首個(gè)、全球最大的萬(wàn)億級(jí)模型。今年6月智源大會(huì)上，智源發(fā)布了完整的悟道3.0大模型系列（包含語(yǔ)言大模型系列、大模型語(yǔ)言評(píng)測(cè)體系、視覺(jué)大模型系列、多模態(tài)模型等），并進(jìn)入全面開(kāi)源階段。

“我是所謂出道（退休）了的人，我不需要為了自己的位置而做一些事情，我不會(huì)再做一些重復(fù)的事情。”在接受《深網(wǎng)》專(zhuān)訪(fǎng)時(shí)，張宏江稱(chēng)把研究做出來(lái)是智源研究院的方向，“不能是為了出幾篇文章”。

張宏江在《深網(wǎng)》采訪(fǎng)中直指人工智能研究的問(wèn)題，從根源上回答了為什么是微軟抓住了此次人工智能浪潮的機(jī)會(huì)。張宏江認(rèn)為，基礎(chǔ)研究，要么不做，要么一定要把它當(dāng)慈善來(lái)做，就不要想短期的回報(bào)。

“我們要問(wèn)，有沒(méi)有環(huán)境能夠容忍科研者在低潮的時(shí)候做一些事情。反過(guò)來(lái)也要問(wèn)自己，我們的科研從業(yè)人員有多少是出于對(duì)他做的事情的熱愛(ài)？”

張宏江認(rèn)同《為什么偉大不能被計(jì)劃》一書(shū)中的觀(guān)點(diǎn)，探索任何復(fù)雜問(wèn)題的過(guò)程都將充斥無(wú)數(shù)欺騙性的“踏腳石”，目標(biāo)可能是錯(cuò)誤的指南針。“一切努力都是為了提高概率。資助機(jī)構(gòu)經(jīng)常問(wèn)我一個(gè)問(wèn)題，五年內(nèi)你能實(shí)現(xiàn)什么？我不能保證我能帶來(lái)什么，但我成功的可能性會(huì)增加。”

過(guò)去三年，《深網(wǎng)》與張宏江博士多次對(duì)話(huà)，話(huà)題涉及基礎(chǔ)科學(xué)研究、大模型、人才教育、AI技術(shù)大爆炸等。以下為《深網(wǎng)》與張宏江的對(duì)話(huà)實(shí)錄，在不改變?cè)獾幕A(chǔ)上有所刪改：

“把基礎(chǔ)研究當(dāng)慈善來(lái)做”

《深網(wǎng)》：為什么是微軟抓住了人工智能的機(jī)會(huì)？

張宏江：核心的核心是，我們不能每次在一個(gè)風(fēng)口來(lái)過(guò)后，我們看到一些成功者，就想問(wèn)為什么我當(dāng)時(shí)沒(méi)做到？為什么中國(guó)沒(méi)有做到？為什么清華或者北大沒(méi)做到？

我們要問(wèn)，有沒(méi)有環(huán)境能夠容忍這些人在低潮的時(shí)候做一些事情。反過(guò)來(lái)也要問(wèn)自己，我們的科研從業(yè)人員有多少是出于對(duì)他做的事情的熱愛(ài)，有多少只是當(dāng)成一個(gè)職業(yè)？

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際上是上一波人工智能熱潮里的核心算法。在80年代末90年初開(kāi)始技術(shù)退潮的時(shí)候，人們開(kāi)始排斥或者說(shuō)放棄神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)研究，開(kāi)始轉(zhuǎn)向統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)。這本身不是壞事，當(dāng)時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確實(shí)沒(méi)法往下走，研究一定是會(huì)走很多彎路。

當(dāng)時(shí)沒(méi)有人再投資神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但杰弗里 · 辛頓(Geoffrey Hinton)（谷歌副總裁兼工程研究員、Vector研究所首席科學(xué)顧問(wèn)、多倫多大學(xué)名譽(yù)教授，亦是倫敦大學(xué)學(xué)院（UCL）蓋茨比計(jì)算神經(jīng)科學(xué)中心的創(chuàng)立者。深度學(xué)習(xí)“三巨頭”之一）并沒(méi)有放棄，還在持續(xù)做這件事。而楊立昆（Yann LeCun）（法國(guó)計(jì)算機(jī)科學(xué)家，擔(dān)任Facebook首席人工智能科學(xué)家和紐約大學(xué)教授，2018年圖靈獎(jiǎng)得主，被稱(chēng)為卷積網(wǎng)絡(luò)之父。深度學(xué)習(xí)“三巨頭”之一）讀博士的時(shí)候恰恰是上一輪AI泡沫破滅的時(shí)候，他并沒(méi)有受到影響，還是持續(xù)研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

如果我們看杰弗里 · 辛頓(Geoffrey Hinton)或者是楊立昆（Yann LeCun）這樣的人，我們應(yīng)該從他們身上學(xué)到的是，他們對(duì)于自己所做研究的熱愛(ài)，不會(huì)因高潮低潮而改變。

當(dāng)職業(yè)成本太高就難有突破性的東西。但這是一個(gè)生態(tài)的建設(shè)，我們希望智源能持續(xù)為良性循環(huán)的生態(tài)做出貢獻(xiàn)。

《深網(wǎng)》：這意味著科研者要在理想和現(xiàn)實(shí)二者間進(jìn)行抉擇？

張宏江：我們已經(jīng)不是陳景潤(rùn)時(shí)代，做科研要自己擠在一個(gè)角落里，既沒(méi)有好的辦公室，也沒(méi)有好的生活條件。

一方面我非常同意要大力提高科研人員待遇，另一方面我想強(qiáng)調(diào)，科研人員的第一選擇應(yīng)該是比較自由開(kāi)放的環(huán)境。自由和高收入在市場(chǎng)上往往會(huì)存在一定矛盾，但是否要隨波逐流，成為不斷追求短期市場(chǎng)回報(bào)的那一批人，在于每個(gè)人的選擇，正是無(wú)數(shù)的選擇寫(xiě)成了我們一生的成果。

智源在一開(kāi)始研究OpenAI的時(shí)候有一個(gè)分析結(jié)論是，（他們?cè)敢庾鲆驗(yàn)椋┧麄児べY高，平均（年薪）25萬(wàn)美金。但我告訴團(tuán)隊(duì)，OpenAI的這些人如果去Google的話(huà)，他能拿50萬(wàn)美金。這波人是有理想，真的想做這件事的，至少他們?cè)敢鉃檫@種情懷拿出三年五年。

《深網(wǎng)》：為什么是三年五年？

張宏江：我們不能要求一個(gè)人一輩子都有理想，或者一輩子靠家里生活。

《深網(wǎng)》：大公司平臺(tái)化產(chǎn)品追求快速迭代，但科研不能功利化？

張宏江：產(chǎn)品和公司一定是這樣追求。但我們做研究，如果大量的工作就僅僅為了在自己簡(jiǎn)歷上多放幾篇文章的話(huà)，實(shí)際上是一種浪費(fèi)。大部分文章，其實(shí)讀的人都很少。真正的價(jià)值應(yīng)該如何體現(xiàn)？這是值得科研人員好好思考的問(wèn)題。

《深網(wǎng)》：看起來(lái)商業(yè)公司并不適合做基礎(chǔ)研究。

張宏江：沒(méi)有，關(guān)鍵是這些公司要想清楚，公司的定位以及公司的利潤(rùn)想拿來(lái)做什么。

有人曾經(jīng)來(lái)微軟研究院?jiǎn)栁遥裁词亲詈玫捏w系？我說(shuō)基礎(chǔ)研究，要么不做，要么你一定要把它當(dāng)慈善來(lái)做，就不要想短期的回報(bào)，不論政府還是企業(yè)。管理基礎(chǔ)研究人員也不能像管工程師那樣，看每個(gè)禮拜都做了什么。

如果我們太多時(shí)間花在短期的考核上，我們沒(méi)法做事。

微軟在1993年做微軟研究院的時(shí)候還是家小公司，但比爾·蓋茨其實(shí)想的很清楚，他就希望微軟研究院找最聰明的人做他們想做的事，這種理念讓微軟研究院能夠做成。

微軟研究院的一些技術(shù)對(duì)微軟產(chǎn)品也有貢獻(xiàn)，但微軟研究院是完全像一個(gè)大學(xué)的計(jì)算機(jī)系進(jìn)行管理的。比爾·蓋茨喜歡看到一些新的技術(shù)，他考慮過(guò)商業(yè)后也覺(jué)得，微軟能夠每年拿出幾億美金來(lái)做這件事，不求短期回報(bào)。

《深網(wǎng)》：給予研究人員充分自由的環(huán)境后，他們是否會(huì)出現(xiàn)迷茫以及找不到錨點(diǎn)的問(wèn)題？如何解決？

張宏江：之前我在國(guó)內(nèi)一個(gè)頂尖大學(xué)和青年教師做過(guò)一次所謂的職業(yè)討論，一位年輕的教授提出一個(gè)問(wèn)題：我們一方面有KPI的要求，要申請(qǐng)基金、出文章、評(píng)獎(jiǎng)，另一方面我們也知道真的要做突破性的研究需要聚焦，需要很長(zhǎng)時(shí)間沉下去，這兩個(gè)矛盾怎么平衡。

我說(shuō)，如果這個(gè)問(wèn)題是國(guó)內(nèi)三流學(xué)校的某位教授提的，我會(huì)非常同情他，給他出各種各樣的主意。但我們一流大學(xué)的教授不應(yīng)該提這樣的問(wèn)題，你要對(duì)自己充分的自信。

如果你相信自己是一流的人才，又獲得了一流的資源，你不應(yīng)該去畏懼失敗，事實(shí)上失敗的幾率沒(méi)有那么大。作為管理者，如果你認(rèn)為這個(gè)人是一流的人才，你就應(yīng)該放心大膽的讓他做決策。科研體系里面的信任非常重要，當(dāng)我們互相有信任的時(shí)候，不應(yīng)該再糾纏于失誤的可能。

KPI就是唯數(shù)字論，最后一定要數(shù)字過(guò)關(guān)。這個(gè)我覺(jué)得不光是科研體系的問(wèn)題也是很多管理體系的問(wèn)題。

因?yàn)楣芾砣说哪芰Σ粔蚧虿粔驅(qū)I(yè)，所以一定要用數(shù)字來(lái)考察大家。比如你要有多少論文，論文還分哪個(gè)檔次的論文。但我們做事情，尤其是做科研不能這么做，你需要有很多的探索，很多的失敗。先有大量的失敗，才可能有比較好的成果，這也是我這么多的年做科研管理的一些心得。

《深網(wǎng)》：您是否會(huì)劃定容錯(cuò)率？

張宏江：做研究和做產(chǎn)品不一樣，做產(chǎn)品失敗了就是一個(gè)失敗的產(chǎn)品，但做研究比如你失敗100次，只要做出一個(gè)足夠改變世界的東西，那你就成功了。你不可能定KPI，說(shuō)10個(gè)項(xiàng)目我要成功7個(gè)還是成功3個(gè)。

《深網(wǎng)》：評(píng)價(jià)一個(gè)東西是否有價(jià)值，有沒(méi)有可以量化的指標(biāo)？

張宏江：不用量化。第一你是不是在最前沿？第二你是不是在做別人以前沒(méi)有做過(guò)的事情？第三你是不是有最好的人去做這件事？我們談科研一定是說(shuō)要對(duì)這個(gè)問(wèn)題有好奇心，聽(tīng)上去好像比較簡(jiǎn)單，但你看中國(guó)科研的問(wèn)題在哪兒？職業(yè)化，就是做科研是職業(yè)不是愛(ài)好。

職業(yè)化就會(huì)被KPI推動(dòng)，而不是被想解決問(wèn)題的沖動(dòng)推動(dòng)。我們找人格外看重三點(diǎn)，第一要找因好奇心和解決問(wèn)題沖動(dòng)而推動(dòng)的人，第二是有深入理解問(wèn)題能力的人，第三是有團(tuán)隊(duì)能力的人，這樣才能做大事情。

“AI創(chuàng)造的工作會(huì)比消滅的更多”

《深網(wǎng)》：您認(rèn)為我們現(xiàn)在處于AI技術(shù)發(fā)展的哪一個(gè)階段？

張宏江：AI過(guò)去的十年是積累的階段，今天會(huì)看到一個(gè)大爆炸的時(shí)點(diǎn)。這個(gè)大爆炸實(shí)際上是在深入到每一個(gè)可能的應(yīng)用場(chǎng)景里面去。這也意味著AI的門(mén)檻在降低，或者說(shuō)AI本身變成一個(gè)基本的技術(shù)能力。

所以我也不認(rèn)為大學(xué)里設(shè)人工智能系是件特別好的事。它已經(jīng)成為一個(gè)基本技能的話(huà)，計(jì)算機(jī)系的學(xué)生都要學(xué)啊。就像你今天在計(jì)算機(jī)系要學(xué)系統(tǒng)架構(gòu)或者學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)，你不會(huì)再設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)系，或者系統(tǒng)架構(gòu)系。

《深網(wǎng)》：大爆炸期會(huì)持續(xù)多久？

張宏江：最少10年。

《深網(wǎng)》：李開(kāi)復(fù)不支持將AI比喻為類(lèi)人腦，認(rèn)為人類(lèi)對(duì)人腦的了解太少，您認(rèn)同嗎？

張宏江：我們不應(yīng)該把今天的人工智能、深度學(xué)習(xí)說(shuō)成是類(lèi)人腦，或者是像人腦一樣思考，確實(shí)不是。今天的AI不是人腦這種思維方式的一個(gè)很重要的原因，是我們對(duì)人腦的認(rèn)識(shí)很少，所以我們更應(yīng)該去學(xué)習(xí)人腦。

《深網(wǎng)》：OpenAI部分前核心人員在2021年新成立了一家公司Anthropic，目的是解決AI的安全問(wèn)題。他們認(rèn)為“研究者們正在瘋狂地把一些‘一知半解’的知識(shí)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且把這樣開(kāi)發(fā)出來(lái)的AI系統(tǒng)用于越來(lái)越高風(fēng)險(xiǎn)的場(chǎng)景，卻又缺乏對(duì)可解釋性，對(duì)安全的思考。”您怎么看這個(gè)觀(guān)點(diǎn)？

張宏江：對(duì)于這個(gè)技術(shù)判斷我不太想多說(shuō)，我本人未必能夠做出更好的判斷。但我想說(shuō)的是，他們從OpenAI出來(lái)，做新的公司探索新的方向，新的方法論，本身就是他們產(chǎn)業(yè)科技界創(chuàng)新能力的體現(xiàn)。他這個(gè)東西現(xiàn)在不是主流，但可能10個(gè)里面有3個(gè)或者有1個(gè)會(huì)成為主流，我也希望中國(guó)多出現(xiàn)這種非主流的探索。

《深網(wǎng)》：智源設(shè)有AI倫理中心，您怎么看AI的安全問(wèn)題？

張宏江：好消息是AI的倫理和安全這件事在中國(guó)已經(jīng)變得非常popular，大家已經(jīng)認(rèn)識(shí)到這個(gè)問(wèn)題很重要，反而我們自己并不需要花太多時(shí)間來(lái)做這件事了。

《深網(wǎng)》：未來(lái)的AI發(fā)展將會(huì)給人類(lèi)社會(huì)帶來(lái)怎樣的根本性變化？

張宏江：尤瓦爾·諾亞·赫拉利(Yuval Noah Harari)寫(xiě)過(guò)一本書(shū)叫《未來(lái)簡(jiǎn)史》，他想強(qiáng)調(diào)的是技術(shù)的發(fā)展會(huì)導(dǎo)致人類(lèi)的分化，一些人會(huì)永遠(yuǎn)落在技術(shù)后面成為所謂的弱者，或者說(shuō)閑人。

他這個(gè)說(shuō)法可能有點(diǎn)夸張，但我覺(jué)得我們是時(shí)候來(lái)考慮這個(gè)問(wèn)題了。當(dāng)技術(shù)發(fā)展的速度超過(guò)人的學(xué)習(xí)能力的時(shí)候，他的工作會(huì)被機(jī)器所取代，如果不轉(zhuǎn)變就不可能再找到另外的工作。

《深網(wǎng)》：是必然會(huì)發(fā)生的嗎？

張宏江：必然的。從工業(yè)革命到現(xiàn)在信息革命，新技術(shù)滿(mǎn)足的精神需求越來(lái)越多。Facebook不生產(chǎn)任何衣服也不生產(chǎn)任何糧食，但他的公司營(yíng)收比任何一家做衣服或者做糧食的公司都要多。

技術(shù)所帶來(lái)的兩極分化可能最終會(huì)導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)上的兩極分化變得越來(lái)越厲害。

我們現(xiàn)在想想為什么這么多人反對(duì)全球化。完全的全球化意味著這個(gè)世界上這一份工作只要在另外一個(gè)地方比你這個(gè)地方便宜，這份工作就會(huì)在這消失。按這個(gè)思路想，機(jī)器人時(shí)代這份工作只要有個(gè)機(jī)器人能做，這個(gè)工作就會(huì)消失。

但一方面我們不可能停止或者拖慢技術(shù)的發(fā)展，另一方面人們的適應(yīng)和學(xué)習(xí)能力也不太可能加速。這個(gè)矛盾未來(lái)怎么解決？這種挑戰(zhàn)用傳統(tǒng)的方式可能解決不了。信息技術(shù)出現(xiàn)后，新產(chǎn)生的工作比他消滅的工作要多，技術(shù)發(fā)展能夠自己把這個(gè)問(wèn)題解決掉。

《深網(wǎng)》：技術(shù)發(fā)展會(huì)帶來(lái)世界秩序的重建嗎？

張宏江：當(dāng)大部分變成閑人的時(shí)候，社會(huì)秩序必須得重建。這種秩序未必是國(guó)家的變化，但經(jīng)濟(jì)體系是一定要變的。

“大模型是一個(gè)系統(tǒng)問(wèn)題、工程問(wèn)題”

《深網(wǎng)》：當(dāng)初為什么會(huì)做智源研究院？又為什么會(huì)拍板做大模型？智源的悟道大模型是中國(guó)首個(gè)，也是全球最大的萬(wàn)億級(jí)模型。

張宏江：當(dāng)初北京市提出一個(gè)想法就是怎么能推動(dòng)AI基礎(chǔ)生態(tài)建設(shè)，吸引人才、出成果，包括科研成果和產(chǎn)業(yè)成果。

我自己的想法很簡(jiǎn)單，我不認(rèn)為我們可以比清華做得更好，短期內(nèi)也不覺(jué)得我們有資源和能力再做一個(gè)類(lèi)似微軟研究院或中科院的研究院。

AI走到今天，我當(dāng)時(shí)很清晰的想法就是大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)大系統(tǒng)，我相信計(jì)算機(jī)是一個(gè)系統(tǒng)科學(xué)，所以我們一定要做大模型、大系統(tǒng)。今天的突破進(jìn)一步證明了我的直覺(jué)。

大模型是一個(gè)機(jī)會(huì)，生命模擬是一個(gè)機(jī)會(huì)，AI+科學(xué)是一個(gè)機(jī)會(huì)，這三個(gè)方向的研究我們現(xiàn)在都在做得越來(lái)越實(shí)。

人工智能經(jīng)過(guò)10年的發(fā)展至今，我們已經(jīng)不能再把它看作一個(gè)純算法問(wèn)題，它一定是一個(gè)系統(tǒng)問(wèn)題，一個(gè)工程問(wèn)題。今天的大模型本身就是一個(gè)系統(tǒng)問(wèn)題、一個(gè)工程問(wèn)題。

《深網(wǎng)》：所以說(shuō)不能僅靠算法工程師？

張宏江：對(duì)，這已經(jīng)完全變成系統(tǒng)工程。你看大模型的代表性文章，就是GPT-3那篇文章，三十幾個(gè)作者，包括工程、算法、數(shù)據(jù)等方面。不光需要懂深度學(xué)習(xí)的，還需要懂計(jì)算機(jī)架構(gòu)、訓(xùn)練架構(gòu)、計(jì)算機(jī)平臺(tái)的。

《深網(wǎng)》：如何將不同細(xì)分領(lǐng)域的領(lǐng)軍學(xué)者揉成一個(gè)有凝聚力的團(tuán)隊(duì)？

張宏江：做大模型、大系統(tǒng)，我們需要一種新的組織結(jié)構(gòu)。傳統(tǒng)的研究院架構(gòu)沒(méi)法做成GPT-3大模型這種事。

傳統(tǒng)研究院，會(huì)按照不同領(lǐng)域不同研究方向招人，然后按專(zhuān)業(yè)各自分組，每個(gè)組都有一個(gè)manager，很容易變成一個(gè)孤島。

因?yàn)槊總€(gè)人都覺(jué)得自己目前做的那個(gè)問(wèn)題很重要，都想往前走，然后互相做的就是搶資源。

智源研究院恰恰不是這么來(lái)組織的，不一定要用院里的研究員，而是看大模型研究需要什么能力，再去找相關(guān)領(lǐng)域的領(lǐng)軍團(tuán)隊(duì)。

《深網(wǎng)》：大模型需要集中力量辦大事，但很多企業(yè)更想把核心技術(shù)掌握在自己手中，智源怎么解決這個(gè)矛盾？

張宏江：大的平臺(tái)企業(yè)，他們一定是希望什么東西都自己做。我們希望給那些中小企業(yè)提供技術(shù)支持。他們沒(méi)有能力自己做，也不希望大的平臺(tái)公司在這方面形成壟斷。

OpenAI成立之初的使命就是不希望AI被幾個(gè)巨頭壟斷。我們也希望推動(dòng)技術(shù)本身的發(fā)展，讓很多中小企業(yè)不要因?yàn)楫?dāng)前能力的局限而錯(cuò)過(guò)一些機(jī)會(huì)。我們提供技術(shù)，公司進(jìn)行工程化和產(chǎn)品化。

《深網(wǎng)》：您一直強(qiáng)調(diào)您成立智源并非是脫離退休狀態(tài)回到臺(tái)前，為什么堅(jiān)持做幕后的角色？

張宏江：我的精力和聚焦的能力都不允許我在一線(xiàn)，還是應(yīng)該讓年輕人來(lái)做，功成不必在我。

而且你發(fā)現(xiàn)年輕人的悟性和學(xué)習(xí)能力都比你強(qiáng)，也確實(shí)沒(méi)有必要在前面擋著別人。35歲以后，你的經(jīng)驗(yàn)會(huì)開(kāi)始彌補(bǔ)你的創(chuàng)造性。所以這時(shí)候，你把自己的心態(tài)和精力調(diào)整一下，去支持年輕人，讓年輕人的研究變得更加有效，其實(shí)也很好。

《深網(wǎng)》：科研糾錯(cuò)成本高，引路人很重要。

張宏江：我回國(guó)的時(shí)候已經(jīng)39歲了，當(dāng)時(shí)帶著團(tuán)隊(duì)一撥20多歲的博士生和博士后，大部分工作是他們做出來(lái)的，但反過(guò)來(lái)問(wèn)他們當(dāng)時(shí)在學(xué)校為什么做不出來(lái)同等的成績(jī)？引路人、鼓勵(lì)他們的人或者跟他們討論的人很重要。

今天我們中國(guó)的科研投資如此之大，我們做計(jì)算機(jī)的科研人員如此之多，而我們還沒(méi)有在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域成為世界領(lǐng)軍。不是年輕人不夠努力或者年輕人不夠強(qiáng)，50歲以上的這撥人也非常關(guān)鍵—— 他們是否還能保持對(duì)事業(yè)的熱情？他們當(dāng)初選擇這個(gè)行業(yè)是因?yàn)槌煽?jī)好，還是因?yàn)闊釔?ài)？

今天我們老一輩學(xué)者如果還在讀論文的話(huà)，證明他還保留好奇心和熱情，再加上他們的經(jīng)驗(yàn)，他們一定能跟年輕人搭起一個(gè)非常好的團(tuán)隊(duì)。

年輕人非常強(qiáng)，再過(guò)20年他們一定會(huì)是世界領(lǐng)軍。

《深網(wǎng)》：您曾說(shuō)不能跟風(fēng)做研究院，在您看來(lái)如今的人工智能研究院與20年前的軟件學(xué)院有什么不同？

張宏江：第一點(diǎn)，教育的本質(zhì)不是說(shuō)教會(huì)學(xué)生人工智能的某一門(mén)技術(shù)，也不是教會(huì)深度學(xué)習(xí)的某一種調(diào)參方法，那可以叫職業(yè)學(xué)校來(lái)做。大學(xué)一定是培養(yǎng)人的學(xué)習(xí)能力、認(rèn)知能力、思考能力、批評(píng)能力。

第二點(diǎn)是技術(shù)本身是永遠(yuǎn)變化的。50年前大學(xué)里最吃香的專(zhuān)業(yè)是化工，30年前是電子工程，今天是人工智能。

任何一個(gè)熱門(mén)的東西過(guò)了5年后都會(huì)不熱。5年后這個(gè)風(fēng)過(guò)去了，人工智能這個(gè)系撤掉還是不撤掉？為什么不能在計(jì)算機(jī)系或者電子工程系里多開(kāi)一些人工智能的相關(guān)的課程？就像現(xiàn)在軟件學(xué)院做的事情跟計(jì)算機(jī)學(xué)院沒(méi)有什么區(qū)別了。

“任何一個(gè)熱門(mén)的東西過(guò)了五年后都會(huì)不熱”

《深網(wǎng)》：科學(xué)家如何成功轉(zhuǎn)型為企業(yè)家？

張宏江：我始終不認(rèn)為我自己是一個(gè)特別成功的管理人員，更不是成功的企業(yè)家。

就轉(zhuǎn)型的話(huà)，我在微軟后幾年也一直在做產(chǎn)品研發(fā)的管理，也看過(guò)一些產(chǎn)品銷(xiāo)售的問(wèn)題，到金山做CEO，這中間并不是一步跳過(guò)來(lái)的。

《深網(wǎng)》：但雷軍曾三顧茅廬請(qǐng)您出任金山CEO，他曾說(shuō)他看中您是因?yàn)橛X(jué)得您的領(lǐng)導(dǎo)力很強(qiáng)。

張宏江：我們不管別人怎么說(shuō)，我對(duì)自己有自己的認(rèn)識(shí)。我們不應(yīng)強(qiáng)求自己一定要為了跨界而跨界。一個(gè)人的最佳狀態(tài)就是能在自己喜歡的事情上持續(xù)保持熱情，持續(xù)做出成果。我本身之所以去產(chǎn)業(yè)界，其實(shí)是源自我對(duì)于挑戰(zhàn)的渴望。

《深網(wǎng)》：科學(xué)家、CEO、投資人這三重角色在您做智源研究院時(shí)是否帶來(lái)了不同的視角？

張宏江：在智源研究院理事長(zhǎng)這個(gè)身份上，三種角色會(huì)隨機(jī)跳轉(zhuǎn)。我們?cè)谟?jì)劃和衡量一個(gè)研究題目的時(shí)候，我完全是學(xué)者的態(tài)度去看這個(gè)題目本身的學(xué)術(shù)價(jià)值、突破的可能性有多大，不會(huì)看商業(yè)價(jià)值。而如果在評(píng)估一個(gè)科技成果轉(zhuǎn)化項(xiàng)目時(shí)，我會(huì)把所有的學(xué)者思維抹掉，你要告訴我三年以后怎么賺錢(qián)。

我非常喜歡跟年輕人在一起。我的樂(lè)觀(guān)情緒來(lái)源于，我們真正看到一代比一代強(qiáng)，他們的包袱比我們身上的包袱少，有自信，知識(shí)面比我們寬，全球的視野比我們?cè)谒莻€(gè)年紀(jì)的時(shí)候要強(qiáng)太多。

《深網(wǎng)》：您強(qiáng)調(diào)科研人員的passion非常重要，熱愛(ài)能夠被培養(yǎng)嗎？

張宏江：好奇心或者對(duì)于一件事情的熱愛(ài)確實(shí)很難培養(yǎng)，某一個(gè)領(lǐng)域讓你真的感興趣才能培養(yǎng)出來(lái)。

應(yīng)試制度對(duì)好奇心本身不是件好事。我們每個(gè)人的IQ都有限，如果應(yīng)試要求占掉你太多精力，可能就沒(méi)有那么大的帶寬來(lái)關(guān)心這些探索性的東西。

我們看今天大學(xué)的課程，對(duì)比《費(fèi)曼物理學(xué)講義》這樣的書(shū)，顯得太過(guò)枯燥。中國(guó)大學(xué)的教育似乎培養(yǎng)的都是工程師，卻忽略了很多圍繞“育人”本質(zhì)的工作。

譬如，很少去講一個(gè)物理定理的來(lái)龍去脈，科學(xué)家是個(gè)什么樣的人？新發(fā)現(xiàn)是在怎樣的情況下產(chǎn)生的？當(dāng)時(shí)的問(wèn)題是什么？例如，人們是怎樣從認(rèn)為太陽(yáng)圍著地球轉(zhuǎn)到發(fā)現(xiàn)真相是反過(guò)來(lái)的，又是怎么發(fā)現(xiàn)地球不是平的而是圓的？像這些有趣的小故事都講的太少太少，但它們對(duì)培養(yǎng)人的興趣至關(guān)重要。