隨著科技的日新月異，人工智能（AI）正以驚人的速度引領(lǐng)社會(huì)變革，推動(dòng)全球協(xié)作邁向新高度。當(dāng)前，AI已在數(shù)據(jù)、算力和算法三大核心領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展，正逐步從技術(shù)創(chuàng)新邁向大規(guī)模應(yīng)用的新階段。在此背景下，全球需要通過(guò)協(xié)作與對(duì)話，共同探索人工智能發(fā)展的新路徑，攜手重塑更加美好的未來(lái)。

人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展離不開(kāi)堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)支撐。數(shù)據(jù)、算力和算法作為驅(qū)動(dòng)AI進(jìn)步的“三駕馬車”，不僅相互依存、相互促進(jìn)，更在不斷拓展創(chuàng)新的邊界，推動(dòng)AI從概念走向現(xiàn)實(shí)應(yīng)用。而眾多科學(xué)家杰出的基礎(chǔ)研究工作，為人工智能的發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，激發(fā)了其革命性的潛力。

數(shù)據(jù)是人工智能發(fā)展的基石。2024年，全球數(shù)據(jù)生成量持續(xù)攀升，為AI模型的訓(xùn)練與優(yōu)化提供了前所未有的豐富資源。開(kāi)源數(shù)據(jù)平臺(tái)的蓬勃發(fā)展，為通用大模型的訓(xùn)練注入了強(qiáng)勁動(dòng)力，而全球互聯(lián)網(wǎng)用戶群體和工業(yè)數(shù)據(jù)則為行業(yè)垂直模型提供了高度定制化的訓(xùn)練資源。高質(zhì)量數(shù)據(jù)的輸入，驅(qū)動(dòng)著AI大模型的持續(xù)進(jìn)化。在這一進(jìn)程中，圖靈獎(jiǎng)得主Judea Pearl提出的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等概率模型，顯著提升了數(shù)據(jù)分析的效率和推理能力；諾貝爾生理學(xué)或醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)得主John O'Keefe及其團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)的空間導(dǎo)航神經(jīng)機(jī)制，則為AI模型處理復(fù)雜數(shù)據(jù)環(huán)境提供了靈感。然而，數(shù)據(jù)的壟斷性和稀疏性正成為制約AI發(fā)展的主要瓶頸，這一現(xiàn)象在行業(yè)垂直領(lǐng)域表現(xiàn)得尤為普遍與突出，成為亟待攻克的重大挑戰(zhàn)。

算法是人工智能運(yùn)行的引擎。當(dāng)前，AI在算法上的發(fā)展分為兩大方向：通用大模型和行業(yè)垂直模型。通用大模型如OpenAI的ChatGPT和DeepMind的Gemini，已具備多模態(tài)、多語(yǔ)言的高效處理能力，極大地推動(dòng)了生成式AI的普及。而行業(yè)垂直模型則專注特定領(lǐng)域，如AlphaFold在生物學(xué)中的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)，大幅提升了科學(xué)研究的效率。在這一進(jìn)程中，菲爾茲獎(jiǎng)得主Stephen Smale在優(yōu)化理論中的鞍點(diǎn)問(wèn)題研究，為深度學(xué)習(xí)中的梯度下降法提供了重要的數(shù)學(xué)框架；圖靈獎(jiǎng)得主Geoffrey Hinton的深度學(xué)習(xí)理論，則構(gòu)建了通用模型的核心算法基礎(chǔ)；而諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)得主Demis Hassabis和John Jumper開(kāi)發(fā)的AI模型，通過(guò)快速預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，充分展示了行業(yè)垂直模型在解決社會(huì)重大問(wèn)題中的巨大潛力。這些關(guān)鍵性工作推動(dòng)了技術(shù)范式中問(wèn)題譜、模型群與算法簇的同態(tài)同構(gòu)式發(fā)展，為AI未來(lái)的持續(xù)創(chuàng)新奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

算力是人工智能進(jìn)化的燃料。在大模型訓(xùn)練過(guò)程中，對(duì)計(jì)算能力的需求空前高漲。NVIDIA的圖形處理器（GPU）和Google的張量處理器（TPU）等先進(jìn)技術(shù)的出現(xiàn)，為AI模型提供了強(qiáng)大的算力支持。而量子計(jì)算的持續(xù)突破，更為AI在解決高復(fù)雜度問(wèn)題中開(kāi)辟了全新的可能性。今年12月，Google推出量子芯片Willow，在發(fā)布會(huì)上表示，通過(guò)指數(shù)級(jí)降低錯(cuò)誤率，在5分鐘內(nèi)完成了一項(xiàng)常規(guī)超級(jí)計(jì)算機(jī)需耗時(shí)1025年的計(jì)算任務(wù)，這一成果標(biāo)志著量子計(jì)算邁出了里程碑式的重要一步。同時(shí)，以“東數(shù)西算”工程為基礎(chǔ)的中國(guó)一體化算力網(wǎng)建設(shè)，正逐步實(shí)現(xiàn)全國(guó)范圍內(nèi)算力資源的高效協(xié)同調(diào)度。在這一進(jìn)程中，菲爾茲獎(jiǎng)得主Terence Tao在調(diào)和分析和偏微分方程領(lǐng)域的貢獻(xiàn)，為AI計(jì)算模型的精準(zhǔn)性與效率提供了堅(jiān)實(shí)的理論支撐；圖靈獎(jiǎng)得主Allen Newell和Herbert Simon在算法復(fù)雜性及計(jì)算框架上的研究，為大規(guī)模分布式計(jì)算奠定了關(guān)鍵基礎(chǔ)；而諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)得主Alain Aspect在量子糾纏領(lǐng)域的實(shí)驗(yàn)成果，則進(jìn)一步拓展了量子計(jì)算在AI算力中的應(yīng)用前景。這些突破不僅融合了傳統(tǒng)算力與新型量子技術(shù)，還為AI模型的高效訓(xùn)練和實(shí)際應(yīng)用開(kāi)辟了廣闊空間，加速了技術(shù)發(fā)展的全新階段。

從星際文明的長(zhǎng)遠(yuǎn)視角來(lái)看，人類無(wú)疑是一個(gè)弱勢(shì)群體。中國(guó)領(lǐng)導(dǎo)人提出構(gòu)建人類命運(yùn)共同體理念，為人類應(yīng)對(duì)發(fā)展挑戰(zhàn)、共創(chuàng)美好未來(lái)提供了重要指引。中美等人工智能強(qiáng)國(guó)更應(yīng)聯(lián)合起來(lái)，共同為人類文明進(jìn)步作出更加卓越的貢獻(xiàn)。在合作共贏的前提下，可在AI領(lǐng)域開(kāi)展以下探索。

實(shí)現(xiàn)均衡協(xié)同發(fā)展。人工智能在數(shù)據(jù)、算法和算力三大關(guān)鍵領(lǐng)域的投入存在明顯不均衡，資本更多集中于算法和大模型的開(kāi)發(fā)，而對(duì)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和算力優(yōu)化的投入相對(duì)不足。這種不平衡使得AI發(fā)展的“核心驅(qū)動(dòng)要素”難以協(xié)同發(fā)揮作用。算法迭代依賴高質(zhì)量數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)稀疏性和平臺(tái)缺失限制了潛力釋放；算力不足則制約模型訓(xùn)練效率，抑制了AI在實(shí)際應(yīng)用中的發(fā)展。為此，推動(dòng)人工智能走向成熟，必須算力、算法和數(shù)據(jù)三者同時(shí)發(fā)力、均衡發(fā)展。

普及教育與技能培訓(xùn)。人工智能的普及需要全社會(huì)的參與。全球應(yīng)加大教育和技能培訓(xùn)的投資，確保普通人能夠掌握AI相關(guān)技能。AI不應(yīng)成為少數(shù)精英的專利，而是應(yīng)通過(guò)教育實(shí)現(xiàn)廣泛的社會(huì)參與。具體措施包括在中小學(xué)和高等教育中引入AI基礎(chǔ)課程，并通過(guò)在線學(xué)習(xí)平臺(tái)為勞動(dòng)者提供終身學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)。

國(guó)際對(duì)話與倫理規(guī)范。全球人工智能的發(fā)展需要共同的AI倫理框架。在國(guó)際層面，聯(lián)合國(guó)等機(jī)構(gòu)可以發(fā)揮領(lǐng)導(dǎo)作用，推動(dòng)AI倫理的制定和實(shí)施。特別是在隱私保護(hù)、算法公平性和安全性方面，全球需要形成一致的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范。

構(gòu)建全球AI創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)。人工智能是全球性技術(shù)，其發(fā)展需要各國(guó)的協(xié)作。中美兩國(guó)作為全球AI研發(fā)的主要力量，應(yīng)求同存異，加強(qiáng)技術(shù)共享和標(biāo)準(zhǔn)制定合作。例如，推動(dòng)AI模型訓(xùn)練中的數(shù)據(jù)共享協(xié)議，加強(qiáng)在醫(yī)學(xué)、氣候變化等領(lǐng)域的AI應(yīng)用合作。通過(guò)協(xié)作，共同推動(dòng)AI技術(shù)造福全人類。

公平分配與監(jiān)管治理。為緩解技術(shù)發(fā)展帶來(lái)的社會(huì)不平等，各國(guó)可以考慮對(duì)科技巨頭實(shí)行更高的稅收政策，將AI帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)收益投入到公共服務(wù)和社會(huì)保障中。同時(shí)，加強(qiáng)反壟斷政策，防止少數(shù)企業(yè)壟斷市場(chǎng)，確保AI技術(shù)能夠以公平的方式惠及每個(gè)人。

人工智能是人類社會(huì)的一次技術(shù)飛躍，它的發(fā)展成果應(yīng)惠及全人類，而非僅服務(wù)于少數(shù)人，人工智能一定是屬于全人類的。未來(lái)，世界人工智能強(qiáng)國(guó)應(yīng)超越技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)的狹隘視角，以合作共贏為目標(biāo)，共同推動(dòng)人工智能技術(shù)的健康發(fā)展。通過(guò)加強(qiáng)對(duì)話與協(xié)作，將零和博弈轉(zhuǎn)變?yōu)檎喜┺?，開(kāi)展人工智能的全球“勞動(dòng)競(jìng)賽”，讓人工智能真正成為推動(dòng)人類命運(yùn)共同體建設(shè)的重要力量。

作者：徐玖平（四川大學(xué)杰出教授 全國(guó)政協(xié)委員）