“我們打造一個規(guī)模龐大的系統(tǒng)時，更需要具備系統(tǒng)思維，同時擁有動手能力、喜歡搭系統(tǒng)的人才……誕生至今，智源一直肩負著三項重要任務：一是構筑一個社區(qū)。二是打造一個真正適合青年科學家成長的平臺。三是專注于一些可能產生原始創(chuàng)新與長期影響的領域。”

　　— 張宏江 北京智源人工智能研究院理事長

　　“在AIR，所有人的工作目標，是確定我們的研究和技術能夠對產業(yè)有影響力， 或者賦能現(xiàn)有產業(yè)，或者孵化新的企業(yè)。在數(shù)據和AI的世界里， 研究員和工程師的界限更加模糊， 因此我們會跟擁有大量數(shù)據和真實場景的企業(yè)合作。”

　　— 張亞勤 清華大學智能產業(yè)研究院院長

　　3月27日，清華大學智能產業(yè)研究院（AIR）院長張亞勤與北京智源人工智能研究院（BAAI）理事長張宏江，應康奈爾中國中心邀約，開啟了一場“人工智能”的高峰對話。

　　兩位人工智能學界與產業(yè)界響當當?shù)睦蠈?，再次同時成為中國人工智能科研創(chuàng)新的先鋒踐行者，他們會如何看待人工智能的現(xiàn)狀與未來、如何思考構建面向未來的科研生態(tài)系統(tǒng)，與青年科學家的培養(yǎng)？同時，他們也結合清華大學智能產業(yè)研究院（AIR）與北京智源人工智能研究院（BAAI），這兩座極具代表性的創(chuàng)新型人工智能研究院的構建與發(fā)展， 闡述了創(chuàng)新的科研理想與思考正如何在今天的中國落腳。

　　康奈爾大學康奈爾科技校區(qū)院長、副教務長Greg Morrisett和康奈爾大學計算與信息科技學院院長、計算機圖形學專家Kavita Bala，兩位美方學者共同參與了討論。

[[390672]]

人工智能加速變革，學術科研界如何以變應變

　　過去幾年來，人工智能在云（Cloud Computing）、數(shù)（Big Data）、物（IoT）等多輪技術浪潮的洗禮之下，再度成為引領創(chuàng)新的關鍵力量——正如Kavita Bala所說：“我們都知道人工智能將要產生的影響。無論你的研究領域是什么，這都是一個令人興奮的時刻。”

　　但人工智能相關技術的進一步發(fā)展仍面臨諸多問題。特別是對研究者、教育者而言， 人工智能不僅是一個無比龐大的課題集，而且技術變革的自加速效應尤為明顯，幾乎每隔一段時間，都能看到相關領域出現(xiàn)激動人心的技術突破：像DeepMind 的GPT-3 、AlphaFold2和智源剛剛發(fā)布的“悟道1.0”超大規(guī)模預訓練模型，都在不斷吹響技術革新的號⻆。學術界、科研界該如何面對人工智能技術催動下的、變革越來越頻繁的世界？

　　在參與對話的學者們看來，主動的轉型進化似乎是應對技術變革的正確方法。Kavita Bala甚至將計算與信息科技學院（CIS）和康奈爾科技校區(qū)的建立形容為康奈爾大學的兩次“賭注”。她相信，超越同時代其他高校的跨學科結合的科研嘗試，讓康奈爾大學在特定研究領域始終引領變革、保持領先。

　　清華大學智能產業(yè)研究院成立初期鎖定的三大研究方向同樣具備跨學科的特點。張亞勤指出，人工智能作為重要的賦能型技術，將為各個產業(yè)創(chuàng)造出重大機遇。一，在IT行業(yè)，以人工智能技術支持新的研究、新的技術、新的產品、新的架構，這已是常見的現(xiàn)象。二，人工智能正在改變甚至顛覆許多傳統(tǒng)行業(yè)，像教育、衛(wèi)生與健康，以及工業(yè)自動化和交通等等，幾乎每個行業(yè)都面臨著顛覆式的變革，也都需要主動擁抱變革。三，人工智能還會創(chuàng)造一些新的產品、模式甚至于產業(yè)。而清華大學智能產業(yè)研究院，亦可看作是“以變應變”的結果。

　　張宏江則認為“未來，或許很多‘傳統(tǒng)’的知識和技能都會被AI所掌握”，需要挑戰(zhàn)傳統(tǒng)方法，幫助新一代人工智能⻘年學者和學生更好地成長。他說：“當前，在一些研究領域，智源也在和一些來自產業(yè)的AI團隊進行研究合作。我們過往的傳統(tǒng)中，經常人為地將團隊劃分為研究員和工程師兩部分。但我相信，面向未來的研究機構更需要的是具備系統(tǒng)思維， 同時擁有動手能力、喜歡搭系統(tǒng)的人才，對于人才的發(fā)展更應不設限。在智源你不會只因為沒有博士學位，就不能成為“研究員”，或是直接被放到工程師的崗位上—— 在用人方面，這樣的變化看起來很微小，但對于一向看重文憑而忽略動手能力的中國科研界來說， 也可能是有著⻓遠意義的新變化。”

　　Greg Morrisett也認為，新的技術形勢下，在創(chuàng)建科研生態(tài)系統(tǒng)的過程中，需要既有科技素養(yǎng)、又有商業(yè)洞察的人才參與。他說：“一些科技工作者，他們經歷過創(chuàng)業(yè)，即使創(chuàng)業(yè)未能成功，但他們能從失敗中學習，繼續(xù)創(chuàng)辦其他的企業(yè)，或是回到學校、回到教室，來把他們的經驗分享給下一代的學生，這才是良好的生態(tài)循環(huán)。”

[[390673]]

強化產業(yè)與學術研究界的聯(lián)系中國和美國都怎么做

　　成立僅兩年的北京智源人工智能研究院正試圖以獨特的方式來刷新產學研的合作模式——與傳統(tǒng)的由學?；蚱髽I(yè)掌控的實驗室、研究院不同，智源打造了一個高水準的平臺， 讓來自多所國內頂尖院所、擁有不同背景的研究員，可以在一個平臺上、為同一些項目努力。

　　張宏江強調說：“在智源研究院成立前，清華、北大及其他中國頂尖大學，還有中科院，都有很多優(yōu)秀的科學家。作為創(chuàng)新個體，他們每個人都在所擅⻓的領域努力工作、推動著科技的進步，但我們能否把他們的才智匯集在一起，建立一個生態(tài)系統(tǒng)？科研領域里，很多人都希望能有一些不同的變化，所以我們創(chuàng)建了智源研究院。

　　誕生至今，智源一直肩負著三項重要任務：一是要構筑一個社區(qū)，將人工智能研究人員與行業(yè)工作者匯聚起來，釋放出更大的合力。二是要打造一個真正的適合⻘年科學家成⻓的平臺，通過打破學校和企業(yè)的界限，讓他們可以在這個平臺上，實現(xiàn)思想和靈感的交流、碰撞。三是專注于一些可能產生原始創(chuàng)新與⻓期影響的領域，包括了過往投入不足、重視度不夠的領域。”

　　三項任務催生了“智源學者”計劃，以“目標導向”與“自由探索”為重點，該計劃旨在為國內有才華、有潛能的人工智能學者提供寬松的、不受干擾的研發(fā)環(huán)境。兩年來，已經有100 多位科學家成為“智源學者”，其中一半以上的學者是35歲以下的“智源⻘年科學家”。

　　除發(fā)掘和培養(yǎng)新生代人才外，智源研究院還在一年前專⻔開啟了“科技加速器”項目，將一些有想法但存在數(shù)據和技術軟肋的初創(chuàng)企業(yè)和智源平臺上的學者和研究人員聚合在一起，為他們提供各種助力，不斷提升其自身的創(chuàng)新能力，經過6個月到1年的時間，“畢業(yè)”的初創(chuàng)公司往往能在技術和系統(tǒng)方面實現(xiàn)能力的升級。

　　與智源研究院“大生態(tài)”模式既有相似又有不同，張亞勤創(chuàng)立的清華大學智能產業(yè)研究院一方面背倚清華，一方面與產業(yè)諸多領先企業(yè)建立了可靠的連接。

　　“AIR是用核心技術為產業(yè)服務，讓技術成為產業(yè)推動力的平臺級機構。在AIR，所有人的工作目標之一，是確定我們的科技能夠帶來實際產品，或者孵化新的企業(yè)。在AI和數(shù)據的世界里，你很難區(qū)分研究員和工程師的⻆色，所以我們會跟擁有真實數(shù)據的企業(yè)進行合作。”張亞勤說。這樣的模式，能夠確保研究院的創(chuàng)新方向始終緊貼行業(yè)變革的前沿，讓研究與應用的距離最小化。

　　作為全球頂尖學府之一，康奈爾大學科技校區(qū)也在積極探索強化產學研聯(lián)系的途徑。Greg Morrisett介紹了學校的兩個特色項目——一是初創(chuàng)企業(yè)工作室，主要是培訓學生如何創(chuàng)辦企業(yè)，通常學生都來自跨學科的團隊。另一個是創(chuàng)新性博士后項目，主要是針對一些希望從科學家轉型為企業(yè)家的學生來提供培訓和幫助。從2014年到今天，這兩個項目已累計孵化了70家公司。

[[390674]]

人工智能與倫理能否將可能出現(xiàn)的技術副作用關進籠子

　　除技術、教育與人才等話題外，四位學者還在人工智能技術與倫理的層面進行了探討。過去的工業(yè)文明發(fā)展不乏例證——幾乎所有的新技術在實際運用的過程中，都會伴生出一些新的社會性問題，例如伴隨數(shù)字化所出現(xiàn)的安全、隱私挑戰(zhàn)等等。

　　對此，張亞勤認為，技術人員不應該只關注算法：“道德倫理原則是一方面，同時我們也應該利用科技協(xié)助決策的過程，例如讓算法變得不具有偏⻅，并且更加透明、更加靈活。”

　　另外，早在成立之初，智源研究院便設立了人工智能倫理與可持續(xù)發(fā)展研究中心（AISD）。2019年，智源AISD聯(lián)合了多家高校、院所和產業(yè)聯(lián)盟，發(fā)布了《人工智能北京共識》，確立了15條用于指導AI研發(fā)的基本原則，得到了包括麻省理工、牛津、劍橋等國內外高校的積極響應。

　　更重要的是，已有許多中國公司開始在日常技術研究和產品開發(fā)中應用這些原則——設立這個研究中心的因由是，張宏江認為，在產學研各方加速推進人工智能技術創(chuàng)新的同時，也必須要考慮一些基本原則，也就是團隊產出的技術是不是有助于社會的可持續(xù)發(fā)展，是不是有可能造成巨大的負面影響——他希望這些原則未來不止是原則，還能給決策者、創(chuàng)新者乃至用戶的思維方式帶來一些變化。