短短一周时间，龚克从杭州到天津，再到北京，参加了三场人工智能领域的会议，“会都叠在一起了”，面对《中国慈善家》的约访，他抱歉地说。

忙碌的背后，是人工智能持续上涨的热度。无论是《政府工作报告》中七次提及人工智能，还是全民“养龙虾”，作为中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长，龚克深切感受到从政府到民众对人工智能的关注。他欣慰于人工智能能够面向普罗大众，也警惕AI普遍应用带来的安全问题。作为曾先后在清华大学、天津大学、南开大学等高校工作的教育人士，他更关注的，是AI对于未来人才的培养、对未来教育的重构。

“总体来讲我们有信心，但个体应该有危机感。”龚克向《中国慈善家》表示，“‘智能社会会对我现在的岗位带来怎样的冲击？’我认为所有人都应该有这样的危机意识，同时也要思考如何通过学习和能力增长适应新的岗位要求。”

机器人抢人类饭碗，可能吗？

《中国慈善家》：人工智能的发展日新月异，越来越多的互联网企业在C端布局，降低了AI的使用门槛，让普通人也能迅速接触到AI，你如何看待这种趋势？

龚克：人工智能面向广大互联网消费者和社会公民个体，本身就是极大的社会价值。任何优秀的技术都应该直接面向大众和社会成员，这样才能创造社会价值。这是我的一个重要观点。

目前人工智能以非常低的门槛，让老人、小孩，无论教育水平如何，都可以使用人工智能。它可以通过移动互联网、手机终端等来实现，这是很有意义的一件事情。

信息化由计算机进行驱动，但并非由巨型机驱动，而是由PC即个人计算机驱动，因此它必须面向最广大的消费者，用于教育、医疗、门禁服务和安全交通等，这正是它面向广大使用者的特点。

推动社会发展最重要的是社会生产力。人工智能就是新兴、先进而且通用的社会生产力，它将赋能、提升、改善已有生产方式，催生新的生产方式和经济结构，为高质量发展提供新动能。这就是为什么要让人工智能与实体经济深度融合的原因。

人工智能已经进入产业，根据麦肯锡2025年的报告，在他们调查的全球企业中，80%以上已经使用了人工智能，至少在一项业务中使用了人工智能。一半左右的企业通过引入人工智能实现了收入增长，大约40%多的企业实现了成本下降。这是非常大的进展。

《中国慈善家》：人工智能的发展带来效率的提升，但也会带来就业替代问题。你作为人工智能领域的研究者，怎么看这个问题？

龚克：关于就业替代问题，我们可以从几个角度进行讨论。首先，它确实会替代许多原来的岗位。例如，有报道提到，前几年在中国的各个生产线上，使用人眼进行各类产品质量检测的工人不下500万人。现在，大量的质检工作由AI来完成，这对生产而言是件好事，会带来生产效率和质量的提升，进而可以降低能耗、碳排放、物耗等。

但任务的替代是否意味着就业替代？比如20年前，几乎每个机构都设有打字员岗位，现在没有了，这是否意味着这些打字员全都失业了？

不是。因为计算机代替了原来的打字机，使工作条件和工作效率大幅提升，也创造了更多的就业机会。软件、互联网、通信业带来的就业是在计算机普及之前完全无法想象的。历史告诉我们，新技术在为已有业态提效提质的同时，更会带来新业态和新就业。站在整个历史的角度来看，我们今天工业化时代的就业相较于工业化之前不是减少了，而是大幅度增加了。从行业来看，汽车行业是自动化最高的产业，特别是随着规模化、智能化、网联化的提升，对技术人才、研发人才的需求也大大提升；从地域来看，广东省是制造业比较发达的省份，自动化程度也较高。但在过去的10年里，就业数据并非下降，而是略有上升。这说明自动化和智能化的到来，虽然有可能代替具体的工作岗位，但随着生产规模的扩大、质量的提升，以及新产品和服务的不断推出，会带来很多新的就业机会。

因此，我们不能静态地将看问题的眼光局限于已有业态，而是需要动态地观察问题。2025年世界经济论坛专门发布了一份《未来就业报告》，报告提到，到2030年将新创造1.7亿个工作岗位，其中，净增就业机会7800万个，9200万个工作岗位会被替代，转为其他岗位。这些转换和新增主要发生在两个领域，一是智能化相关岗位，二是绿色化相关领域。

《中国慈善家》：工业化时代，对生产线的自动化改造替代的多是体力劳动，但生成式人工智能的发展，是对脑力劳动带来冲击，这会造成什么结果？

龚克：的确，这次生成式人工智能带来的冲击主要涉及脑力劳动，对于传统白领的冲击会比较大。这一点与过去有所不同。以建筑工地为例，目前人工智能并不具体替代建筑工人，而是在建筑设计、管理、各地安全、建筑机械提效等方面，使建筑工程的效率更高。比如，AI能够更早察觉到可能发生的安全隐患，及时发出警报。

AI还能解决一些以前无法靠人力实现的问题，比如在供水管道里的检测机器人，在水流不断的情况下，机器人能够钻入管道后顺着水压继续前行。回来的时候是逆水，就得像伞一样收回，减少阻力，再将其拉回。

目前我们无法看到所有新产品和新产业的发展，但我认为，每次生产力的大发展都会带来许多新就业。几年前我在贵州去过一个数据标注工厂，其中一个人告诉我，他之前在建筑工地工作。我问他能不能适应这份工作，他说很快就能适应，而且他们每天都要接受培训，比如在标注过程中，如果被后面的检验工发现错误，所有人都要就这个问题进行培训，避免同样的错误再犯，因此他也能不断地得到提升。

这个过程现在也在走向自动化，AI替代一部分岗位，但还需要有人不断检测AI，提出改进，让自动化水平的质量更高。比如现在很多企业用上了AI客服，但AI客服回答不了个性化的问题，这个时候还需要转接人工客服。因此，在保留一部分人工的同时，我们还需要更多的人工来不断改进客服系统，提升AI客服的质量。

随着软件的大量应用，我们需要检验软件的安全性和伦理性，这个岗位称之为算法审计师。目前几乎没有人能适应这样的岗位。全球范围内都希望有更多算法审计师保证算法的安全，并且能够分出各种算法的安全级别或者响应级别，这些工作不仅仅是简单的维修检测，而是不断发现问题并改进系统设计，做出提升。

总体来讲我们有信心，但个体应该有危机感。我们现在面临整个经济社会的智能化，到“十五五”末期，中国要步入智能社会。

“智能社会会对我现在的岗位带来怎样的冲击？”我认为所有人都应该有这样的危机意识，同时也要思考如何通过学习和能力增长适应新的岗位要求。危机意识并非悲观失望，而是需要不断提升自己的能力。

建立人与机器的边界感

《中国慈善家》：一方面是机器人冲击下被动的就业替代；另一方面，在某些领域又需要机器人来代替人类的工作，比如进入极端环境去救灾、检测，或者应用于在养老护理等人才缺口较大的领域。当机器人广泛应用到这些领域，大概需要多久能实现？

龚克：我不可能计算出需要有多长时间。从宏观概念来看，机器人和人工智能原本并非同一件事情，但目前正在走向融合。

机器人的学理基础是控制论。而目前生成式人工智能的发展是基于深度学习，本质上是基于概率预测。因此，它与控制是两个发展路径。今天我们看到机器人面临的很多问题，其实不是智力问题，而是体力问题，例如关节的灵活性、动作的柔韧性以及运动中的平衡性等。严格来说，这些问题并非大脑的问题，而是小脑的问题，这类控制问题还需要向前发展。

例如关节，目前许多机器人公司非常注重关节运动过激等问题，这些与AI无关，这是机器人的本体技术。例如我们看到机器人制作咖啡，动作非常大，实际上是本体技术造成的。

但在机器人继续前行时会遇到一个问题，即需要与AI结合，这时的机器人不仅需要执行，还需要感知，比如机器手需要触觉，感知硬度、感知力度、感知温度和感知表面的光滑度。所有这些挑战都非常大。

因此，如果要实现人们期待的各种复杂功能，在技术上仍然面临很多挑战。不仅需要现有的精度更高、质量更好、重量更轻、耗电更省，还可能需要新的元件，或许会出现新颖、灵巧、更好的本体结构，这是我个人的判断。我们希望在机器人领域能发生新的革命，至少在现有基础上有改进空间。

《中国慈善家》：除了感知能力，对于机器人的自主性和交互性也提出更高要求。除了技术上的挑战，还有哪些难点？

龚克：确实如此，当它具有视觉和听觉后，一个指令进入他的“大脑”，它需要有预判能力。虽然目前技术可以达到一定程度，但是用户的需求非常个性化，比如给它一个拿水的指令，它需要判断你要水做什么，是喝水还是浇花？

而且人们的指令并不总是精准，这就需要非常个性化的理解，并经过很多具体的训练才能够做到准确判断。这就是自主性问题，但自主性问题需要与安全性问题协同考虑，实现自主性和安全性的平衡。

我认为人工智能发展的一个非常重要的问题是它没有坚实的理论基础，例如电气化，它有非常坚实的理论基础，即麦克斯韦的电磁理论，目前电磁上出现的所有现象，几乎都可以用这一理论解释、分析和解决。然而在大容量互联网时代，原本的自动控制理论相对成熟，网络信息理论缺乏，现在我们要做到将小脑与大脑相结合，实现具身智能或者物理智能的发展，这个挑战非常大。

我们目前讨论的问题是它可能会犯错，然而对于它为何会犯错，还没有非常深入的理论解释。所以尽管我们对它进行了多次验证，例如识别图像，这是它感知的最重要的工具。经过多次训练，我们会使用大量图像检验它的正确性，即使一百个，一千个，一万个都正确，也无法保证第一万零一个一定正确。

这和数学证明不同，比如我们用数学归纳法证明，1、2、3……n都是对的，那么n+1也一定是对的，但目前我们对AI的能力检验不是严格的数学证明，而是经验的验证。在这种情况下如何控制风险，以及将来人需要完成哪些任务，哪些任务可以交给AI完成，这是一件非常重要的事情。特别是现在智能体能力越来越强时，人如何设置操作边界？

例如你简单地告诉它，“给我整理文件”，它有可能把文件删除了。因为你授权它整理，相当于告诉它可以删除——整理文件包括删除。所以你得精确地下达指令：“你把这个文件按日期和关键词整理，但是不得删除。”

这样说话多累？

一方面，人类的指令需要像机器语言那样精准地告诉他们，但人类语言的模糊性非常需要理解能力。如果用语言做接口，没有上下文的时候，经常是多义的，这对人工智能的要求非常高。

另一方面，在敏感的情况下，必须有人做决定，而不是简单地交给AI，这一点非常重要。至少在可解释性问题没有大的突破之前，即使技术上可以达到自主性，也需要在治理上加以限制。

重塑教育格局

《中国慈善家》：人工智能具有深度学习的能力，未来是否会在某一个方面超越人类？如果人类不想被替代，需要具备怎样的能力？

龚克：机器学得比人快，人或许会被替代，这也是我的忧虑。

回到人与机器的关系上，人工智能，人工这两个字非常重要。AI是人创造的，而且仍在不断发展，无论是ChatGPT、文心一言，还是豆包，每个微小版本的进步都不是AI自己的进步，而是无数工程师的不断改进。

因此必须明确，如果人不依赖AI，不放弃对AI的控制，那么人就永远是人工智能技术的创造者、开发者、使用者、管理者，以及不断改进者。

我们观察到过去汽车、电力和计算机等都是如此，在这个过程中，我们看到无论是人类5000年的文明，还是人类社会5000年的发展，都离不开人的智力和体力。

劳动力表现在智力和体力两个方面。尽管人类生产力不断提升，但人的骨骼、肌肉和脑容量并没有过多的增长。我们今天之所以强大，是因为我们不断创造工具，来拓展自己的体力和脑力。我们用铁锹挖土就拓展了手，用推车运东西就拓展了人背东西的能力，甚至现在我们可以飞起来。生产力不断进步，推动着人类社会向前发展的潮流。我认为这是一个不可抗拒的潮流。

今天我们无法预见未来在智能化社会中所需要的具体工作岗位，然而我们可以非常明确，未来这些岗位要求人具备驾驭人工智能的能力。这就需要我们对教育做出改变，需要教育新一代参与社会培训系统，使得他们能够驾驭人工智能。人才培养分为两类，一类是作为开发研究发展人工智能的人才，另一类是大量能够善于驾驭应用人工智能，适应人工智能发展新岗位要求的人才。

在谈论就业替代时，我们不能仅从宏观角度预测未来会有更多岗位提供给人。根据高盛的报告，新技术刚刚导入时，旧技术尚未被替代，所以新的技术需要增加就业。但随着这些技术导入生产后，它会替代原来的任务，导致就业的需求下降。这中间大约有五六年的时间，这个时间是对社会的重要考验，也是转型期。

如何缩短时间，如何更早实现岗位替代的同时扩大新岗位？“十五五”规划中特别提到了这一方面。我们希望中国的教育系统和社会培训系统能够帮助我们顺利度过转型期。

《中国慈善家》：并非所有人都有这个提升能力的条件，AI时代是否会加大教育的鸿沟？

龚克：我们的社会系统和教育系统可以帮助你提升。AI进入教育系统后，会改变人的学习方式和师生角色，原有的很多优势和劣势都在变化。例如我们原来的课堂教学和授课经验，可能会被现在学生遇到问题就向AI寻求答案的学习方式替代。

这是重塑教育、打破原有教育格局的重要转型时期。无论你是否愿意，这个转变必然发生。过去我们的教学是老师提问题，学生回答问题，学生的问题是基于教科书的，学生回答正确与否由老师根据教科书判断。

现在学生在生活实践中遇到问题，会直接向AI提问，这时候学生从答问者变成提问者。如果你担任过教师，就知道给学生提问并非易事，构造问题和表达问题是一门重要的功夫。现在这个功夫需要从老师转移到学生。过去学生答题是老师做判断，现在AI给出答案，学生直接做判断，这就包含了更高的素养。

我们在这些过程中，既观察到角色变化，也观察到整个教育结构的内容和学习方式发生变化。AI没有学科界限，它会把相关知识都告诉你，因此，学习的内容、方式和学科专业结构都会发生变化，甚至我们现在横向分科和纵向分级的体系也要发生变化，三年级的内容可能在一年级就能接触到，研究生的内容可能在高中时候就会接触到。这是一个巨大的变化。如何适应这个变化？在提升教育质量的同时实现教育更好地均衡化，在AI赋能下至少是有希望实现的一件事情。但真正将其变成现实，还需要做很多努力。

面向星辰大海还是柴米油盐

《中国慈善家》：有人认为，在有限的算力资源下，人工智能的发展应该朝着星辰大海，解决更复杂的问题，你怎么看？

龚克：我认为一项优秀的技术最重要的价值是满足人类发展的需求，包括当前和未来的需求。然而首先需要满足当前的需求，例如中国的发展首先需要解决温饱问题。如果你不解决温饱问题，那么我不赞成星辰大海的价值观。

如今许多人都在用AI点外卖，在日常生活中学习，获取医疗健康知识，可能会有人认为这些服务比较初级，无法体现AI的价值。我绝对不认同这种价值观。以人为中心，这里的人是学校里的学生、老师，医院里的病人，街上的行人和驾驶员……为他们服务，我认为极有意义，千万不能看低这些事物的意义。

问题的本质是普遍应用和安全护栏问题。从AI伦理角度来看，人类的控制权是保证安全的重要护栏，它对人类提出更高的要求。一方面它在AI赋能下提高了判别能力，另一方面它需要防止大量曲解。因此，人与人工智能的分工在逐渐改善，总的方向是提高人的能力和服务质量。

从国家层面来看，对人工智能的总体部署，国务院发布了两个文件，一个是2017年的《新一代人工智能发展规划》，另一个是去年8月发布的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，人工智能要+各行各业，主要有六个方面的内容。

首先是+科学技术，提高第一生产力的发展水平；其次是+产业发展，这个产业包括第一产业农业、第二产业工业和第三产业服务业；第三，+消费提质，我们需要通过大量智能化终端竞争体的使用，提高消费水平和生活质量，这也有助于加强经济增长的消费拉动；第四是+民生福祉，包括教育、医疗、就业等领域；第五是+治理能力，包括社会治理、社会服务和社会安全等方面；最后是+全球合作。

因此我们需要利用这6个重点领域推动技术和治理的进步，例如模型能力的提升、数据标准、数据建立和分享、开源生态、算力网络、技术标准、治理规则和人才培养。这些都是在人工智能和各个领域的应用带动下实现的，或者用这些来支撑是否可以实现。因此这是一个非常重要的方面。

在人工智能发展新形势下，对我国人工智能发展进行了一次重要且全面的再部署。明年年底，智能化终端和智能体应用需要超过70%，到2030年时需要超过90%。这将驱动我们到2035年基本实现现代化后，整个中国的经济和社会进入智能化的新发展阶段。

《中国慈善家》：的确，AI只有在使用中才能更好地创造社会价值，但在技术还不成熟的情况下，过早普及对于AI的健康发展是利是弊？

龚克：我理解你担心什么：AI还没有成熟就被这么多人使用，这是否会造成问题？我想给你举个例子，骑自行车要能不摔倒是如何练习的？是把车蹬起来往前走，摇摇晃晃，越来越稳，你要立在那儿不动去定车，这是非常困难的一件事情。刚才我们说的汽车，从最早给贵族使用到现在的普及，也是一个不断发展的过程。

如果汽车只有拥有了气囊、安全带、最高级的先进刹车系统和圆盘式方向盘等才能普及，那么按照这样的要求，汽车根本没有办法发展。包括电力，如果绝对安全才能用电，就不会有今天的电子化。

安全和发展是两个相互作用、不断迭代演进的过程。目前AI大量应用于我们的工作和生活中，为我们带来方便、效率，也确实带来风险，这是必须承认的。在大量应用时，对网络安全、信息安全和数据安全都提出了许多新的要求，这些只能在发展中不断完善，而不能让发展停止。

先进生产力的到来无法阻挡，只能在发展的过程中不断强化技术能力、使用者素质水平和相应法规技术标准，不断改进，也就是习近平总书记提出的，“推动我国人工智能朝着有益、安全、公平方向健康有序发展”。

作者：贺斌

图片来源：AI合成、受访者提供

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值班编辑：张旭