本期空降大V中国科学院大学经济与管理学院教授孙毅的主要观点：
　　要积极地拥抱大模型，拥抱智能化的工具
　　未来由于人脑数据的接入，我们的机器人有可能会越来越聪明
　　短期内可能会有“新岗位出现”和“旧岗位被替代”之间存在一些摩擦性失业，但是未来，AI会让我们的生活变得越来越好
　　元宇宙正处在一个行业的反思期、冷静期，未来迎接元宇宙的应该是新一轮更大范围、更大规模的产业爆发
　　马斯克在未来大模型的这个产业化应用和产业融合上，可能会比微软做得更好
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　　第10期大V空降活动中，我们邀请到了中国科学院大学经济与管理学院教授孙毅，与Vlubhouse粉丝进行了为时30分钟的对谈，来看看我们都聊了什么：
　　问题一：在今年WAIC上，您印象最深的展出产品/技术是什么？为什么？
　　孙毅：说到这次大会印象最深的产品，我想首先就是跟大模型相关的。可以说这次的大模型百花齐放，可以看到我国大模型产业的潜能还是非常大的。
　　但是从这个产业发展和产业治理的角度来讲，给我印象最深的反而是安全检测平台。比如已建的AI安全检测平台，我们正好可以结合网信办近期正式发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》来谈论这个问题。
　　大家可以看到，大模型和open AI不一样，ChatGPT可以toC，但我国现在的大模型，它都是toB的。
　　这里面很重要的一个问题，就是在大模型产业化的过程中，关于大模型治理的问题。国家也在探索，这里最重要的一个就是关于AI安全的问题。如果AI的安全问题不解决，监管就不能落地；监管如果不能落地，产业就难以健康发展。所以从拥抱监管的角度，从治理的角度，只有当AI的安全性得到解决，我们的监管才能落地；只有当监管落地之后，我们才有可能实现大模型行业的健康可持续发展。
　　第二个让我印象深刻的，就是通用人工智能。包括ChatGPT、大模型，它本质上是数据驱动的智能。那么有一款产品。我认为意义是非常大的，就是陈天桥提出的AI脑机接口。前段时间，FDA（美国食品和药物管理局）已经批准了马斯克脑机接口，能够进行人体的临床研究了。从这一点来看，我们国家现在能够把类似脑机接口的产品和发达国家站在同一个起跑线上。我觉得意义是非常重大的。
　　第三个就是我们现在热议的一个话题：人工智能和人类智能的区别，或者说人工智能是否能够接近人类智能。AI是数据驱动的智能。我想，脑机接口未来能够把人的思想数据加入到大模型的训练中，未来有了新的数据源，有了信息含量更加丰富的数据，再结合物联网的数据、互联网的数据，可能会驱动AI进入新的智力水平。也就是说，未来由于人脑数据的接入，我们的机器人有可能会越来越聪明。
　　问题二：华为轮值董事长胡厚崑提到：“本届与往届人工智能大会相比，最大的不同是我们处于新的背景。ChatGPT的出现将人工智能推到了新的风口，通用人工智能已经成为人类最热门的话题。”据您观察，在此背景下，日常生活中的哪些细节正在发生改变？见微知著的，您认为这些变化将创造出怎样的新蓝图？
　　孙毅：今年年初ChatGPT横空出世之后，引发了很多关于“AI会不会引发失业”“AI会不会替代人类”的一些讨论。这些话题有一定的合理性，但是也有一些杞人忧天。
　　所以我想，首先一个显著的变化就是，有一些工作、行业确实发生了变化。比如平面设计师，这个工种现在可能受到的冲击比较大。但是从另外一个角度讲，很多AI的工具作为我们的好帮手，让我们的工作会变得越来越容易，比如我作为一个大学教授，我现在觉得写些东西确实是效率大幅地提高了。我现在就在倡议我的学生要积极地去拥抱大模型，拥抱这些智能化的工具。
　　这个实际上也是经济学家长期研究的一个问题，我们最开始探讨“信息化会不会替代一部分岗位、人工智能会不会替代一些岗位”，现在我们又有了通用人工智能，所以我觉得可以从这作任务的角度来理解。一个工作可能包含若干个任务，比如当出租车司机，就有两个任务要完成：一个是会开车，另外一个得会认路。有了GPS，对于像我这样的路痴，开车其实变得更容易了。
　　另一个，像是写代码，原来你得会C语言，得要考上大学本科学计算机专业，现在有了零代码平台、低代码平台是吧，有了Python，你会发现我们掌握一项新技能变得越来越容易了。
　　所以从对我们生活的角度来理解，一方面呢，可能人们觉得自己的工作会越来越容易，另一方面就发现，有强大的工具，我作为一个人，我的存在还有没有意义？
　　这其实就变成了另外一个话题，就是技术驱动经济增长。它一方面会替代一部分岗位，另一方面，又会创造一些新的岗位。所以我觉得首先大家不用担心，短期内可能会有“新岗位出现”和“旧岗位被替代”之间存在一些摩擦性失业，但是未来，AI会让我们的生活变得越来越好。
　　这个话题如果再上升一个层面，展望未来蓝图，我觉得有一个很重要的，就是现在的“知识的平权”。人类过去的很多知识是写在书里，所以我们形容一个人很有学问叫学富五车。现在因为有了大模型，它可能一下把我们人类几千年创造出来的知识全部变成了数据，然后可以随意调取。所以人和人之间的这种能力的差别可能会越来越小。
　　第二个，我们从技术革命的视角出发，可以看到工业革命被资本取代了土地，成为重要的生产要素。所以当时有了地主阶级的没落，资本家的这个崛起。现在，数据作为要素，能够驱动经济增长。数据里面包含有信息，信息就是知识的载体。所以现在由于知识的平权化，我觉得知识或者数据作为一个生产要素，它已经开始替代资本。很典型的一个就是，原来拍电影，假设是一个很有才华的导演。但因为没有资本，可能就不能圆这个导演梦。但现在只要有才华、有剧本，就完全可以通过虚拟人去演电影。
　　在这种情况下呢，我觉得未来知识在我们经济增长中的作用会越来越显著，从要素的角度来讲，未来知识可能会替代资本，成为我们经济增长最重要的来源之一。
　　问题三：2021、2022年，元宇宙还是个火热的主题，产业规模前景一片欣欣向荣，资本市场上元宇宙概念“飘红”。 但今年似乎不是这样。最近第一财经报道了《这届WAIC，元宇宙成配角？》，今年元宇宙和XR虽然也有相关亮相，但却没有获得太多关注。您之前也在一财号平台发布过苹果MR设备的文章
　　依照您的见闻和观点，元宇宙是否已“过时”，短时间内难以有突破性发展？
　　孙毅：这个话题我也经常和同行交流。首先表明观点，我不认为元宇宙成为配角，我想这种观点也不利于一个产业的健康发展。
　　一项新的技术，它的产品化、产业化实际上是一个综合的过程。有没有盈利模式，硬件是符不符合摩尔定律，性能价格比是否能够大幅提升，还有用户的使用习惯。所以现在元宇宙最重要的问题是，一方面，很多像NFT这样的产品的争议是比较大的，监管没有放开；第二个跟第一个问题密切相关的，就是元宇宙目前没有找到特别好的盈利模式，所以它都是虚拟的，比如数字藏品，恰恰说明这个行业还在早期。
　　资本总是追求短平快，希望今天投了这个行业，明天就爆发。但是一个技术从实验室，从概念再变成一个产业，其实是一个漫长的过程，在这个过程中，资本发挥了很重要的作用，但是我们也需要注意，资本的热点不完全代表这个产业的长期趋势。
　　所以我们可以回顾一下2000年的互联网泡沫，2015年前后的O2O泡沫，再看2017年前后的人工智能泡沫。我们数字产品的周期总是在这种波动中向上行走的，所以我倒是觉得，现在元宇宙正处在一个行业的反思期、冷静期。
　　这个阶段恰恰是需要我们从业者，需要资本反思它能够创造什么真正的商业价值、社会价值。等大家想清楚了，未来迎接元宇宙的应该是新一轮更大范围、更大规模的产业爆发。
　　问题四：在大模型时代，创业公司有哪些方向有机会“跑”出来？
　　孙毅：在大模型时代，创业公司参考可Sam Altman（被媒体称为ChatGPT之父），它理解未来大模型的这个产业生态。像OpenAI、文心一言，它们是底层。那么表层就是用户的应用。创业公司的机会在哪儿呢？在垂直领域的中间层，因为我们发现大模型是什么都懂点儿，但是都不深入，它远远达不到商用的价值，但是一个创业公司，如果在一个特定领域建立了深度的数据库、知识库，那么未来就有可能是一个垂直领域的大模型啊，这些可能是创业公司未来的机会。
　　而且这个机会，让你大幅降低了技术投入的沉没成本。所以只要在一个领域有独特的见解、独特的实体资源，就有可能借助大模型，开发出属于你的垂直的商业模式。
　　问题五：马斯克成立人工智能公司挑战微软，能成吗？
　　孙毅：马斯克前段时间联合了很多科学家，要求暂停大模型的开发，现在来看，他是在给自己争取机会。前段时间我也参与了一些政策的制定，我也是持这个观点，就是这种超级AI，它未来可能会成为创新的基础设施，如果我们不能掌握这个工具，我们就有可能在各个科学领域陷入被动。所以首先，马斯克成立人工智能公司，他在提醒我们对于大模型的发展、对于大模型的创新，我们不能停下脚步，而且还要继续加快发展。
　　我们理解马斯克的人工智能公司能不能挑战微软，实际上就是挑战OpenAI，要用生态的视角去理解这个问题。实际上，未来大模型的应用，可能会在很多垂直领域做深。马斯克整个的这个产业生态，有SpaceX和特斯拉，这两个都是典型精密制造业。所以未来，马斯克的大模型，在和实体经济融合方面，它可能会比Open AI这种纯科技公司要有优势。刚才前面一个问题也提到了脑机接口，马斯克的脑机接口进度已经进入临床实验了。我们想象一下，未来，马斯克的人形机器人如果能接入人脑的数据，再有大模型的加持，那真的可能会让这个机器人变成人类的好朋友。所以我个人感觉呢，从这个角度讲，马斯克在未来大模型的这个产业化应用和产业融合上，可能会比微软更做得更好。
　　问题六：AI创作的文字和图片，其著作权应该归谁呢？
　　孙毅：关于AI的产权问题，我只能说在我们国家还是没有产权的。那么与之相关的另外一个问题可能更值得关注，就是你用AI、用别人的数据、用别人的知识产权去训练你的模型，是不是涉及到侵权的问题。各个国家的监管尺度就不一了。日本前段时间是放开了，说这个不算侵权，逻辑很简单，举个例子，就像我读了你写的一本书，然后出去用书的内容给别人讲课，你能说我侵权吗？我出的这本教材，可能现在全国很多老师都在用，难道你能说这些老师是侵权了吗？
　　但是我国、欧盟和美国对待这个问题，尺度都不一样了。像Midjourney，它可能会定一个标准，重合率不能超过一个定值，超过了就会算侵权，所以这个话题是一个非常前沿的话题，也是值得我们产业界和法学界共同去探讨的一个话题。
　　而这个产权是归平台所有，还是归使用者所有，这又是非常有意思的一个问题，目前没有定论，但是我们可以参照Web2.0的UGC，比如现在我们讲数据的产权，像UGC的数据，我用了微信，是我的使用行为被微信记录了，这个数据归谁所有，可能就是一个非常细化的问题，你需要分级分类的去探讨。就像现在我们在数据治理层面，我们用一些APP，它需要你数据授权，或者平台要告知你信息收集的义务。这在未来我相信也是一个非常值得探讨的话题，但是目前还没有定论。


（文章来源：第一财经）