知名风投机构 A16Z 将 视为中国和美国科技竞争的关键时刻，媒体 Rest of World 采访了 AI 教父尤尔根·施密德胡伯（Jürgen Schmidhuber），他提供了中美科技竞争、中东发展前景与 AI 伦理相关议题的精彩洞察。Roselake Ventures 特此编译，以飨读者。
作为深度学习与神经网络研究的早期开拓者，施密德胡伯职业生涯的核心贡献是长短期记忆（LSTM）网络等 AI 架构的开发。该技术现已成为语言建模、语音识别和 AI 应用的基础，渗透于苹果 Siri、亚马逊 Alexa 等日常数字助手。他曾在瑞士卢加诺的 IDSIA 人工智能实验室担任科学主任，并于 2014 年与学生们共同创立 Nnaisense 公司，致力于通用人工智能研发。其发表的 350 余篇论文及 IEEE 计算智能协会颁发的"神经网络先锋奖"，印证了学术影响力。
但争议始终伴随施密德胡伯职业生涯，他多次公开指控其他知名AI研究者剽窃团队成果，更于去年在 X 平台发表长篇檄文，直指诺贝尔奖存在学术不端与成果归属错误。在 AI 风险议题上，他同样特立独行：当科技界热议 AI 威胁时，他拒绝签署由马斯克等业界领袖联名的《暂停大模型 AI 实验公开信》，直言“末日论实属危言耸听”。
“若询问 10 个人对伦理的定义，你会得到 10 种答案——其中某些观点甚至完全对立。”他如此解释拒签立场，"我早预言这封公开信将石沉大海，因为多数AI从业者、企业和政府根本不会理睬。事实证明我是对的。”对于AI威胁论的传播者，他更尖锐评价：“那些高调警示风险的人，不少只是借机博取关注。”
2021 年，施密德胡伯正式出任沙特阿卜杜拉国王科技大学（KAUST）人工智能中心主任。除主导计算机科学项目外，他的团队正推动 AI 在医疗、化学、机器人等领域的跨界应用研究。这一任命恰逢沙特推行“2030 愿景”经济转型计划——该国已启动总估值超 1.3 万亿美元的未来新城、智慧基础设施等项目。“资金从来不是障碍，这个国家有足够的实力实现抱负。”他在接受纽约时报采访时如此评价沙特的科技投入决心。
全世界都在关注 DeepSeek 的 R1 模型，它有望打破西方在 AI 领域的竞争优势，您认为它对西方、对中国意味着什么，会带来怎样的影响？
有人说，人工智能就像新的石油或者电力。微软、谷歌这些曾经灵活又赚得盆满钵满的软件公司，如今几乎成了公用事业公司，还投资核能来运营人工智能数据中心。开源（Open Source）和 DeepSeek 再次证明，在人工智能领域，这类公司根本没有护城河。
过去十年里，我在很多次谈话中都提到过，我年轻时认识一个有钱人。他有一辆保时捷，还有个稀罕玩意儿 —— 一部手机。他能用卫星给同样开保时捷的人打电话。可 40 年后，每个人口袋里都揣着一部廉价智能手机，在很多方面，都比他保时捷里的手机强多了。
人工智能也是这个道理。每过五年，计算成本就会降低到原来的十分之一。自 1941 年第一台通用计算机问世以来，一直都是这个趋势。现代人工智能的基础技术，在上个世纪就已经研发出来了，那时候计算成本还高得吓人。但这个趋势让成本越来越低，从 2010 年代起，你的智能手机里就有了人工智能。
未来几十年，这个趋势不会改变。如今价值 5000 亿美元的 AI 数据中心，五年后可能只值 500 亿美元，十年后更是只值 50 亿美元。很快，更小、更便宜的计算机，再配上越来越高效的开源 AI 软件，就能完成现在大型数据中心做的事。所以，AI 不会被少数几家大型 AI 公用事业公司掌控。每个人都能用上便宜、强大又透明的 AI，从方方面面改善自己的生活。看看我们公司 Nnaisense 2014 年成立时的老座右铭：“AI∀”，也就是 “AI For All”（人人都能享有人工智能）。
从人工智能竞赛的角度来看，最大的挑战不是谁将开发出最好的人工智能模型，而是谁能最好地将它们应用于现实世界，在沙特、印度和印度尼西亚等新兴经济体，“普惠人工智能”到底是什么样子？
实际上，现代人工智能的几乎所有基础技术，均基于深度学习人工神经网络。这些技术大多在上个世纪由欧洲研发，部分由日本开发。不过，当下在商业应用领域，美国和中国占据主导地位。
然而，世界其他地区的人们同样能够下载或重新运用旧算法，对其加以改进，并使其适配于本国或本地区的具体应用场景。人工智能理应服务于所有人！正如在商业领域一贯的情形，那些善于平衡成本与利润的个体或组织，将获得蓬勃发展。
西方人工智能讨论缺失哪些关键视角？
当下，许多人都在热议 AGI（通用人工智能）。它虽终将到来，但目前尚未实现。现阶段，运行效果良好的人工智能主要存在于屏幕背后的虚拟世界，比如能够自动总结文档、创作图像、编写程序以及制作 PowerPoint 幻灯片等。然而，在物理世界中实现人工智能的难度要大得多。与现实世界里真正具备智能的机器人相比，在虚拟环境中通过图灵测试或解决某些复杂数学问题相对容易。至今没有机器人能做到像水管工那样完成实际工作，这意味着还有大量工作有待完成。
但在西方 AI 讨论中，这一关键问题却鲜有人提及。早在 2014 年，我们便成立了一家研究公司，致力于开发物理世界中的真正人工智能，即便到了今天，这类公司依然为数不多。毕竟，开发真正的人工智能困难重重，而我认为这将是 AI 领域的下一个重大突破方向。
另一个在争论中被忽视的重要观点是，监督式人工智能并非仅仅盲目模仿人类教师或遵循人类设定的目标。自 1990 年起，在我的实验室中，就已有人工神经网络能够自主设定目标、提出问题，并设计实验来探究世界的运行机制，构建世界模型，如同婴儿认知世界的过程。我将这种特性称为人工好奇心和创造力。随着硬件性能的不断提升，这种能力也将持续拓展，就如同概念相对简单、通用性较弱的大型语言模型已经得到发展一样。倘若人工智能无法自由设定自身目标、提出自身问题，就难以达到高度智能的水平。但问题在于，如何让它们在保持自主性的同时聚焦于人类目标呢？这一关键问题同样很少有人探讨。
施密德胡伯早期在人工智能架构开发方面的工作对语言建模和语音识别具有重要意义。（来源：Getty Images）
在西方，KAUST 的人工智能研究项目有时被视为中美之间的战场，很大程度上是因为您的工作吸引了来自中国的研究生和教授，实际上您会遇到被美国相关政策影响的情况吗？
阿卜杜拉国王科技大学（KAUST）实际上是参照美国大学的模式建立的，加州理工学院的一位前校长也曾担任过 KAUST 的校长，并且该大学严格遵守美国的出口管制规定。
美国一些极具价值的企业，似乎对我团队在过去四十多年里的工作成果颇为满意，因为他们大量运用这些成果，以满足全球数十亿用户对于人工智能的需求。所以，在工作中，我们遵循相关规则，能够较为自由地开展研究，并不存在过度担心惊动美国人的情况 。
您能否给我们举一个目前令您的团队最为兴奋的生成式 AI 模型应用的具体例子？
目前，阿卜杜拉国王科技大学（KAUST）的研究人员正在全力开发一种人工智能化学家。它能够通过 “阅读” 海量的化学论文、专利以及其他相关文件，同时结合对分子和反应计算特性的预测，来深入理解化学领域的知识。
为了让这个人工智能化学家能够处理现实世界中的化学反应，研究团队正将其集成到一个完全自动化的机器人化学实验室中。在这个实验室里，化学反应过程无需人工干预，全由系统自动完成。如此一来，人工智能化学家便可以大显身手，去探寻全新的反应，创造出此前从未有过、具备特定理想特性的新材料。这其中涵盖了发现能最大化产量或减少浪费的新化学反应，以及找到可直接用于空气碳捕获的新材料。
通过让这些人工智能科学家自主管理实验室，整个科学发现的过程有望迎来革命性的变革。未来，我们期待看到更多基于此的创新成果，为化学领域乃至整个科学世界带来新的突破 。
KAUST 是生成人工智能卓越中心的所在地，施密德胡伯在这里专注于跨领域人工智能应用的研究。（来源：AFP，Getty Images）
沙特愿景如何与您的 AI 理想共鸣？
沙特阿拉伯在短短几年间取得了巨大进步，其变革速度之快，在世界上几乎没有其他国家能与之相比，这使得沙特阿拉伯成为一个极具吸引力的地方。尤其值得一提的是，该国人口相较于 50 年前增长了六倍。如今，沙特的大多数民众年轻且乐观，很多人深信人工智能会让他们的生活变得更加美好。引人注目的是，女性在沙特获得了大量机会，沙特女性创始人的初创企业比例甚至高于欧洲或加利福尼亚。
我所在的大学坐落在红海之滨，这里距离人类文明的起源地不远，吸引了来自世界各地的优秀学者。他们来自 100 多个国家，在这里享受着优越的工作条件和高品质的生活。在阿卜杜拉国王科技大学（KAUST），我们能够开展自认为最重要的人工智能相关研究。
作为学者，我们通常会将研究成果公开发布，并且开源我们的人工智能代码，这样一来，全世界都能从沙特的资助中获益，而不仅仅是当地民众。我们期望在人工智能领域的工作，能够为科学的新黄金时代贡献力量，就如同一千多年前开启的伊斯兰黄金时代一样，那时中东在科学技术领域，尤其是自动信息处理方面，曾领先于世界。
沙特希望引领科技新黄金时代，这在多大程度上是沙特 “2030 愿景” 的成果，您的研究又在多大程度上受到了“2030 愿景”的影响？
沙特的“2030 愿景”十分大胆。我现在依旧坚持十几岁时就确立的人生目标：创造一个在各方面都比我更聪明的人工智能。由于这一目标一旦达成将产生深远影响，所以它几乎与任何借助人工智能实现无限未来繁荣的愿景相契合，沙特的“2030 愿景”也不例外。在“2030 愿景”的推动下，沙特在人工智能领域的投入与发展，为我的研究提供了良好的环境与支持，激励着我朝着实现目标不断努力 。
未来五年，沙特阿拉伯将在全球人工智能生态系统中扮演什么角色？
沙特阿拉伯及其公共投资基金（PIF）对人工智能领域展现出了强大的投入意愿，愿意投入巨额资金。沙特开展了一个名为 “未来经济” 的大型项目，涵盖了智能城市建设、太空探索、量子计算以及人工智能等多个前沿领域。
我们所在的阿卜杜拉国王科技大学（KAUST）的生成人工智能中心，重点聚焦于生成人工智能方向。而我团队所进行的人工智能研究具有基础性特质，几乎能应用于所有相关领域。可以预见，在未来五年，沙特凭借其资金投入和项目布局，有望在全球人工智能生态系统中成为重要的推动者，在智能城市建设与人工智能融合等方面引领具体实践，为人工智能技术的落地应用提供新的范例与思路。
沙特“2030 愿景”核心目标（来源：Vision 2030官方网站）
被称为 “AI 教父” 有何感受？
一个人不可能独自凭空创造出人工智能，这需要整个文明的共同努力。一方面，需要有人创建算法、基础学习方法等；另一方面，还得有计算机来运行这些学习算法，这就需要有人设计和优化计算机。在我的调查报告《现代人工智能和深度学习注释史》中，就提到了一些先驱者，我们都是站在他们的肩膀上前行。
此外，制造计算机需要从地下开采矿石，这就涉及到采矿的人；从事这些工作的人需要吃饭，这又离不开农民。当然，还需要有客户，比如电子游戏玩家，否则计算机就没有市场，也就没有动力去制造它们了。所以说，构建人工智能需要整个文明的全方位协作。
个人经历如何塑造了您的 AI 研究理念？
我在十几岁的时候比较懒，做作业或者解决其他问题时，总想用最少的精力。要是碰到无法理解的事情，我就会去寻找最简单的解释。所以在 20 世纪 70 年代，我很自然地萌生了一个宏大的想法：为整个宇宙找到最简单的解释，打造一个能在我有生之年解决所有可解问题的人工智能，这样我就能退休了。
实际上，这也解释了我后续的所有工作，比如寻找计算所有可计算宇宙的最快算法，研究理论上最优的通用人工智能（AGI），像哥德尔机，还有所有用于实用人工智能的深度学习神经网络，例如 1991 年为 ChatGPT 中的 G、P 和 T 奠定基础的相关研究。
施密德胡伯所撰《现代人工智能和深度学习注释史》Annotated History of Modern AI and Deep Learning（来源：施密德胡伯个人 AI 博客）
如何平衡 AI 自主探索与人类价值观？
一个比较务实的解决思路是，我们得像养育孩子那样建立相应的机制。毕竟，我们无法保证孩子永远不会犯错。但我们可以通过偶尔给孩子布置一些外界给定的任务，对他们的不良行为予以惩罚，对良好行为给予奖励，以此大大提升他们成长为对社会有用之人的可能性。
从另一个角度看，具有好奇心的系统很难预测，很难甚至无法证明这份好奇心不会引发不良后果。这就是为什么我花费大量时间去推广这类系统，让大家意识到它们的存在，并思考它们可能带来的影响。
您如何看待未来几十年人类创造力与人工智能创新之间的相互作用，这是否值得我们担忧呢？
当下，部分人类的创造力依旧领先于最具创造力的机器。然而，鉴于计算成本每五年便降低至原来的十分之一，人工智能科学家和艺术家的数量势必会持续增长。在不久的将来，最具创造力与影响力的科学家或许将不再是人类。
这个问题让我回想起半个世纪前的事情。古腾堡发明印刷机后，人们不再单纯从现实世界的亲身经历中学习，而是在生活的几乎各个方面，都依赖于突然广泛传播的印刷文本。特别是马丁路德借助这项新技术，发起了过去 1000 年里唯一一次重大的宗教运动 —— 宗教改革。随后，天主教徒利用印刷机宣称路德在传播假新闻。再后来，科学家也开始用它来传播其他类型的思想。如今，大多数人都认同印刷和阅读对现代社会至关重要。人工智能的发展与之类似。
在关于人工智能应如何融入我们生活和工作的持续争论中，我们经常听到 “道德人工智能” 这个说法，这个词对您而言意味着什么？
我不太确定“道德人工智能”的确切含义。道德标准似乎在很大程度上受环境、地域和时间的影响。业内人士告诉我，我实验室发明的人工神经网络，不仅改善了医疗保健状况，还被用于控制军用无人机。这算是不道德的应用吗？许多乌克兰人认为，在抵御俄罗斯战争机器的过程中，使用人工智能控制无人机是合理的。
这让我想起 20 世纪 80 年代发生在我家乡慕尼黑的一件小事，当时自动驾驶汽车开始出现。类似的技术也可被军方利用，比如作为自动驾驶的地雷探测器，很多人会认为这是人工智能在军事领域的道德应用。我曾签署过警告不要使用人工智能武器的信件，但我没有签署《停止大模型 AI 实验公开信》。这封信多次使用 “我们” 一词，指代 “我们人类”。但正如我过去多次指出的，并不存在一个能让所有人都认同的 “我们”。询问 10 个不同的人，就会得到 10 种关于什么是 “好的”“合乎道德的” 不同观点。我预测这封信不会产生重大影响，因为许多人工智能研究人员、公司和政府会完全忽视它。事实证明，我是对的。
您对人类与人工智能的关系最终有何期望？
多年来，我一直预测我们的人工智能将继续让人们的生活更长寿、更健康、更轻松、更幸福 。
