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盧森堡商學(xué)院馬托·尼亞夫羅談坐蔚來(lái)體驗(yàn):“是非常漂亮、非常好的電車(chē)”

  馬托·尼亞夫羅結(jié)合自身觀察指出,盧森亮非當(dāng)前大眾對(duì)AI的堡商認(rèn)知多局限于具體程序:在中國(guó)街頭隨機(jī)提問(wèn)“AI是什么”,人們常回答“DeepSeek”;在歐洲,學(xué)院答案則可能是馬托“DeepSeek”或“ChatGPT”。而他認(rèn)為,尼亞未來(lái)AI發(fā)展的夫羅核心趨勢(shì)是網(wǎng)絡(luò)與物理世界的深度融合,AI將不再被視為單一程序,談坐而是蔚體滲透到更多實(shí)體場(chǎng)景中,中國(guó)有望在這一融合進(jìn)程中發(fā)揮關(guān)鍵作用。驗(yàn)非

  他以參會(huì)途中的常漂常好車(chē)親身經(jīng)歷舉例:當(dāng)天乘坐的蔚來(lái)電車(chē),“是盧森亮非非常漂亮、非常好的堡商電車(chē)?!逼?chē)作為優(yōu)質(zhì)物理硬件,學(xué)院已深度嵌入AI技術(shù),馬托展現(xiàn)出“AI + 硬件”的尼亞融合成果。馬托·尼亞夫羅強(qiáng)調(diào),中國(guó)目前是全球安裝機(jī)器人數(shù)量最多的國(guó)家,在“AI + 硬件”領(lǐng)域積累深厚,未來(lái)這一融合模式將進(jìn)一步拓展至醫(yī)療保健、智能制造等更多行業(yè),催生豐富的創(chuàng)新應(yīng)用場(chǎng)景,為可持續(xù)發(fā)展注入新動(dòng)能。

  從全球協(xié)作視角出發(fā),馬托·尼亞夫羅表示,AI技術(shù)與ESG議題已突破國(guó)界限制,成為全球性挑戰(zhàn)與機(jī)遇。他呼吁歐盟、中國(guó)、美國(guó)及其他利益相關(guān)方加強(qiáng)交流與理解,共同搭建全球統(tǒng)一的人工智能管理框架,通過(guò)達(dá)成共識(shí)性協(xié)議,實(shí)現(xiàn)對(duì)AI的規(guī)范治理。同時(shí),他特別提出,在ESG發(fā)展背景下,如何借助AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)賦能,是各國(guó)、各行業(yè)未來(lái)需重點(diǎn)探索的方向。

  馬托·尼亞夫羅進(jìn)一步剖析了AI發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)。他以人類(lèi)大腦為參照:大腦憑借海量神經(jīng)元支撐創(chuàng)造力與科學(xué)發(fā)現(xiàn),能耗卻僅相當(dāng)于一個(gè)燈泡;而當(dāng)前生成式人工智能(AGI)發(fā)展中,為提升大數(shù)據(jù)中心的計(jì)算與分析能力,已投入數(shù)十億甚至數(shù)千億美元,能耗遠(yuǎn)高于人類(lèi)大腦處理數(shù)據(jù)的水平。盡管DeepSeek、ChatGPT等AI工具產(chǎn)出的仿生智能成果令人驚嘆,但尚未具備實(shí)現(xiàn)突破性科學(xué)發(fā)現(xiàn)的能力——他舉例說(shuō)明,有科學(xué)家向復(fù)雜AI模型輸入前伽利略時(shí)代的地心說(shuō)體系數(shù)據(jù),該模型始終無(wú)法突破認(rèn)知局限,無(wú)法完成從地心說(shuō)到日心說(shuō)的理念進(jìn)化。

  此外,他引用斯坦福大學(xué)教授的觀點(diǎn)指出,當(dāng)前多數(shù)AI模型雖能高效完成任務(wù),如同“天才少年”般產(chǎn)出驚人結(jié)果,但偶爾會(huì)出現(xiàn)“不靠譜”的情況,生成毫無(wú)依據(jù)的“幻覺(jué)”內(nèi)容。馬托·尼亞夫羅表示,相關(guān)領(lǐng)域?qū)<铱赏ㄟ^(guò)識(shí)別異常、及時(shí)修正來(lái)規(guī)避AI風(fēng)險(xiǎn)及錯(cuò)誤知識(shí)傳播,但兒童、學(xué)生等年輕群體易對(duì)AI產(chǎn)生盲目信任,甚至認(rèn)為無(wú)需學(xué)習(xí)歷史、生物學(xué)等基礎(chǔ)學(xué)科,依賴(lài)AI即可解決所有問(wèn)題。他警示,若新一代對(duì)AI答案形成絕對(duì)依賴(lài),可能引發(fā)認(rèn)知偏差等嚴(yán)重問(wèn)題;同時(shí)強(qiáng)調(diào),AI是提升效率、優(yōu)化教學(xué)的優(yōu)秀工具,但絕不能替代人類(lèi)的自主學(xué)習(xí)與深度思考,需理性看待其價(jià)值與局限。

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