直擊全球最強(qiáng)AI大會(huì)：圖靈獎(jiǎng)、諾獎(jiǎng)和AI大佬不談AI，只講「人」 好的

7 月 17 日至 20 日，2026 世界人工智能大會(huì)暨人工智能全球治理高級(jí)別會(huì)議主論壇（WAIC 2026）正式召開(kāi)。作為一年一度的 AI 行業(yè)盛會(huì)，今年大會(huì)依然聚集了國(guó)內(nèi)外大模型公司、AI 應(yīng)用和硬件廠商，雷科技（ID：leitech）旗下 AI 新媒體「雷科技 AGI（leikejiagi）」也派出報(bào)道團(tuán)，赴上海進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)報(bào)道。

在大會(huì)首日，臺(tái)上談?wù)撟疃嗟漠?dāng)然還是模型、智能體、世界模型和具身智能。但當(dāng)這些專家、學(xué)者和商業(yè)領(lǐng)袖把話題繼續(xù)往前推，最后反復(fù)撞上的卻是同一個(gè)問(wèn)題：

機(jī)器越來(lái)越能干之后，人要做什么？這可能也是普通人今天最想問(wèn)，卻最難從一場(chǎng)技術(shù)大會(huì)上得到答案的問(wèn)題。

圖片來(lái)源：雷科技

過(guò)去幾年，業(yè)界最常給出的回答是「AI 不會(huì)替代人，會(huì)使用 AI 的人會(huì)替代不會(huì)使用 AI 的人」。這句話不能說(shuō)錯(cuò)，但到了智能體可以連續(xù)執(zhí)行任務(wù)、AI 開(kāi)始進(jìn)入科研和物理世界的 2026 年，它已經(jīng)有點(diǎn)不夠用了。真正的變化早已超出多學(xué)一個(gè)工具，越來(lái)越多原本需要人完成的回答、操作乃至決策，都可以被機(jī)器接過(guò)去。

人當(dāng)然不可能在每一個(gè)環(huán)節(jié)都贏過(guò)機(jī)器。但這也不意味著，普通人只能一邊學(xué)習(xí)最新工具，一邊等待自己的工作被重新定價(jià)。翻完 WAIC 的公開(kāi)演講、圓桌和現(xiàn)場(chǎng)對(duì)話，我更愿意把答案概括為四件事：

1. 不再和機(jī)器比賽答案，守住問(wèn)題和目標(biāo)；
2. 不把自動(dòng)化省下的時(shí)間全部還給工作；
3. 可以授權(quán) AI 執(zhí)行任務(wù)，但不能外包價(jià)值與責(zé)任；
4. 最后，始終給自己留一條可以轉(zhuǎn)向的路。

人類不用再和機(jī)器比賽答案

「要提好的問(wèn)題，這可能是非常重要的，甚至比有答案更加重要。」

在 WAIC 的 AI for Science 圓桌上，復(fù)旦大學(xué)教授邱錫鵬把給年輕人的建議壓縮成了這一句話。聽(tīng)上去有些老生常談，但放在 AI 已經(jīng)能夠?qū)懘a、做研究、調(diào)用工具的今天，這句話有了新的分量。

過(guò)去，很多職業(yè)的門檻建立在「知道答案」上。你記得更多知識(shí)、熟悉更多流程、能更快產(chǎn)出一份文檔，就能在組織里獲得更高的位置。但大模型做的第一件事，就是讓標(biāo)準(zhǔn)答案和標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)出迅速變便宜。

圖靈獎(jiǎng)得主理查德·薩頓也提醒，今天的 AI 主要還是在使用人類知識(shí)，再把這些知識(shí)交付給人。它會(huì)寫(xiě)、會(huì)畫(huà)、會(huì)計(jì)算，卻仍然缺少圍繞目標(biāo)行動(dòng)并通過(guò)現(xiàn)實(shí)反饋不斷修正的第一視角經(jīng)驗(yàn)。他甚至直言，現(xiàn)在的 AI 依然「比較弱小而且是不可靠的」。

圖片來(lái)源：WAIC

問(wèn)題是，薩頓并不認(rèn)為這種局限會(huì)一直存在。AI 正從靜態(tài)的「人類數(shù)據(jù)時(shí)代」走向能夠在行動(dòng)中學(xué)習(xí)的「經(jīng)驗(yàn)時(shí)代」。一旦機(jī)器可以自己預(yù)測(cè)、行動(dòng)、獲得反饋和調(diào)整，普通人只靠記憶知識(shí)、熟練執(zhí)行流程建立的優(yōu)勢(shì)還會(huì)繼續(xù)變薄。

這時(shí)候，人最值得訓(xùn)練的能力就要往前挪一步：先決定要解決什么問(wèn)題，結(jié)果應(yīng)該滿足哪些條件，哪些代價(jià)不能接受，再判斷機(jī)器給出的答案到底有沒(méi)有意義。

這也解釋了為什么同一場(chǎng)圓桌上，諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)得主奧馬爾·M·亞吉一邊肯定 AI 把一些過(guò)去耗時(shí)數(shù)周、數(shù)月的化學(xué)研究大幅加速，一邊又擔(dān)心，如果科學(xué)家不主動(dòng)嘗試和檢驗(yàn)，最后可能變成由智能體告訴人「科學(xué)應(yīng)該怎么做」。

AI 帶來(lái)了更多答案，但也把困難轉(zhuǎn)移到了選擇上：什么值得問(wèn)，哪個(gè)方向值得投入，哪個(gè)結(jié)果應(yīng)該進(jìn)入現(xiàn)實(shí)世界。

中國(guó)工程院院士、阿里云創(chuàng)始人、之江實(shí)驗(yàn)室主任王堅(jiān)從另一條路徑講了類似的變化。今天的大模型讀過(guò)大量論文、書(shū)籍和網(wǎng)頁(yè)，但自然世界的大量知識(shí)其實(shí)藏在光譜、遙感、地震波、基因序列和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)里。

王堅(jiān)，圖片來(lái)源：WAIC

下一代科學(xué)基礎(chǔ)模型如果能直接理解這些數(shù)據(jù)，AI 就不只是在復(fù)述人類寫(xiě)過(guò)的結(jié)論，也可能從舊數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新問(wèn)題。

到了那一天，人類也許不再壟斷發(fā)現(xiàn)。但至少在相當(dāng)長(zhǎng)時(shí)間里，哪些發(fā)現(xiàn)值得追求、如何驗(yàn)證、應(yīng)該用在什么地方，仍然需要人來(lái)回答。

所以普通人面對(duì) AI 的第一種自處，是放下把自己訓(xùn)練成更快機(jī)器的焦慮，從「我會(huì)不會(huì)做」往前走到「這件事為什么要做」。會(huì)寫(xiě)一份方案當(dāng)然有用，能定義方案要解決的真實(shí)問(wèn)題更重要；會(huì)讓 AI 生成十個(gè)答案很容易，知道第十一個(gè)問(wèn)題是什么，才越來(lái)越稀缺。

被解放的時(shí)間，不能只用來(lái)接更多工作

「物理智能的使命，是把人還給人。」復(fù)旦大學(xué)通用物理智能研究院院長(zhǎng)蘇昊如是說(shuō)。

在他的設(shè)想里，機(jī)器人承擔(dān)的是老人翻身、重物搬運(yùn)，以及高空、井下、高溫環(huán)境里的危險(xiǎn)作業(yè)；人退到安全線之后，繼續(xù)承擔(dān)陪伴、關(guān)懷、判斷和創(chuàng)造。這個(gè)分工很理想，也很容易得到認(rèn)同。

但換到今天的辦公室，事情往往是另一種走向。AI 幫人節(jié)省一小時(shí)，組織不一定把這一小時(shí)還給生活，更可能順手再塞進(jìn)兩項(xiàng)任務(wù)。一個(gè)人借助智能體擁有過(guò)去一個(gè)團(tuán)隊(duì)的產(chǎn)出能力，公司也可能反過(guò)來(lái)追問(wèn)，為什么還需要原來(lái)那支團(tuán)隊(duì)。

這就是「AI 解放人」最容易被忽略的另一面。技術(shù)可以消滅一部分重復(fù)勞動(dòng)，卻不會(huì)自動(dòng)決定省下來(lái)的時(shí)間歸誰(shuí)，更不會(huì)自動(dòng)保證勞動(dòng)者因此過(guò)得更好。

階躍星辰董事長(zhǎng)印奇判斷，未來(lái)工程師、設(shè)計(jì)師和研究員都可能擁有專屬智能體，「一個(gè)人具備一個(gè)團(tuán)隊(duì)的能力。」作為商業(yè)領(lǐng)袖，他看到了個(gè)人能力被十倍放大的機(jī)會(huì)。但從普通人的角度看，這個(gè)判斷還需要補(bǔ)上后半句：

當(dāng)個(gè)人產(chǎn)出被放大十倍，收益如何分配，工作強(qiáng)度會(huì)不會(huì)也被放大十倍？

圖片來(lái)源：階躍

好的 AI 應(yīng)該增強(qiáng)人的能力、拓展人的邊界，讓人在使用中獲得知識(shí)、能力和成長(zhǎng)，而不是讓人對(duì)產(chǎn)品形成依賴。這條尺度不只適合判斷產(chǎn)品，也適合判斷自己的工作。使用 AI 一段時(shí)間后，可以回頭問(wèn)三個(gè)很具體的問(wèn)題：

離開(kāi)這個(gè)工具，我是否更理解原來(lái)的問(wèn)題？我有沒(méi)有因此掌握一套可遷移的方法？它省下來(lái)的時(shí)間，究竟變成了新的創(chuàng)造、關(guān)系和休息，還是只換來(lái)了更多任務(wù)？

如果答案始終是后者，那么 AI 確實(shí)提高了效率，卻沒(méi)有把人還給人。

圖靈獎(jiǎng)得主約翰·霍普克羅夫特在現(xiàn)場(chǎng)談教育時(shí)也講到，大學(xué)最根本的使命，是幫助學(xué)生發(fā)現(xiàn)自己的志趣，并找到能夠彰顯自我價(jià)值的職業(yè)道路。在一個(gè)無(wú)法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)下一次技術(shù)轉(zhuǎn)向的時(shí)代，比追逐短期熱門技能更穩(wěn)妥的策略，是培養(yǎng)能夠適應(yīng)變化的人。

興趣在這里不是什么文藝說(shuō)法。它意味著當(dāng)一項(xiàng)熟練技能被迅速自動(dòng)化之后，你還有動(dòng)力繼續(xù)追問(wèn)、學(xué)習(xí)和重新組織自己的工作。AI 可以替人完成越來(lái)越多過(guò)程，但一個(gè)人愿意把長(zhǎng)期注意力放在哪里，仍然會(huì)決定他最終積累出什么。

可以讓 AI 執(zhí)行，但別把責(zé)任一起交出去

如果說(shuō)大模型主要改變的是「誰(shuí)來(lái)回答」，智能體改變的就是「誰(shuí)來(lái)執(zhí)行」。印奇在演講中提出，電腦、手機(jī)、汽車和機(jī)器人會(huì)成為同一智能體在不同場(chǎng)景里的「身體」。智能體不僅能調(diào)用工具，還可能擁有身份、能力和信用，自主尋找伙伴、組織協(xié)作甚至完成交易。

問(wèn)題是：智能體代表誰(shuí)行動(dòng)，后果由誰(shuí)負(fù)責(zé)，身份是否可信，權(quán)限能否控制，行為能否追溯。

這些問(wèn)題聽(tīng)起來(lái)很像行業(yè)治理，落到普通人身上并不遠(yuǎn)。讓 AI 改一段文字，錯(cuò)了可以重來(lái)；讓它代發(fā)一封郵件、操作賬戶、提交申請(qǐng)、安排醫(yī)療建議，錯(cuò)誤就可能進(jìn)入真實(shí)關(guān)系、金錢和制度，甚至很難撤回。

清華大學(xué)蘇世民書(shū)院院長(zhǎng)、清華大學(xué)人工智能國(guó)際治理研究院院長(zhǎng)薛瀾在主論壇上說(shuō)得更直接：「涉及價(jià)值判斷的問(wèn)題不能交給 AI。」

人犯錯(cuò)之后，可以區(qū)分故意和過(guò)失，也可以被追責(zé)、受罰；AI 本身沒(méi)有能夠承擔(dān)法律和道德后果的主體人格。出了事故，責(zé)任最終仍然要沿著開(kāi)發(fā)、部署、運(yùn)營(yíng)和使用的完整鏈條，落回具體的人與組織。

所以普通人使用智能體，提示詞寫(xiě)得多漂亮沒(méi)那么重要，更該看有沒(méi)有設(shè)置邊界。涉及公開(kāi)發(fā)布、身份、隱私、金錢、醫(yī)療和法律時(shí)，權(quán)限應(yīng)該盡量小，關(guān)鍵步驟應(yīng)該保留確認(rèn)，過(guò)程應(yīng)該能夠查看，操作應(yīng)該可以撤銷。

這并非對(duì)技術(shù)過(guò)度謹(jǐn)慎。習(xí)近平主席就在大會(huì)開(kāi)幕演講上指出，智能體是人工智能產(chǎn)品和服務(wù)的新形態(tài)，應(yīng)當(dāng)明確決策權(quán)限和行為邊界，建立行為追溯和風(fēng)險(xiǎn)提示機(jī)制，著力提升智能體內(nèi)生安全能力，化解應(yīng)用衍生風(fēng)險(xiǎn)。

說(shuō)到底，授權(quán)只是把一項(xiàng)任務(wù)交給機(jī)器，不能順手把判斷和責(zé)任也丟進(jìn)去。AI 越像一個(gè)可以替你辦事的伙伴，人越要清楚什么時(shí)候必須親自出現(xiàn)。

始終給自己留一條可以轉(zhuǎn)向的路

普通人當(dāng)然還是要學(xué) AI。

但真正值得學(xué)的，不是某個(gè)模型的按鈕、某一種提示詞格式，甚至不只是眼下最熱門的一套工作流。工具迭代越來(lái)越快，把自己綁定在單一平臺(tái)和單一流程上，可能剛熟練就迎來(lái)下一次重做。

「所有既有的慣性、對(duì)原始經(jīng)驗(yàn)的依賴性現(xiàn)在都在降低。」北京智源人工智能研究院研究員、Sand.ai 創(chuàng)始人曹越將新一代人的特點(diǎn)概括為更善于放棄舊經(jīng)驗(yàn)，年輕人在使用新工具時(shí)的深度和能力，很大程度上取決于他們是否「愿意相信、敢于相信」。

青年科學(xué)家對(duì)話，圖片來(lái)源：WAIC

WAIC 青年科學(xué)家對(duì)話中，清華大學(xué)人工智能學(xué)院助理教授兼元環(huán)智能首席科學(xué)家劉子鳴補(bǔ)充說(shuō)：「新一代」和年齡無(wú)關(guān)，關(guān)鍵是會(huì)不會(huì)拿已經(jīng)失效的經(jīng)驗(yàn)機(jī)械處理新問(wèn)題。Recursive 創(chuàng)始成員諸葛鳴晨也指出，五年前的 AI 和今天已經(jīng)完全不同，「要讓自己始終保留一條新路徑」，不要等到新事物產(chǎn)生影響時(shí)再被動(dòng)應(yīng)對(duì)。

所謂留一條新路徑，不一定是辭職轉(zhuǎn)行。它可以是主動(dòng)把 AI 接進(jìn)一項(xiàng)真實(shí)工作，看它哪里能用、哪里會(huì)錯(cuò)；可以是在主業(yè)之外保留一種持續(xù)學(xué)習(xí)的能力；也可以是不把資料、流程和個(gè)人知識(shí)全部鎖進(jìn)一個(gè)平臺(tái)，給自己留下更換工具的余地。

更重要的是，別只在對(duì)話框里學(xué)習(xí) AI。薩頓把經(jīng)驗(yàn)看作智能的來(lái)源，蘇昊說(shuō)物理世界是「最誠(chéng)實(shí)的考官」，背后其實(shí)是同一個(gè)道理：任何看起來(lái)漂亮的輸出，最后都要交給現(xiàn)實(shí)檢驗(yàn)。

方案有沒(méi)有人愿意用，代碼能不能運(yùn)行，內(nèi)容是否經(jīng)得起事實(shí)核查，決策會(huì)不會(huì)傷害具體的人，這些反饋無(wú)法靠多問(wèn)模型幾輪完全替代。

AI 時(shí)代，普通人的安全感不會(huì)來(lái)自掌握所有新工具，這也不可能。它更可能來(lái)自一套不容易過(guò)期的能力——能提出問(wèn)題，能核查結(jié)果，能在現(xiàn)實(shí)中試錯(cuò)，知道哪些判斷不能外包，也能在舊經(jīng)驗(yàn)失效時(shí)重新選路。

這當(dāng)然不能保證每個(gè)人都不受技術(shù)沖擊。但在宏觀答案到來(lái)之前，普通人仍然可以先守住自己的位置。不必證明自己比機(jī)器更像機(jī)器，也不要因?yàn)闄C(jī)器能做更多事，就把目標(biāo)、責(zé)任和生活一并交出去。讓 AI 接過(guò)那些重復(fù)、危險(xiǎn)和消耗人的工作，把省下來(lái)的時(shí)間還給關(guān)系、判斷、創(chuàng)造和重新選擇。

這可能才是「把人還給人」對(duì)普通人最現(xiàn)實(shí)的意義。

主題為「智能伙伴·共創(chuàng)未來(lái)」的WAIC2026正在火熱開(kāi)展中！
AI敘事路線從模型參數(shù)堆疊，轉(zhuǎn)變到Agent生產(chǎn)力落地；異構(gòu)協(xié)同、光子計(jì)算持續(xù)提高計(jì)算上限；具身智能加速應(yīng)用，機(jī)器人到家進(jìn)廠讓物理AI變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。
雷科技WAIC探展團(tuán)已抵達(dá)上海，直擊AI產(chǎn)業(yè)化落地年度巔峰時(shí)刻，敬請(qǐng)關(guān)注！