姚期智：AI时代，仅有渐进式能力会越来越不够

在清华大学人工智能学院2026级研究生开学典礼上，院长姚期智谈到，在AI时代更要培养真正独立的思考能力。相对安全的领域仍是概念性（conceptual）能力即原创性思考能力，仅有渐进式（incremental）能力会越来越不够；同学们要努力成为“AI的老板”。以下为讲话节选内容——

在AI时代，更要培养真正独立的思考能力

我想谈一谈人工智能在今天这个时代扮演的特殊角色。现在人工智能百花齐放、日新月异。一年以后，人工智能的情况可能和今天已经非常不一样。

最早，当人工智能在人脸识别、图像识别这些任务上达到甚至超过人的水平时，我们都非常高兴，因为它给我们的生活带来了很多方便。后来，人工智能突然成为了下围棋的高手，可以击败世界上最优秀的棋手，甚至它的很多棋法，人类顶尖棋手都无法用传统方式解释。

这件事已经开始改变一些人的生活。过去，顶尖围棋棋手被认为处在人类智慧的某种顶端。当机器也可以做到甚至做得更好的时候，就产生了一个新的问题：人类在这件事情上的价值究竟是什么？再后来出现了AlphaFold，它对生物学领域产生了非常大的震撼。蛋白质结构预测是分子生物学几十年来的重要难题，人工智能真正改变了这个领域的研究方式。

过去几年，我们也看到很多顶尖生物学家开始意识到，人工智能未来会在他们的研究中扮演非常重要的角色。凡是那些人类已经知道大致怎么做，但由于需要大量搜索、大量工程工作，导致发展受到人力限制的问题，人工智能都可能带来非常大的改变。例如生物制药寻找重要靶点，本身就包含大量搜索工作。有了AlphaFold以及后续技术，这个领域已经发生了非常大的变化。

材料科学也是如此。清华大学最近引进的一位诺贝尔化学奖获得者Omar M. Yaghi曾经谈到，他们团队过去需要一两年完成的工作，在使用人工智能之后，可能两三个星期就能够完成。这意味着，谁能够更好地使用AI，可能很快就会成为这个领域最有竞争力的团队。就像突然出现了一种新的基础技术一样，整个行业都需要重新探索如何使用它。

过去，人们可能觉得AI最擅长的是需要大量工程计算的工作，而像数学、理论计算机科学这些高度抽象、依赖逻辑和概念的科学领域，不太会受到影响。但是过去一年，我们已经看到AI可以独立解决一些几十年没有解决的数学问题。它并不是人与机器持续互动、共同完成，而是把问题交给机器之后，它经过几天的探索，真正给出了一个解法。这说明，即使是我们认为最抽象、最依赖纯逻辑的科学，人工智能也可能不断取得突破。

未来有一天，它有没有可能提出新的理论概念，甚至帮助解决量子力学起源、相对论解释这样的根本问题？如果具身智能的发展，让AI不只停留在文本和数字世界，而是真正能够掌握物理世界的信息，那么人工智能最终能够走到哪一步，目前仍然是一个开放的问题。当然，它也可能碰到极限，因为计算资源不可能无限增长。但究竟有多少问题最终能够被人工智能解决，这是一个非常重要的问题。

对于同学们来说，更实际的问题是：在这样的时代，我们应该怎样准备自己？如果只从操作性、计算和执行的角度来看，人是不可能和AI竞争的。未来很多工作都会被AI取代。所以，我们真正需要发展的，是那些至少在未来五年、十年里，AI还很难取代的能力和品质。

从今天来看，相对安全的领域仍然是概念性（conceptual）的能力，也就是原创性的思考能力。仅仅有渐进式（incremental）的能力，在AI时代会越来越不够，因为AI做这些可能比你更快。所以，我们要努力成为“AI的老板”。你当然可以使用AI，但AI应该是在你的指导之下工作，而不是你懒惰地让AI无限探索，最后由AI来告诉你应该做什么。未来如果AI产生了一些非常高深的想法，甚至可能你自己都听不懂。所以，人仍然需要掌握方向。

而要真正具有原创创新能力，传统的训练依然非常重要。这也是为什么我一开始和大家讲前面两点。你需要有比较广泛的知识，需要有哲学性的思维，也需要真正知道自己人生里最想做的是什么、什么事情对你最重要。只有这样，你才能在一个不断变化的时代里，持续分析自己应该做什么。换一句话说，你需要成为一个真正能够完全独立思考的人。

来源：清华大学人工智能学院微信公众号。

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