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“一个是有边界，一个是有局限。”
“萝卜萝卜，撞人了，萝卜撞人了，看到没有？”
7月的第一周，一辆汽车在红绿灯路口与一名行人发生碰撞的视频在社交媒体流传，其中，视频画外音提到的“萝卜”，指的正是百度公司刚刚在武汉扩大商业化运营规模的无人驾驶出租车——“萝卜快跑”。
而这起事件，不仅冲上热搜，也引发了后续一系列关于“失业危机”和“人机冲突”的争论。
在此事发生之前的一周。
我们恰好在北京清华科技园内，见到了曾任百度总裁，时任清华大学智能产业研究院（AIR）院长的张亚勤。两年半以前在同一地点的一次专访中，他便坚定地告诉我们无人驾驶是必然的未来。
那时，ChatGPT尚未问世，无人驾驶汽车也只是个别试验区内的一种新奇“概念”。大多数人对人工智能的发展尚未有今日这般热烈的讨论......
而现在，无人驾驶技术作为人工智能技术在应用层面的一个实践，似乎已经让我们触摸到了未来的形状，当然，还有似乎一触即发的某种“威胁”。当科技不断演进，人与机器共存的时代终将来临，此时身为普通人的我们，又该如何找寻自身的位置？
无人驾驶的ChatGPT时刻
“自动驾驶最近开始做起来了，武汉的，我花了好多时间在武汉。”
他戴着和三年前相同的一副半黑框眼镜，神色中又多了几分笃定。2021年，在《财新时间》对张亚勤的首次专访中，他就告诉我们“无人驾驶一定会实现的”“再过5年10年，你会看到越来越多的车没有人在驾驶；再过30年，如果车里面有人的话，你是会觉得很稀奇的”。
2021年12月《财新时间》专访张亚勤
张亚勤对无人驾驶汽车的笃定信仰来源于他过去数十年的研究和工作经历。
12岁成为中国年龄最小的大学生、19岁赴美留学、23岁博士毕业......在世纪之交他选择回国，与李开复一起筹建了微软中国（亚洲）研究院。当时他曾带领团队开发过一个操作系统Windows CE，后来成为全球最大的嵌入式操作系统，在传统车载领域得到广泛应用。
2014年，张亚勤又应李彦宏的邀请出任了百度总裁，在5年的时间内，他专注研究自动驾驶、云计算、芯片等AI前沿技术，其中最重要的节点发生在2017年——百度发布了Apollo（阿波罗）计划，目的是向汽车行业提供一个软件平台，帮助合作伙伴快速搭建一套完整的自动驾驶系统。如今行驶在武汉街头的“萝卜快跑”，正是搭载了百度Apollo第六代自动驾驶系统解决方案的无人车。
“我刚开始在百度做Apollo，就给他们定了一个目标，说是（自动驾驶）要达到比人类驾驶的安全性高十倍，才可以上路，做商业运营，后来他们达到了”。
2018年，时任百度总裁张亚勤介绍Apollo自动驾驶开放平台
“安全性高十倍”是基于过去7-8年的测算数据，加上国外如谷歌Waymo等知名案例的数据作为参考，综合得出的结论。另外，“机器所能感知到的内容比人的肉眼要多得多”，比如激光雷达、传感器等装置，可以让汽车在天气差、夜晚能见度低等特殊情形下，降低事故的发生率。不过，张亚勤也坦言，“任何事物，包括无人驾驶在内，都不可能是100%安全的”。
“那出了事故怎么认定？”
对此，张亚勤表示“谁提供服务，谁就要负责任”，对于私家车来说可能更复杂一些，“保险公司、车厂等，可能都会一起来负责”。但整体来讲，他认为未来的事故率会是现在的1%甚至1‰，随着安全性的提升，社会的保险体系和政策法规也会更加系统完善。
然而，站在不同立场的群体对待问题看法可能很不一样。在舆论层面，人们围绕着无人车的安全性、出现事故如何问责，以及是否会冲击网约车司机就业等问题，产生了较多质疑和争论。在《财新时间》的抖音账号下方，关于无人驾驶的内容有四千多条评论。
无人驾驶出租车引发舆论热议
在采访进行的时候，我们或许没有预见到几日之后，武汉萝卜快跑的新闻会引起如此之大的争议，但这的确是一个无法回避的问题。
“现在经常讲到说可能（无人驾驶让）很多司机可能没有工作了，但是每一个产业，每一个新技术，它都会让一些工作消失。”但同时，“无人驾驶会创造一些新的机会”，比如检测汽车是否安全，碰到问题及时处理的控制中心的岗位，网约车司机就可以做；在数据的收集和处理方面也需要更多技术人员。“我们要做的就是希望每一个人都要去学习”，同时也需要政府和企业的协同努力。
或许这一次的讨论正是我们直面问题的开始。
如何发展
“这两年变化很大”
“两年半了，变化很大，那时候还没有ChatGPT”
2021年底，《财新时间》首次采访张亚勤时，ChatGPT还没有出现，如今，人们已经开始用“ChatGPT时刻”形容技术领域的关键转折点。
2021年《财新时间》专访张亚勤时，
ChatGPT还未面世，如今已经被公众广泛使用
对于AI领域的现状，张亚勤将其拆分为三个层次向我们讲解，分别是“基础层、模型层和应用层”，他表示，中国目前在模型层面投入过热，导致“太多泡沫”、同质化严重，他认为“大模型迭代曲线总有一天会放缓”，估计1-2年之后只有5-10个大模型可以在激烈的市场竞争中存活。
而在基础层面，如硬件、芯片、模型架构、算力等方面，中美之间还有较大差距。其中，在模型架构方面，当前居于主流的Transformer（模型结构）和Diffusion（扩散结构），在张亚勤看来，会在5年之后被全新的架构所取代，从而解决现存的模型计算效率低、推理功能弱、缺乏拟人化的知识记忆系统等问题。
Transformer（模型结构）和Diffusion（扩散结构）
在应用层面，张亚勤表示，基于AI大模型产生的应用，与二十年前出现的移动互联网，在商业模式上没有本质变化。区别是在AI时代，应用的规模会更大；另外，通用人工智能的实现将带来“涌现效应”，数字智能体之间通过相互学习，快速升级迭代，从而将带来生产力的大幅提升。
张亚勤创立的清华智能产业研究院的虚拟医院项目
如何治理
当许多人才刚刚开始了解AI的作用，甚至才初次听说什么是AI时，AI治理的议题已经被提上了日程。前沿研究人员不仅清晰地看到了AI的广阔前景，也深刻意识到了其带来的种种挑战。
张亚勤认为，无论是信息智能、物理智能，还是生物智能，都可能面临AI的风险，这些风险按层次递增。信息智能领域的问题，例如幻觉、边界以及深度伪造，其整体风险相对可控。物理智能方面，如无人驾驶汽车和无人机器人，则存在设计风险和大模型被不法分子滥用的可能。而在生物智能阶段，当AI与人脑、器官、生物体深度结合时，若发生失控，风险将成倍增加。这种治理意识必须尽早建立，尽早行动，不能等到事态失控后才开始应对，那时为时已晚。
其实人类在技术发展的历程中，早已经吃过了类似的苦头。所以这一次，应该尽早准备。
如何学习
“对于自己的后辈，您最大的担忧是什么呢？”
在过去的一次采访当中，张亚勤曾说人工智能的时代，以往靠死记硬背的学习方式已经不适合了，需要培养人的批判性思维。然而，批判性思维不仅要求我们对他人的言论和观点保持批判态度，还需要将这种态度运用于自身，通过元认知来进行自我审视和反思。张亚勤本人作为12岁就升入大学的“少年天才”，他的学习经历其实不具备太多的代表性。一个很现实的问题是，在机器学习的时代，对于绝大多数普通人而言，如果没有扎实的知识积累和学习训练，过于依赖机器获取信息和生成内容，批判性思维又该如何养成呢？
《财新时间》采访接近尾声，我们来到了清华智能产业研究院楼外的一片开放区域，极具科技感的钢架结构搭建成了一片穹顶，正值暑期，众多小学生在周边游览。
张亚勤想了想，说“我担忧人们不学习不思考”。他认为，人类最重要的东西就是不断探索未来的好奇心，以及人性中的温情，这些都是机器替代不了的。
事实上，即便是站在人工智能技术发展最前沿的人也很难给出一个坚定的答案，一方面为技术即将可能带来的人类变革激动鼓舞，另一方面，面对那些未知的缺失或是改变，即便最坚定的技术派也依然要回望人性中的温情。
“人最后为什么要做科技？为什么要做人工智能？为什么有机器人？”更为深度思考和问题的答案都会在财新网当中的《财新时间》访谈节目全片找到。
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本期嘉宾
张亚勤
中国工程院院士
清华大学讲席教授、智能产业研究院（AIR）院长
对谈人
袁小珊
《财新时间》制片人、主持人
监制：仇一
编导、撰稿：高凌云
剪辑：孔维能 王学武 仝瀚元
摄像：王学武 龚高 孔维能
动效：仝瀚元
视觉设计：吴琦
运营：王瑶（实习）
商务支持：徐芳菲
商务及采访合作需求，请联系：fangfeixu@caixin.com
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