对话硅谷人工智能研究院创始人皮埃罗：年轻人不要过度专业化，把人生押注在一件事上非常危险

出品｜搜狐科技

作者｜常博硕

编辑| 杨 锦

“AI是一个很好的裁员借口。”

“我仍然认为人工智能领域存在泡沫。”

皮埃罗·斯加鲁菲出生于1955年。在意大利都灵大学数学系毕业后，1984年，皮埃罗作为访问学者在哈佛大学研究人工智能，而后在1995年，他作为访问学者在斯坦福大学人工智能实验室深造。

皮埃罗·斯加鲁菲像是硅谷的一位长期观察者，一位横跨人工智能、认知科学与科技史的研究者，同时也是硅谷人工智能研究院的创始人。

他写书、做研究、组织论坛、记录历史，在过去几十年里，持续观察着技术如何改变世界,

从上世纪的“AI寒冬”到互联网浪潮，再到今天的大模型爆发，这位意大利裔美国学者始终用一种冷静的目光审视着AI这个领域。

近日，皮埃罗·斯加鲁菲出席了中关村“北纬诺贝巅峰对话”。在论坛上，与AI的火热现状不同，他的观点依然十分客观。

“人工智能的发展往往源于跨领域的意外融合，例如从电子游戏到强化学习，再到科学研究工具的转化路径。当前人工智能的发展依然存在逻辑推理能力不足、模型不完善等等问题，我们还是需要理性看待模型的能力边界，避免将AI过度神化。”

或许在硅谷的30年里，皮埃罗听过太多AI故事，也经历过太多次技术变革，他的判断总能保持一种与主流叙事拉开距离的冷静。

比如，在谈到今天的规模法则（Scaling Law）时，他对搜狐科技说，他并不认同“规模越大、智能越高”的逻辑。在他看来，这更像是一种阶段性的技术选择，而非终极答案。

在中关村北纬诺贝巅峰对话结束后，搜狐科技也与这位“硅谷精神布道师”进行了一场深度交流。

以下为本次对话精编：

搜狐科技：众所周知，硅谷一直是AI发展的风向标。您进入AI领域至今，看到的最大变化是什么？

皮埃罗·斯加鲁菲：变化非常多。我刚进入AI领域时，是一个完全不同的时代，而且很快AI就变得不受欢迎了，当时没有资金、没有投资，也很难找到工作甚至是外包项目，也就是所谓的“AI寒冬”。当时的计算机性能远远不够，甚至不如今天的智能手机，更不用说现在的大型数据中心了，所以很多想法无法落地。

从技术角度看，这些年来确实有一些新思路，比如大家熟知的Transformer是一个重要突破。但更大的变化在于使用方式，这也是为什么像英伟达这样的公司现在如此强大的原因。GPU大大改变了AI的发展，也让很多应用真正成为可能。

如果从算法公式本身来看，变化其实不大。从应用角度看，我当初进入AI的梦想比如推动医疗和健康领域的发展到今天依然没有改变。所以，有些东西没变，但在经济层面、资本投入、市场热度等方面，变化又非常巨大。

搜狐科技：现在几乎所有行业都在谈AI，资本也在大量涌入。您觉得AI领域存在泡沫吗？

皮埃罗·斯加鲁菲：我两年前就一直在说存在泡沫，现在依然这么认为。虽然过去两年我的判断“看起来不对”，但我还是认为有泡沫。这些公司的估值在我看来是非常不合理的。

从技术角度看，有些东西确实是实实在在的成果，但媒体往往只强调成功的部分，比如ChatGPT可以对话，但媒体不会告诉你它连国际象棋都下不好，而下棋这个问题，AI在30年前就解决了。所以我们也应该看到它做不到的事情。AI在很多方面很惊人，但它也会犯错。从这个角度看，泡沫是存在的。

但另一方面，也有真正成功的例子，比如旧金山湾区的Waymo自动驾驶，到处都能看到、可以随时叫车，而且目前没有造成致死事故，而人类司机却造成了很多事故。所以有些是炒作，有些则是真正的进步，目前是两者并存。

搜狐科技：最近像Block、Meta这样的公司在推进AI转型的同时进行裁员，一边削减人力一边增加AI投入。您如何看待这一趋势？这些裁员是AI提高效率导致的，还是对不确定性的防御性反应？

皮埃罗·斯加鲁菲：我认为这和AI关系不大，AI只是一个很好的借口。真正的原因是疫情期间，这些公司出于恐慌，大量招聘了工程师，甚至超出实际需求，公司之间也在竞争“抢人”。到了2026年，这些公司背负着大量高薪员工，而硅谷的成本非常高，所以裁员是迟早的事情。

如果裁员真的是因为AI，那么被裁的应该主要是软件工程师，因为目前AI真正开始替代的主要就是这个领域。但实际上，被裁的软件工程师并不多。如果真是AI导致的，你会看到软件工程师的薪资迅速下降，但现在还没有发生。

未来这种情况可能会出现，但目前来看，AI更多只是一个理由。

搜狐科技：很多人说AI会创造新工作，但现实是不少人可能正因为AI失业。您认为AI能创造就业是真实发生的吗，还是只是一个长期叙事？

皮埃罗·斯加鲁菲：我在硅谷反而看到很多人在创业，每天都有很多新公司诞生。有“一人公司”，但也有融资上亿美元、雇佣上百人的公司。我现在看到的更多是高薪工作的创造。

当然，任何技术都会带来失业。比如流水线出现时、打字员这个职业消失时，都是一样的。你说得对，会有人失业，但更重要的是思考会诞生什么新工作。

以媒体行业为例，你的工作仍然很有价值，关键是要思考AI如何让它变得更好。就像互联网刚出现时，亚马逊开始卖书，实体书店都非常恐慌，他们的担心是对的，书店确实被冲击了。但当亚马逊后来卖一切商品，雇佣的人甚至超过了所有书店员工。

还有博客、自媒体等等，这些工作以前都不存在。未来的工作很难预测，但可以肯定的是AI会极大提高生产力，那就一定会催生新的工作形态。

搜狐科技：当前主流观点认为，AI依赖scaling law(规模法则)，规模越大智能越高。您认为这条路径是否已经接近瓶颈？

皮埃罗·斯加鲁菲：我很多年前就不同意这种路径。当DeepSeek出现时，我很高兴，因为它证明了不需要那么庞大的系统。如果你想做“最强智能”，可能需要巨大算力。但如果只是做一个实用的AI，比如辅助医生，或者做眼镜上的实时翻译，其实可以用更简单、更便宜的方案实现。总体来说，我认为这条路实际上已经开始碰壁了。

搜狐科技：英伟达GTC大会让我们看到，当前的焦点已经从模型转向算力和基础设施。您认为当前AI商业模式是否过度依赖算力，甚至被其限制？

皮埃罗·斯加鲁菲：确实存在这种趋势。不同公司有不同模式，但可以看到英伟达的成功让大家都相信算力就是未来，于是也都在投资自己的芯片。

搜狐科技：如果只能给年轻人一条建议，您认为他们最应该避免的错误是什么？

皮埃罗·斯加鲁菲：最大的错误是只学习一项技能。在变化如此快的世界，把人生押注在一件事情上是非常危险的。比如很多人选择软件工程，以为这是“铁饭碗”，但是现在也开始焦虑了。

我的建议是：尽可能学习不同领域的知识。如果你有好奇心，就多学一点物理、化学、电工，甚至水管维修等。因为未来哪个技能会有用，是很难预测的。

我自己学的是数学，不是计算机科学。数学涉猎很广泛，从代数到微分几何都有涉及，这让你更容易适应变化。总的来说，不要过度专业化。

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