独家专访图灵奖得主吉勒斯·布拉萨德：量子计算+AI正驱动前所未有的科学探索

“人工智能与量子计算融合，其综合价值大于各自独立发展。”

图灵奖得主、量子密码学先驱吉勒斯·布拉萨德（Gilles Brassard）在接受南方财经记者独家专访时指出，量子计算与AI并非单向赋能的关系，而是相互促进的良性循环：短期内，AI能够助力量子算法优化，加速尚不成熟的量子技术落地；长期来看，成熟的量子计算将反向赋能AI，有望催生全新的研究方向和应用场景。

展望未来，吉勒斯·布拉萨德提出全球量子互联网的构想，同时强调量子安全必须被严肃对待。他呼吁加大基础研究投入，因为“一旦基础研究停滞，整条创新链条终将枯竭”。最后，他寄语年轻人：去深耕真正热爱的研究领域，不要一开始就问“这有什么用”，量子理论从基础研究走向彻底改变社会，正是源于早期研究者不局限于应用落地的纯粹探索。

量智融合 双向赋能

南方财经：量子计算能否重塑人工智能的未来？

吉勒斯·布拉萨德：答案兼具两面性。短期来看，趋势恰恰相反，人工智能将率先赋能量子计算。即便通用量子计算机尚未落地，人们也可依托人工智能设计更先进的量子算法。现阶段量子计算仍处在持续调整优化的渐进发展期，人工智能能够为此提供有力支撑。放眼长远，成熟通用量子计算机问世之后，将能够高效运行机器学习等人工智能任务，性能大幅超越经典计算机。总而言之，二者是双向赋能的关系：人工智能助力量子计算发展，量子计算未来也将推动人工智能实现新的突破。

当前量子计算正处于NISQ（含噪声中等规模量子计算）阶段，尽管突破性成果有限，但已能开展具备实用价值的原理验证。应对噪声主要有两条路径：其一是量子纠错，即把多个物理量子比特冗余编码为一个逻辑量子比特，但所需物理比特数量远超现有技术能力；其二是设计适配噪声环境的算法，在现有硬件条件下最大化运算价值。人工智能可在后一类算法的设计中发挥关键作用，协助筛选抗噪声的最优方案。

南方财经：在人工智能的助力下，量子计算未来能否开拓新的研究领域？

吉勒斯·布拉萨德：在我看来，人工智能与量子计算融合，其综合价值大于各自独立发展。现阶段两者尚未形成有效协同，但其发展潜力可观，极有可能催生全新研究方向。

二者融合，或将助力我们探索量子计算机的全新应用场景，完成过去难以设想的计算任务。一旦能够运用新一代量子技术优化机器学习，性能更强的量子人工智能系统或将大幅超越现有经典人工智能，催生出各类创新应用。

需重视量子安全

南方财经：你如何看待量子技术的前景？接下来会出现哪些新进展？

吉勒斯·布拉萨德：从技术发展来看，未来有望搭建起全球性量子互联网，实现量子信息传输。搭建这一网络有赖于卫星星座这一核心基础设施，太空环境能够减少光子传输干扰。不过，能否像经典互联网一样，实现任意终端节点直连仍是一大难题。探索前沿科技本就需要立足长远、敢于挑战未知，我们必须仰望星空，才能抵达前人未曾踏足的地方。

量子互联网建设成本高昂，其价值取决于社会对信息安全与隐私保护的需求。有人认为隐私时代已经终结，公众常以个人数据换取服务便利，我并不认同。例如对于个人医疗记录等敏感信息，大家仍保有保密诉求。隐私保护离不开密码体系，传统密码难以抵御未来的安全风险。常规场景下现有技术尚可满足需求，但对于涉及国家安全等需要长期保密的核心信息，沿用数十年的经典加密方案存在隐患，量子密码学将成为必要解决方案。尽管需求主体相对有限，但相关各方具备分摊建设成本的能力，相关布局已逐步启动，未来有望持续推进。

在量子计算领域，技术迭代持续提速，近几年成果显著，但距离成熟落地仍有差距。同时，也要重视量子计算带来的安全风险。1994年肖尔算法问世时，多数人仅将其视作理论设想；如今，量子计算的强大计算能力对传统密码学构成了巨大威胁。

南方财经：你认为量子计算是否能在应对气候变化的过程中发挥关键作用？

吉勒斯·布拉萨德：我对此抱有期待，但目前更多仍是一种期许。

需要明确的是，量子计算机并非单纯速度提升十亿倍的通用计算机。它仅针对特定问题拥有指数级运算优势，并且问题规模越大，优势越突出。例如在大数分解任务中，量子计算优势显著；但面对日常财务核算这类常规运算，则难以体现价值。

能否赋能气候治理，核心要看相关领域是否存在适配量子计算的复杂课题。随着技术演进，未来或许会挖掘出更多适用场景，产生广泛社会价值，但这一切仍有待时间检验。

深耕真正热爱的研究领域

南方财经：你曾建议年轻一代不必过度在意外界意见，背后的原因是什么？

吉勒斯·布拉萨德：我想表达的是，若立志取得颠覆性科研突破，斩获图灵奖、诺贝尔奖级别的重大成果，而非单纯谋得一份体面的薪水，就必须深耕真正热爱的研究领域，摒弃仅在现有技术体系内做渐进式优化的研究思路。渐进式优化具备实用价值，例如将高铁时速从350公里提升至500公里，是行业良性进步，但这类创新难以载入科学史册。真正值得追求的是创造出前所未有的新事物，就像爱因斯坦所做的那样。

实现颠覆性创新需要满足两个前提：其一，研究动机必须发自内心、充满热忱，保有纯粹的探索欲。其二，不要一开始就问“有什么用”。科研应立足好奇心驱动的基础研究，不预设落地应用目标，只是为了发现新事物或理解自然规律。很多基础研究的价值，往往会在研究者未曾预判的领域，被后人发掘并落地应用。

量子理论的发展便是典型例证。量子理论诞生之初，众多奠基人从未预料到，这套基础理论会彻底重塑人类社会。如今，计算机、手机等几乎所有现代设备，乃至现代社会的运转，都根植于量子理论。这份划时代的价值，正是源于早期研究者不局限于实用落地的纯粹探索。

这也是我建议年轻人不必盲从外界声音的原因。深耕热爱的全新领域，或许能收获重大突破，也可能暂时一无所获，但这正是科学进步的常态。无数科研工作者探索未知、尝试全新方向，部分研究无果而终，部分研究诞生伟大发现。若无人敢于突破固有框架，人类科技进步便会陷入停滞。

科学发展是一条完整的创新链条：基础研究处于链条最前端，沿途是应用研究、技术创新，末端为落地成果。一旦基础研究停滞，整条创新链条终将枯竭。短期内，仍可依托过往技术积累产出成果，但终有一天资源将会耗尽。因此，基础研究是科技持续进步的真正动力，应当予以支持和鼓励。

培育原创性创新能力

南方财经：很多青年学生担忧毕业后工作岗位将被人工智能取代，你有哪些建议？

吉勒斯·布拉萨德：如果他们只是沿用传统模式，仅在现有框架内开展渐进式优化，被AI替代的风险客观存在。想要跳出这一困境，就要探索真正原创、人工智能难以构想的全新方向。

我讲授量子信息相关课程，在教学中，我向学生传授这一领域已被探明和发现的基础知识，提供完备研究工具，支持大家在现有基础上持续探索。不少学生取得亮眼成果，部分研究突破甚至超出我的预期。这份成绩并非源于我告诉他们该做什么，而是源于充足的知识储备与自主探索空间。

我始终认为，激发人的最大潜能，关键在于给予充分研究自由。如果你对学生说“我对这个方向感兴趣，你做这部分，你负责另一部分”，项目虽可顺利落地，但大多只是渐进式改良，难以诞生突破式创新。因此，我的培养思路是，将现有知识倾囊相授，鼓励学生以此为起点开拓全新方向，并随时交流研究想法。这一育人模式我坚持了47年，实践证明切实可行。