AI相对论 | 面对硅基浪潮，碳基人如何穿越“奥德赛时期”

今年可说是一个“奥德赛”讨论年。诺兰执导的电影《奥德赛》让三千年前的古希腊“归家”故事重回大众视野；而网络热梗“奥德赛时期”——标记年轻人难以“靠岸”的迷茫心态——也已在社交平台火了一阵子。

无论“归家”还是“靠岸”，电影和热梗虽无直接关联，却有共同的故事源头，和对时代情绪的某种折射：当旧地图已失效，新航线尚未清晰，面对席卷而来的风浪和潜在的“怪兽”，不确定性就成了唯一的确定性。

AI（人工智能）的指数级发展无疑加剧了很多领域的不确定性叙事。几乎每隔几天，就会出现一些和AI相关的新锐观点，或忧或喜、患得患失……当科技越进步，人越要追问自身的价值——作为创作者、劳动者以及有情感有困惑的普通人——我们该如何安放自己？

未来学家凯文·凯利曾说，“AI取代的是任务，而非工作”“AI不是威胁，而是一面镜子”“在充满不确定性的时代，最重要的不是预测未来，而是为未来做好准备”。

为此，光华锐评推出【AI相对论】栏目，采访AI领域的权威学者专家，就大众关心的AI相关的痛点、疑点、盲点、热点等带来拆解分享。

首期我们专访清华大学新闻学院、人工智能学院双聘教授，清华大学新闻学院新媒体研究中心主任，博士生导师沈阳。

作为国内“AI自进化”研究领域的领军人物，沈阳教授的学科研究横跨计算机科学、信息管理、新闻传播和人工智能等多个领域，兼具科技视野与人文关怀。

在采访中，他呼吁面向未来要有意识地培养AI思维，尝试发现“无用之用”和“无知之美”，未来每个人都有可能成为驾驭AI的“超级个体”。

01

AI时代，人最重要的能力是什么？

不久前，在上海举行的2026世界人工智能大会让全世界瞩目。大会在国际合作、科技创新、产业发展和全球治理等方面取得一系列重要成果。

大会还传递了围绕AI发展的重要信号和重点方向——人才培养、产业赋能、开源开放、数据安全、可持续能源、社会转型、安全治理、网络安全、智能体应用、文化多样性……与我们普通人的生活息息相关。

光华锐评：

2026世界人工智能大会主席声明中，将“人才培养”置于首要位置，强调数字素养、人文素养、创新能力和全球视野并重。

在AI大潮下，您认为人要具备何种能力才能居于不败之地？文科是否会进一步被边缘化？普通人又该如何跨越年龄和技术门槛？

沈阳教授：

AI是人类一切知识的记忆组合。这意味着，当我们在使用AI的时候，它是没有学科和专业限制的。

随着时间的推移，未来人类的学科主要就是两个——制造AI和应用AI。我们现在所有的专业，慢慢都会归成这两类。

要制造一个好的AI，首先要有数字素养；同时，要让AI回答出符合人类价值判断的好问题，需要的则是人文素养。

创新能力极为重要。AI给我们提供了“可能性”的选择空间——如最早传统AI提供的是知识问答能力；后来智能体（能够感知环境、做出决策并执行行动以实现特定目标的自主系统‌，可以是软件代理或物理机器人）提供的是行动能力。

再往后自进化AI（能‌自主感知环境、通过反馈闭环持续优化自身核心组件，如模型权重、提示策略、记忆结构、工具集或架构，无需人工重训即可实现能力迭代升级的智能系统）提供的是可能性本身。

在这种情况下，我们对“可能性”的把握、对答案的筛选，以及从中展现出来的美感和品位，都依赖创新能力。

全球视野同样关键。AI打破了语言的限制，我现在读论文已经不论语种，直接让AI把德语、法语的主要文献综述出来就可以了。

全球不同地域的人，本质的区别是上下文语境和环境的不同。如果我们在全球视野中进行信息吸收与AI交互，就能得到很多角度新颖的答案。

02

普通人能成为“超级个体”吗？

有同事分享：“最近跟我爸通话，他已经言必称豆包了——健康、养花、做菜……什么都去问。从二十多年前微信诞生开始，我每次都会惊叹于父母对互联网工具的迅速掌握。他们就是普通的中国农村老人，但在手机上完成了熟人社交、情感链接、休闲娱乐甚至求知探索。”

如今AI对普通人的生活融入，或许也是如此的润物无声。

在2026世界人工智能大会主席声明中提到，要推动人工智能赋能千行百业、走进千家万户。发挥人工智能的鲜明赋能属性，积极推广“人工智能+”模式，应用于各个领域。

光华锐评：

为了应对AI社会转型挑战，您曾提出年轻人每天应投入4个小时以上和AI互动。对于孩子和老人，您有怎样的建议？

沈阳教授：

小朋友是“原生”于AI的——我们团队有个3岁的小孩，他每天都会使用AI语音对话。原生儿童不需要转型，他们和AI一起长大，自然而然就会用。

上了年纪的人，在这个时代要有一次“新生”。几个建议：第一，多使用AI的专家模式（快捷模式幻觉率较高，专家模式相对较低）；第二，多把AI跟生活、学习、工作结合起来；第三，在这个基础上再去探讨一些原理性或创新性的内容。

我自己在生活中有这样的实践。原来我听人类的歌曲，现在我可以尝试用AI做一些歌曲娱乐自己。

再比如我现在养成了一个习惯，每天看到有意思的新闻，我会复制给AI，让它帮我进一步推演扩展，对新闻的认知就会更深刻一些。过去我们是被动接收信息，现在是你要提出问题。

整个逻辑就是从生活出发，让生活变成“原生AI”的生活。一旦建立起“AI思维”，看世界的角度就不一样了。

光华锐评：

您的学术团队有多少人？他们都是超级个体吗？

沈阳教授：

我们学术团队大概20人。超级个体大概占1/4，比例不高。

我们定义“超级个体”的标准：第一，每天Token（是AI大模型处理文本的最小单位，可以是一个汉字、一个单词、一个标点。2026年3月，国家数据局正式将AI领域的“Token”定名为“词元”）消耗量在一个亿以上；第二，自己能独立做出受社会欢迎的软件。我们团队有个小伙伴做的软件，一个月内用户过万、收入过万，就算达到了这个标准。

但超级个体好像不太能通过教育达成，更多是靠自我驱动——热爱生活、善于发现、愿意使用AI。

人类的碳基惯性太过于强大，大部分人向硅基升级的动力不够。比如每天无目的地烧一亿Token、连续烧三个月，绝大部分人做不到，因为人习惯性的会问“我做这个干嘛”。人类不太善于做“无用之用”的功课。

另外还需要你善于发现“无知之美”——对某个领域不了解，但愿意去尝试、发掘其中的愉悦和美感。这也是大部分人做不到的。

03

AI自进化会失控吗？

AI自进化是沈阳教授的核心研究方向，也是最容易引发科幻式恐惧的话题。AI能否自己“觉醒”？如果AI总是迎合人类，是否会缺乏批判性？

沈阳教授解释了AI自进化的实现机制，并指出，质疑和批判同样可以被“设计”进AI系统，关键不在于AI本身，而在于我们设定的目标函数是否足够多元。

光华锐评：

您专注的AI自进化研究，具体怎么理解？它如何实现“跨越”？

沈阳教授：

AI自进化，是在某些领域形成AI的自我生成、自我校验、自我演化的能力和系统。目前在AI编程、AI数学等部分领域已初步实现AI自进化的早期形态。但在以人为校验、以社会为校验、以自然界为校验的环境中，尚未大规模形成。

AI自进化实现的关键在于设定“目标函数”——也就是给AI一个明确的优化方向。比如AI编程领域，AI生成代码后自己可以执行、校验，形成闭环。在涉及人类情感的领域，可以通过参数抽象——比如把视频平台的点赞、转发、评论、收藏等数据设为目标函数，让AI往这个方向调整内容。

但这里有一个哲学逻辑：任何事物只要设定了目标函数，最终都会被这个目标“异化”，也就是被单一目标扭曲而失去多元性。所以我们要强调AI进化目标的多元性。

比如说效率优先。如果所有的东西只追求效率而不考虑人类价值，最终AI出来的结果只是冰冷的机器和算法，而非人类所需的人文价值判断。

光华锐评：

AI还有一个特征——擅于迎合人类，缺少质疑和批判精神。

沈阳教授：

最近有个词叫“豆包人格”——你问它啥它都说好。指出错误就诚恳道歉，但下次还接着犯。

自进化AI里可以包含批判和质疑。我们在自进化过程中可以设置多智能体或多AI，让其中一些AI扮演质疑和批判的角色，这是没有问题的。

光华锐评：

随着AI自进化的不断强大，它是否有一天会失控呢？

沈阳教授：

失控的可能性存在，但AI自身的失控小于AI被恶意人群滥用的可能性。更大的风险不是机器觉醒，而是人性之恶被机器放大。

04

AI会泄露我们的隐私吗？

个人信息保护是AI时代需要思考的重点之一，也是每个普通人的隐忧之惑。

和AI聊得越深入，隐私泄露风险越高吗？沈阳教授的回答非常坦率——在AI自进化的层面，个人隐私的让渡程度与AI个性化匹配程度呈正相关，这是一道需要权衡的选择题。

光华锐评：

2026世界人工智能大会主席声明中提到，数据在人工智能发展中发挥重要作用，要确保数据可管、可控、可追溯。在数据和隐私之间，有怎样的解读空间？

沈阳教授：

在数据治理和应用方面，隐私是我们要特别关注的点。

我们对于数据有一个全新的划分方法：第一类是完全可公开获得的数据，也就是搜索引擎里可以搜到的；第二类是需要人工注册之后才能看到的数据；第三类是机构内部才能看到的数据；第四类是我们每个人的绝对隐私的生理数据。对于AI的数据应用，需要进行分层开发。

同时，个人要有自我保护隐私的意识。相关部门对于大的软件开发平台会做更加严格的监控和管理，建议大家尽量使用大厂的AI软件。

此外，在保证软件安全的情况下，不可否认的是，你与AI的互动，让渡的隐私越多，AI跟你的个性化匹配就越好，AI才能更精准地完成你提出的任务。

光华锐评：

网络安全方面，比如AI换脸、声音克隆、诈骗这些怎么办？

沈阳教授：

从生存端到传播端再到责任端，都要做主体追溯，尽可能把负面效应降到最低。安全治理不是给AI踩刹车，而是它进入现实世界必须要有的承重结构。

人工智能的上半场争的是谁更聪明，下半场争的是谁敢为结果负责。

05

AI会耗尽地球的资源吗？

AI大模型训练消耗惊人电力，引发“算力即权力”的能源焦虑。

沈阳教授指出，AI智商与能源消耗呈正相关——参数量越大，模型越聪明。解决这一矛盾的出路不在于限制AI，而在于全链条的Token优化，这也正是他目前的研究重点之一。

光华锐评：

关于AI发展的可持续性，必然会对能源消耗和生态环境带来影响，怎样才能实现整体生态的平衡？

沈阳教授：

算力的终点是电力。算力代表智商，电力代表能源。有了Scaling Law尺度定律（即AI模型性能随参数规模、数据量和算力的增加而呈指数级提升的规律）之后，我们发现AI的智商依赖于能源的投入——能源消耗越多、参数量越大，AI就越聪明，两者呈现正相关。

所以Token优化学变得很重要，这也是我最近在研究的——在整个人工智能产业链里进行全链条的Token优化。

06

当AI内容井喷，还有什么最稀缺？

AI短剧今年产值预计突破千亿，而真人演员却面临没有戏演的压力。内容行业该如何面对转型期的焦虑？

在沈阳教授看来，AI并未消灭岗位，而是将产业门槛降低到“人人可创作”的程度。当内容生成不再稀缺，传播力和注意力反而成为新的制高点——这对于所有内容从业者都是一条重要的方向提示。

光华锐评：

AI短剧崛起，真人演员该何去何从？

沈阳教授：

今年4月之后，AI短剧的投流超过真人短剧。传统短剧演员面临大量失业，但与此同时AI短剧本身也在创造大量新岗位。

AI降低了创作门槛，让更多人能够参与进来，产业规模反而在持续扩大，短剧规模已破1000亿。

碳基岗位在减少，硅基部分在增加，体现的是产业发展内部结构的调整。

为此，真人演员必须要转型——可以授权肖像权给AI团队，也可以用AI工具自己参与制作，或者在传播和网红打造方面去多做尝试。

当内容生成能力不再稀缺，传播力和注意力依然是稀缺的。

光华锐评：

但是很多观众对AI演员有排斥感，觉得“假”、像“塑料人”。

沈阳教授：

再过6个月这种感觉会下降。AI每3到6个月会迭代一个台阶。

当AI短剧通过了图灵测试（即AI能否在对话中让人类无法分辨是人还是机器），并迈过了恐怖谷效应（即当AI或机器人形象极度接近人类但仍有细微差异时，会引发人的强烈不适感），这种阶段性的不适应就会降低。

AI生成内容虽然现在常被诟病“千篇一律”，却是文化繁荣的起点——当AI能力越来越强，当每个人都能参与创作，文化的丰富性将史无前例。

人类将会迎来一个基于AI的伟大的文化爆炸性发展的时代。而这一轮的文化大爆炸，一定是跟每个人的深度个性化和自我圆满程度相关的。

光华锐评·AI相对论

采访中，沈阳教授始终保持着一种审慎的乐观。他不回避AI可能带来的阵痛——阶层分化、隐私让渡、转型焦虑、安全隐患——但他更强调人在这场变革中的主动性和可能性。

“我们这一代人可能是人类有史以来最幸运的一代人。 ”

从碳基社会到硅碳相融的社会，从线性变化到指数级变化，很多曾经遥远的想象，在AI加速下可能在未来10000天里逐一突破。

如他所说，人类正在向一种新的“自给自足”回归——不是回到刀耕火种，而是在AI的帮助下，每个人都有可能成为更圆满的自己。

本文配图、海报、视频均由AI生成

end

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总监制：唐晓艳 李志翔

监制：刘园

编审：霍默静 张凌云

编辑：申潇 周洋