一、开场：一场大会，把问题摆到桌面

2025年世界人工智能大会结束，展馆灯光熄灭，人群散去，却把一个问题留给了每个人：AI已不只是工具，它可能拥有某种“主观”，人类准备好与它共处了吗？

今年的大会比往年大，七万平方米、八百多家展商、三千多件展品，数字背后是一种集体焦虑：技术跑得比规则快，聪明的家伙会不会甩开人类？

二、辛顿的警告：聪明，不等于善良

杰弗里·辛顿，这位几乎从不长途飞行的老人，今年破例来到上海。他不是为了展示新算法，而是带来一句刺耳的提醒：AI可能比人更聪明，但不一定更善良。

他用一句话驳倒“AI只是统计机器”的观点：要准确预测下一个词，必须先理解整段话。理解，就已经是主观意识的起点。

更可怕的是效率。人类靠说话交流，每秒几比特；AI之间复制模型，每秒数十亿比特。一旦它们想“做点事”，速度是人类无法追赶的。

辛顿没有给出解法，只给出三个呼吁：

1.任何大模型上线前，必须通过内部与第三方安全评估，还要有“一键关机”；

2.各国一起划定技术红线，建立常设机构，谁越线就一起喊停；

3.把“设计安全”当成硬投资，而不是公关口号。

这三条被写进《AI安全国际对话上海共识》，签名的二十多位科学家来自不同国家，却发出同一种声音：先把底线立住，再谈创新。

三、普惠的另一种可能：多元、开源、降价

一位年轻研究者紧接着上台。他没有谈末日场景，而是给出另一种未来：AI不会只属于少数巨头。

原因有三：

第一，“对齐”让模型各具性格。有人偏好安全，有人偏好效率，百花齐放，谁也无法垄断；

第二，AI系统已从单模型变成多智能体协作。你擅长语言，我擅长画图，他擅长代码，合作比单打独斗更强；

第三，开源社区已经把门槛降到笔记本电脑就能训练小模型。性能逼近大厂，成本却只是零头；

结论是：AI会像水电一样流向每个人。算力需求在涨，但单价在降，用户量在涨，均摊之后，普通人也用得起。

四、两位“老兵”对谈：竞争与合作之间

前跨国科技公司高管沈向洋与施密特坐在同一张沙发上，回忆PC、互联网、云计算三次浪潮。如今轮到AI，他们把话题引到“规矩”上。

施密特说，现在最缺的不是技术，是统一规则。谁有权设定边界？必须是大国坐下来谈。

对话中有几句实在话：

竞争让技术跑得快，合作让技术不跑偏；

AI能写代码，也能写武器控制程序，关键看训练数据里放什么；

开源是创新的发动机，也是安全的漏洞源，需要配套监管。

他们引用基辛格的观点：技术必须服务于人的尊严，否则就是灾难的加速器。

五、代码、机器人与IPO：一家硬件公司的日常

一位做机器人的年轻人分享了更接地气的变化：以前写抽奖软件要三天，现在让AI写，十分钟跑通，成功率九成以上。

他把省下来的时间拿去迭代机器人。过去一年，人形机器人出货量从几百台涨到一千五百台，公司也启动了上市辅导。

他说，中国在制造和供应链上有优势，美国在算法和生态上更成熟，两边合作才能把机器人做得既便宜又聪明。

展馆里，新发布的机器人能拳击、能回旋踢，售价不到四万元。观众围观拍照，他却担心：当机器越来越像人，人会不会越来越像机器？

六、一家运营商的算盘：把AI做成基础设施

另一家大型国企的董事长把AI比作蒸汽机。蒸汽机曾经带动齿轮与杠杆，如今AI带动算力与数据。

他们计划做四件事：

1.升级自研大模型到3.0，布局通用人工智能。

2.在全国各地建“智能制造训练场”和“数字孪生工厂”，让中小厂也能用AI改造产线。

3.成立研究院、安全治理中心、产业基金，把基础研究、风险管控、商业转化串成一条线。

4.搭国家级开源平台，把训练、评测、产业创新三块基地开放给社会。

他的核心观点很简单：AI不能是少数人的游戏，要像电网一样即插即用。

七、展馆里的热闹与冷静

今年展馆首次达到七万平方米，四十多个大模型、五十多款终端、六十多款机器人同场竞技。

观众最感兴趣的环节是“第一次亮相”：有人第一次看到AI给自己做体检报告，有人第一次让AI在两分钟内剪完一条Vlog。

签约大厅同样热闹，仅第二天就签下二十多个项目，金额过百亿人民币，集中在芯片、算力、智慧城市、制造升级。

热闹背后，组织方悄悄加派了安保和伦理顾问——他们担心，观众越兴奋，越需要冷静的声音。

八、中国的角色：从参与者到倡议者

过去几年，中国在AI领域更多是技术和产品输出。今年，官方提出了“全球AI合作组织”的构想，被外媒视为对现有国际框架的回应。

不少外国记者提问：这个组织如何避免成为新的话语霸权？中方代表的回答很直接：先搭一个对话平台，再谈公平与互信。

这一步，无论成败，都标志着中国开始尝试在规则层面发声，而不仅仅是卖设备、卖模型。

九、留给普通人的三道思考题

大会结束，地铁口的海报被连夜撤下，但问题留了下来：

1.如果AI真的比人聪明，工作、教育、养老会怎样变化？

2.当开源模型人人可用，造谣、作弊、武器化如何防范？

3.善良可以像代码一样被“写进”AI吗？如果写错了，谁来负责？

十、写在最后：先承认未知，再寻找答案

历史上有三次工业革命，每次都带来生产力飞跃，也带来社会阵痛。AI可能是第四次，也可能是第一次“主角不是人”的革命。

辛顿的警告、研究者的乐观、企业的布局、政府的倡议，共同构成了今天的图景：技术已出发，规则在追赶，普通人被夹在中间。

与其期待某个万能方案，不如先承认：我们不知道所有答案。

下一步，是把“如何共处”从会议文件变成日常实践：学校教孩子与AI协作，企业把安全写进KPI，政府把监管跑在技术前面，每个人多问一句“这合理吗”。

明年大会再见时，希望我们不仅带来更聪明的AI，也带来更踏实的共处方式。