智酷465期 | AI技术变革：社会将如何被重塑？
5月8日晚间，智酷465期“智能体对行业用户的影响、风险与对策”系列线上讲座第三场圆满举行。本期焦点为“从技术到社会：人工智能正在颠覆什么？”，深入探讨智能体时代下AI的技术演进及其社会效应，从宏观角度剖析其引发的颠覆性变化。中国科学技术大学机器人实验室主任、计算机学院教授、广东省科学院人工智能首席科学家陈小平进行主旨演讲，山西大学哲学学院教授、《认知科学》双语期刊主编梅剑华担任点评嘉宾，线上共有3.9万名观众同步观看，共同研讨人工智能如何从技术底层到社会结构实现全面颠覆。
主持人王俊秀指出，当前智能体时代已全面来临，人工智能不仅限于技术应用，更渗透至社会各个层面。本次讲座拓宽研究视野，以宏观视角解读AI的颠覆效应，为理解智能时代的变革提供系统性的思考框架。
讲座中，陈小平围绕四大核心维度，系统阐述人工智能引发的颠覆性变革。他提出，当前AI的颠覆首先体现为从单质假设到双质假设的认知革命。单质假设认为世界仅存在人类智能，AI只是对人类智能的模拟；而双质假设则主张机器智能是与人类智能本质不同的新型智能，两者原理不同、局限各异，却在行为表现上难以区分。他强调，这一变革堪比科技史上的新一轮哥白尼革命，图灵1948年的内部报告已隐含双智思路，麦卡锡等AI先驱也认可机器智能可采用非人类方法，陶哲轩等国际数学家、基辛格等学者的研究也倾向双质假设。在双智社会下，人类智能与机器智能并存，人类不会被完全取代，但需面对“智能主体”多元化的全新挑战。
其次，在信息人工智能范畴内，实例性正在颠覆科学传统的概括性。概括性是牛顿力学以来科学的核心方法论，以少量原理推导全局规律；而大模型基于关联度预测运作，通过训练提取词符之间统计关联度的实例，缺乏概括机制，呈现“既能解答艰深专业问题，又易犯低级错误”的奇异表现。通过大模型计数、逻辑规划、生成内容等案例证实，大模型具备有限泛化能力，但不掌握概念本质，Transformer算法本身不具备计数能力，这类局限源于实例性的技术本质。基于实例性的深度学习大规模应用，既实现原理性突破，也存在无法消除幻觉、缺乏高可靠性等固有局限，颠覆了科学的传统认知范式。
第三重颠覆是从信息化思维到物理世界第一性原理的跨越。信息人工智能依托信息化思维，通过计算解决问题；而物理人工智能回归物理规律，通过物理交互、物理改变与基于物理原理的决策完成物理空间作业。他以团队研发的抓豆腐机器人为例，说明物理人工智能通过优化摩擦系数、夹持力等物理参数，可高效处理柔性、易损、不规则对象，这是信息人工智能难以实现的突破。他强调，物理人工智能是中国制造业提质升级的关键技术，覆盖纺织、医药、电子等“十五五”重点产业，将超越信息化思维，推动科学思想与产业实践的双重变革。
基于三大技术颠覆，陈小平进一步解读从工业社会到智能社会的转型冲击。他指出，人工智能推动人类经验技能以实例形式大规模转移至机器，引发全面减人增效，服务业中低端岗位面临冲击。当前人工智能发展形成两条路径：美国少数头部企业推动的高成本闭源通用AI，易形成超级垄断与“巨角兽经济”；中国以DeepSeek等为代表的低成本开源专精AI，引领全球开源趋势，可实现技术普惠与广泛就业。他反思工业革命本质，提出工业革命核心是增人增效，而智能革命面临AI生产力悖论——无止境减人增效将导致生产力与消费能力失衡，引发社会两极分化。他建议，中国应坚持高质量发展，破解AI生产力悖论，规避超级垄断，走创新、协调、绿色、开放、共享的智能社会发展道路。
点评环节，梅剑华对陈小平的观点高度认同。他将AI问题归结为理解、理论、伦理三大维度，认可双智假设为多元智能打开空间，赞同实例性与人类概念化能力是人与AI的核心差异，肯定信息AI与物理AI融合的发展前景。他强调，AI作为“第三种存在”进入生产分配全环节，冲击人类消费主体与主体性，无人驾驶等技术应用需警惕行业替代的灾难性后果。他呼吁，应开展跨学科深度研讨，理性应对AI带来的存在危机与社会挑战，坚守人类发展底线。
陈小平在回应中补充，大模型后训练可在实例性基础上尝试融合概括性，未来技术发展充满不确定性；物理人工智能与动物智能高度相似，智能是广泛谱系，需脑科学、认知科学等多学科协同探索。他同时强调，美国经济已从“创造性破坏”转向“创造性垄断”，中国应立足自身国情，联合哲学、社会科学等各界力量，理性分析问题、寻找解决方案，走出适合中国的智能发展之路。
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