FII9峰会上，谷歌前CEO施密特和AI教母李飞飞进行了一场有意思的对话。硅谷那帮人现在集体看好3年内出现超级AI，但这两位都不太同意。施密特管这种现象叫"旧金山共识"——大多数人都信3到4年内会出现超级AI。他个人觉得会更久，但复合效应会加速这个过程。现在的AI在很多事上确实像个超人：翻译十几种语言、快速计算、掌握从化学到生物的海量知识。但李飞飞指出这种"超人"其实只是规模和速度的问题，不是真正的超级智能。真正的问题在哪儿，AI能成为牛顿或爱因斯坦吗？李飞飞扔出了个致命的例子。想象有台电脑装着1902年所有的物理学知识，能凭这些自己推导出广义相对论吗？不行。给AI输入所有星体运动的观测数据，它能推出牛顿运动定律吗？也不行。人类能做到这些，靠的是创造力、抽象能力，以及从现有框架里跳脱出来的能力。这正是AI现在缺的。施密特补充了个更技术的障碍。今天的AI是围绕固定目标训练的，但真正的创造性推理需要系统能在思考过程中动态改变、甚至重新定义目标。想达到真正的超级智能，光堆算力根本不够，还需要算法上的根本突破。而这个突破在哪儿？谁都不知道。但施密特也承认，单从计算能力上看，最近的AI智商测试成绩已经达到148，这很离谱。每个人口袋里都装一个爱因斯坦级别的智力，配上全球化的通信和廉价设备，这对全球来说是改游戏规则的。这里面有个隐藏的坑：财富被创造出来，但不一定被平等分配。施密特指出，虽然AI能创造巨大经济价值，但这种技术具有强大的网络效应，集中到少数先行者和大公司手里的可能性极大。早期采用者、治理良好的地区、有资本积累的地方，会获得不成比例的回报。而对于资源相对匮乏的地方，差距会被拉得更大。李飞飞则拒绝了施密特关于"5年内解决所有基础数学、物理、化学问题"的说法。她甚至打赌这不会发生。原因很简单：人类最伟大的能力之一就是提出新问题。爱因斯坦说过，科学的大部分就是问对问题。我们永远会发现新的根本性问题等着被解决。超级智能时代不是问题的终结，只是新问题的开端。在她新创办的World Labs公司，李飞飞在构建"大型世界模型"，让AI能理解和推理三维物理世界。她预测未来的世界是虚拟和现实的混合体——远程手术、沉浸式教育、建筑设计，都会融合增强现实、虚拟现实和物理现实。但这不是说真实世界消失了，只是人类的生产力、娱乐、教育会更多地在这个混合宇宙中进行。最后的问题触及了底线：超级智能如果真的来了，人类最后的不可替代功能是什么？施密特开玩笑说，人类永远会想看人类竞争，知道机器人能100%击败我们。就像体育比赛，你想看的是人的对抗，不是自动化的胜负。但李飞飞说了更深层的东西。无论AI多强，我们的世界必须保持以人为中心。人类的尊严、代理权和福祉，必须永远是所有技术、商业、产品和政策设计的中心。这不是可选项，这是底线。人机协同才是正确的打法。人类负责设定目标、提出下一个问题，机器负责以无敌的规模和速度去执行。人类的核心价值是判断力和对意义的定义，这是AI永远替代不了的。有了无限计算能力后，人类反而有了闲暇去凝视更深邃的未知，去提出那些在生存压力下从未被发现过的问题。这才是人类在智能之巅的永恒价值。
