薛澜对话高红冰：AI时代，真正被改写的是什么？

AI进入现实世界，改变的不只是工具

如果AI还停留在实验室里，我们可以主要讨论模型能力、参数规模和技术突破。

但今天的AI已经越来越深地进入现实世界：企业开始用它改造运营流程，教育体系开始思考如何培养智能时代的人才，公共治理也必须面对技术扩散之后的新风险。

这意味着，AI不再只是一个“更聪明的工具”。

它正在改变社会运行的底层机制：谁来制定规则，企业如何协作，教育如何转型，国际社会如何形成共识，都被重新推到台前。

薛澜院长：AI首先是治理命题

薛澜院长在访谈中指出，当前人工智能面临的风险大致可以分为三类：

●恶意使用带来的风险

●技术系统本身存在的风险

●大规模应用之后可能引发的系统性风险

 

因此，面对前沿大模型的发展，不能只追求速度与能力突破，也必须坚持底线思维，把风险识别、规则设定和红线划定放在更靠前的位置。

他特别强调，人工智能不是一个孤立存在的技术工具，而是典型的“社会技术系统”。

一个很直观的类比是汽车。

汽车的普及，从来不只是把汽车造出来。它还需要道路、交通规则、驾驶规范、保险制度和监管机制共同支撑。AI的广泛落地也一样，需要制度、标准、基础设施和社会认知一起跟上。

换句话说，真正面向未来的创新，不只是跑得快，更要看得远、守得住。

高红冰：企业竞争正在进入“规则能力”阶段

Screenshot

高红冰

如果说治理视角回答的是“AI如何更安全地进入社会”，那么企业视角关注的就是：AI如何真正变成生产力。

高红冰院长指出，治理并不是企业发展的“刹车”，而是帮助企业跑得更稳、更远的“轨道”。

在他看来，企业要真正把AI转化为现实生产力，至少要建立三条轨道：

合规通道：明确可以做什么、什么不能做

协作轨道：把政府、合作伙伴、上下游和客户纳入协同体系

价值轨道：在创造商业价值的同时，更重视社会价值的形成

这意味着，未来企业之间真正拉开差距的，未必只是模型能力、产品能力或算力水平。

更关键的，可能是企业能否理解规则、重构组织，并把自身放进更大的协作网络中。

AI时代的领先者，不只是拥有工具的人，而是能够把工具放进制度、流程和生态里的人。

教育要改变的，不只是多开一门AI课

谈到教育，两位嘉宾都提到一个共同判断：工业时代形成的标准化教育体系，正在面对智能时代的深刻挑战。

薛澜院长认为，未来教育将更加个性化。教育体系必须适应智能时代对人才能力结构的变化。

高红冰院长则进一步指出，教师角色也会随之改变。未来更重要的，不再只是单向传授知识，而是引导学生：

这也提醒我们，教育面对AI，不能只是“加一门课”。

真正需要改变的，是人才培养的底层逻辑。

中国已经拥有较大规模的人才优势，但面向最前沿、最具突破性的“0到1”原创型人才，仍需要持续加强。未来的关键，是把规模化应用优势与高端创新突破能力更好地结合起来。

AI向善，需要全球共同参与

在更高层面上，两位嘉宾都提到，人工智能向善应成为全球共同追求的目标。

中国不仅要在应用创新与治理实践中不断探索，也应更加主动地参与国际规则讨论，推动形成更加安全、普惠、开放的全球人工智能治理共识。

从这个意义上说，AI时代的竞争，表面上是技术竞争，深层次则是制度能力、系统能力和治理能力的竞争。

谁能够更好地建立与人工智能发展相匹配的规则体系、组织机制和协同秩序，谁就更有可能在下一轮变革中取得主动。

结语：AI的答案，不只在技术里

本期“高参访谈”的价值，不仅在于讨论AI“能做什么”，更在于系统回答AI“应该如何被治理、被组织、被使用”。

当人工智能从宏大概念走进现实生活，我们真正需要的，或许不是盲目乐观，也不是简单恐惧，而是一种更清醒的系统能力：

看见风险，也看见机会

理解技术，也理解制度

推动创新，也守住底线

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