黄仁勋：AI与人类智能的协同进化将成未来趋势

黄仁勋：AI与人类智能的协同进化将成未来趋势

英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋在印度人工智能峰会上表示，未来几年人工智能技术的发展将日益强调人机协作的重要性。他认为，AI取代不了人，但不用AI的人将会被用AI的人取代。在教育、医疗、制造业、人力资源等多个领域，AI与人类智能的协同进化正带来前所未有的机遇和挑战。

AI与人类智能的协同进化已经在多个领域展现出显著成效。例如，在医疗领域，AI辅助诊断系统能够快速分析大量医学影像，帮助医生更准确地识别病灶。在制造业，智能机器人与工人协同工作，提高了生产效率和精度。在科研领域，AI4S（AI for Science）正在推动科学研究范式的变革，2024年科研人员使用AI的比例快速增加，AI对科学研究方法和流程的变革效应也开始显现。

这种协同进化对各行业产生了深远影响。在医疗领域，AI不仅提高了诊断效率，还能够预测疾病发展趋势，帮助医生制定更精准的治疗方案。在制造业，智能机器人不仅提高了生产效率，还能通过数据分析预测设备故障，实现预防性维护。在科研领域，多模态大模型将进一步融入科学研究，赋能多维数据的复杂结构挖掘，辅助科研问题的综合理解与全局分析，为生物医学、气象、材料发现、生命模拟、能源等基础与应用科学的研究开辟新方向。

展望未来，AI与人类智能的协同进化将呈现以下趋势：

1. 世界模型的兴起：更注重“因果”推理的世界模型将赋予AI更高级别的认知和更符合逻辑的推理与决策能力，这种能力不仅能推动AI在自动驾驶、机器人控制及智能制造等前沿领域的深度应用，更有望突破传统的任务边界，探索人机交互的新可能。

2. 合成数据的应用：高质量数据将成为大模型进一步规模化发展的阻碍。合成数据可以降低人工治理和标注的成本，缓解对真实数据的依赖，不再涉及数据隐私问题；提升数据的多样性，有助于提高模型处理长文本和复杂问题的能力。此外，合成数据可以缓解通用数据被大厂垄断，专有数据存在获取成本等问题，促进大模型的应用落地。

3. AI安全与治理：作为复杂系统，大模型的Scaling带来了涌现，但复杂系统特有的涌现结果不可预测、循环反馈等特有属性也对传统工程的安全防护机制带来了挑战。基础模型在自主决策上的持续进步带来了潜在的失控风险，如何引入新的技术监管方法，如何在人工监管上平衡行业发展和风险管控？这对参与AI的各方来说，都是一个值得持续探讨的议题。

正如黄仁勋所言，AI与人类智能不是相互取代的关系，而是相互补充、共同进化的过程。在这个过程中，人类需要不断学习和适应，掌握AI工具的使用方法，同时发挥人类在创造力、情感理解等方面的独特优势。只有这样，我们才能在AI时代保持竞争力，实现人机协同的最优状态。