“我们打造一个规模庞大的零碎时，更需要具备零碎思维，同时拥有动手能力、喜欢搭零碎的能人……诞生至今，智源一直肩负着三项重要任务：一是构筑一个社区。二是打造一个真正适合青年科学家成长的平台。三是专注于一些可能产生原始立异与长期影响的畛域。”
张宏江 北京智源人工智能研讨院理事长
“在AIR，所有人的工作目标，是确定我们的研讨和技巧能够对家产有影响力， 或者赋能现有家产，或者孵化新的企业。在数据和AI的世界里， 研讨员和工程师的界限更加模糊， 因此我们会跟拥有大量数据和真实场景的企业合作。”
张亚勤 清华大学智能家产研讨院院长
3月27日，清华大学智能家产研讨院（AIR）院长张亚勤与北京智源人工智能研讨院（BAAI）理事长张宏江，应康奈尔中国中心邀约，开启了一场“人工智能”的高峰对话。
两位人工智能学界与家产界响当当的老将，再次同时成为中国人工智能科研立异的先锋践行者，他们会如何看待人工智能的现状与未来、如何思考构建面向未来的科研生态零碎，与青年科学家的培养？同时，他们也结合清华大学智能家产研讨院（AIR）与北京智源人工智能研讨院（BAAI），这两座极具代表性的立异型人工智能研讨院的构建与发展， 阐述了立异的科研理想与思考正如何在今天的中国落脚。
康奈尔大学康奈尔科技校区院长、副教务长Greg Morrisett和康奈尔大学计算与信息科技学院院长、计算机图形学专家Kavita Bala，两位美方学者共同参与了讨论。
人工智能加速厘革
学术科研界如何以变应变
过去几年来，人工智能在云（Cloud Computing）、数（Big Data）、物（IoT）等多轮技巧浪潮的洗礼之下，再度成为引领立异的关键力量——正如Kavita Bala所说：“我们都知道人工智能将要产生的影响。无论你的研讨畛域是什么，这都是一个令人兴奋的时刻。”
但人工智能相关技巧的进一步发展仍面临诸多问题。特别是对研讨者、教育者而言， 人工智能不仅是一个无比庞大的课题集，而且技巧厘革的自加速效应尤为明显，几乎每隔一段时间，都能看到相关畛域出现激动人心的技巧突破：像DeepMind 的GPT-3 、AlphaFold2和智源刚刚发布的“悟道1.0”超大规模预训练模型，都在不断吹响技巧革新的号⻆。学术界、科研界该如何面对人工智能技巧催动下的、厘革越来越频繁的世界？
在参与对话的学者们看来，主动的转型进化似乎是应对技巧厘革的正确方法。Kavita Bala甚至将计算与信息科技学院（CIS）和康奈尔科技校区的建立形容为康奈尔大学的两次“赌注”。她相信，超越同时代其他高校的跨学科结合的科研尝试，让康奈尔大学在特定研讨畛域始终引领厘革、保持领先。
清华大学智能家产研讨院成立初期锁定的三大研讨方向同样具备跨学科的特点。张亚勤指出，人工智能作为重要的赋能型技巧，将为各个家产创造出重大机遇。一，在IT行业，以人工智能技巧支持新的研讨、新的技巧、新的产品、新的架构，这已是常见的现象。二，人工智能正在改变甚至颠覆许多传统行业，像教育、卫生与健康，以及工业自动化和交通等等，几乎每个行业都面临着颠覆式的厘革，也都需要主动拥抱厘革。三，人工智能还会创造一些新的产品、模式甚至于家产。而清华大学智能家产研讨院，亦可看作是“以变应变”的结果。
张宏江则认为“未来，或许很多‘传统’的知识和技能都会被AI所掌握”，需要挑战传统方法，帮助新一代人工智能⻘年学者和学生更好地成长。他说：“当前，在一些研讨畛域，智源也在和一些来自家产的AI团队进行研讨合作。我们过往的传统中，经常人为地将团队划分为研讨员和工程师两部分。但我相信，面向未来的研讨机构更需要的是具备零碎思维， 同时拥有动手能力、喜欢搭零碎的能人，对于能人的发展更应不设限。在智源你不会只因为没有博士学位，就不能成为“研讨员”，或是直接被放到工程师的岗位上—— 在用人方面，这样的变化看起来很微小，但对于一向看重文凭而忽略动手能力的中国科研界来说， 也可能是有着⻓远意义的新变化。”
Greg Morrisett也认为，新的技巧形势下，在创建科研生态零碎的过程中，需要既有科技素养、又有商业洞察的能人参与。他说：“一些科技工作者，他们经历过创业，即使创业未能成功，但他们能从失败中学习，继续创办其他的企业，或是回到学校、回到教室，来把他们的经验分享给下一代的学生，这才是良好的生态循环。”
强化家产与学术研讨界的联系
中国和美国都怎么做
成立仅两年的北京智源人工智能研讨院正试图以独特的方式来刷新产学研的合作模式——与传统的由学校或企业掌控的实验室、研讨院不同，智源打造了一个高水准的平台， 让来自多所国内顶尖院所、拥有不同背景的研讨员，可以在一个平台上、为同一些项目努力——张宏江强调说：“在智源研讨院成立前，清华、北大及其他中国顶尖大学，还有中科院，都有很多优秀的科学家。作为立异个体，他们每个人都在所擅⻓的畛域努力工作、推动着科技的进步，但我们能否把他们的才智汇集在一起，建立一个生态零碎？科研畛域里，很多人都希望能有一些不同的变化，所以我们创建了智源研讨院。诞生至今，智源一直肩负着三项重要任务：一是要构筑一个社区，将人工智能研讨人员与行业工作者汇聚起来，释放出更大的合力。二是要打造一个真正的适合⻘年科学家成⻓的平台，通过打破学校和企业的界限，让他们可以在这个平台上，实现思想和灵感的交流、碰撞。三是专注于一些可能产生原始立异与⻓期影响的畛域，包括了过往投入不足、重视度不够的畛域。”
三项任务催生了“智源学者”计划，以“目标导向”与“自由探索”为重点，该计划旨在为国内有才华、有潜能的人工智能学者提供宽松的、不受干扰的研发环境。两年来，已经有100 多位科学家成为“智源学者”，其中一半以上的学者是35岁以下的“智源⻘年科学家”。除发掘和培养新生代能人外，智源研讨院还在一年前专⻔开启了“科技加速器”项目，将一些有想法但存在数据和技巧软肋的初创企业和智源平台上的学者和研讨人员聚合在一起，为他们提供各种助力，不断提升其自身的立异能力，经过6个月到1年的时间，“毕业”的初创公司往往能在技巧和零碎方面实现能力的升级。
与智源研讨院“大生态”模式既有相似又有不同，张亚勤创立的清华大学智能家产研讨院一方面背倚清华，一方面与家产诸多领先企业建立了可靠的连接。“AIR是用核心技巧为家产服务，让技巧成为家产推动力的平台级机构。在AIR，所有人的工作目标之一，是确定我们的科技能够带来实际产品，或者孵化新的企业。在AI和数据的世界里，你很难区分研讨员和工程师的⻆色，所以我们会跟拥有真实数据的企业进行合作。”张亚勤说。这样的模式，能够确保研讨院的立异方向始终紧贴行业厘革的前沿，让研讨与应用的距离最小化。
作为全球顶尖学府之一，康奈尔大学科技校区也在积极探索强化产学研联系的途径。Greg Morrisett介绍了学校的两个特色项目——一是初创企业工作室，主要是培训学生如何创办企业，通常学生都来自跨学科的团队。另一个是立异性博士后项目，主要是针对一些希望从科学家转型为企业家的学生来提供培训和帮助。从2014年到今天，这两个项目已累计孵化了70家公司。
人工智能与伦理
能否将可能出现的
技巧副作用关进笼子
除技巧、教育与能人等话题外，四位学者还在人工智能技巧与伦理的层面进行了探讨。过去的工业文明发展不乏例证——几乎所有的新技巧在实际运用的过程中，都会伴生出一些新的社会性问题，例如伴随数字化所出现的安全、隐私挑战等等。
对此，张亚勤认为，技巧人员不应该只关注算法：“道德伦理准则是一方面，同时我们也应该利用科技协助决策的过程，例如让算法变得不具有偏⻅，并且更加透明、更加灵活。”
另外，早在成立之初，智源研讨院便设立了人工智能伦理与可持续发展研讨中心（AISD）。2019年，智源AISD联合了多家高校、院所和家产联盟，发布了《人工智能北京共识》，确立了15条用于指导AI研发的基本准则，得到了包括麻省理工、牛津、剑桥等国内外高校的积极响应。更重要的是，已有许多中国公司开始在日常技巧研讨和产品开发中应用这些准则——设立这个研讨中心的因由是，张宏江认为，在产学研各方加速推进人工智能技巧立异的同时，也必须要考虑一些基本准则，也就是团队产出的技巧是不是有助于社会的可持续发展，是不是有可能造成巨大的负面影响——他希望这些准则未来不止是准则，还能给决策者、立异者乃至用户的思维方式带来一些变化。
