但我(wo)觉得，AI没有是替代人(ren)，AI发展给(gei)我(wo)们(men)提供了更好的(de)对象，也会解放很(hen)多人(ren)力。过去我(wo)们(men)很(hen)多设法主(zhu)意受限于种种条件无法实现，今天如果打开思路(lu)，会让我(wo)们(men)更有想象力、创(chuang)造力，做更多工作。

从这个角度来看，我(wo)其实没有担(dan)忧替代问题。但更好的(de)方(fang)式是，大家要拥抱、适应、学习、掌握人(ren)工智能(neng)技能(neng)，站上(shang)一个更高(gao)的(de)平(ping)台。

新京报贝壳财经：当前各地都积极推出政(zheng)策勉励“养龙虾”，同(tong)时没有少部门(men)也在呼吁(yu)防风险，怎样(yang)对待该景象？

朱军：我(wo)们(men)国家做人(ren)工智能(neng)的(de)规划是强调(diao)理理与发展偏重，两条腿走(zou)路(lu)。

像“养龙虾”这种景象，是一个具体案例(li)。一方(fang)面，我(wo)们(men)看到(dao)技能(neng)疾速(su)进步确切给(gei)大家带来很(hen)多便利，在很(hen)多场景里，智能(neng)体能(neng)够直接解决很(hen)多工作。

但与此同(tong)时，在早期，系统、模子算法的(de)安全问题可能(neng)还没有被(bei)深入关注。没有过我(wo)置信(xin)，这个问题很(hen)快会被(bei)反复讨论，很(hen)多专家学者、家当从业者会一起阐明这个问题，围绕“龙虾”的(de)系统级(ji)安全防护软件或对象很(hen)快会出现，这是一个相互促进的(de)过程。

总体来看，现在人(ren)工智能(neng)发展速(su)度很(hen)快，整个行(xing)业还是以发展为(wei)主(zhu)流，同(tong)时管理也要跟上(shang)，两者相辅相成。

AI怎样(yang)重塑影(ying)视就业？每个人(ren)都能(neng)为(wei)本身打工

新京报贝壳财经：怎样(yang)对待未来几年AI从天生内(nei)容到(dao)理解世界、决策举措的(de)演(yan)化(hua)途径？

朱军：可以从大模子发展的(de)途径来做一些借(jie)鉴和判断(duan)。

说话模子从2018年前后起步，到(dao)标记性(xing)的(de)ChatGPT广泛可用，也许用了5年时候，目前能(neng)力还在没有断(duan)演(yan)进。

类似的(de)，视频模子从Sora出现最先，我(wo)们(men)很(hen)快做了第一个完全对标的(de)模子，两头也许只差了两个月。到(dao)现在算下来，视频模子的(de)发展还没有到(dao)两年，但迭代速(su)度非常快，甚至比说话模子更快，已到(dao)了可用和大规模商用的(de)阶段。

这说明，现在的(de)智能(neng)模子，只需数据架构摆(bai)好、条件具有，后面的(de)迭代速(su)度会非常快。从这个角度来看，我(wo)置信(xin)在具身智能(neng)的(de)基础(chu)模子上(shang)，速(su)度也会非常快，可能(neng)未来一两年就能(neng)达到(dao)一个非常高(gao)的(de)水平(ping)。

在这个过程中，相比于说话或视频，数据可能(neng)是一个关键变量。在机器人(ren)领域，收罗(luo)数据的(de)服从和规模可能(neng)会慢一些。但我(wo)们(men)很(hen)大程度上(shang)可以依赖视频数据，这恰(qia)恰(qia)能(neng)解决数据来源的(de)问题。所以我(wo)们(men)置信(xin)，具身基模后面的(de)迭代速(su)度，可能(neng)没有输于视频模子。

新京报贝壳财经：这个过程中会催生出哪些新的(de)家当和机会？

朱军：未来的(de)想象空间非常大。

直接的(de)层面，已有很(hen)多数据素材的(de)岗位在疾速(su)铺开。另(ling)外，走(zou)向物(wu)理世界也创(chuang)造了很(hen)多机会，没有论是做硬件、做软件，还是软硬协同(tong)，都会有大量的(de)工作机会。

在数字内(nei)容领域，我(wo)们(men)看到(dao)了很(hen)多“一人(ren)公司”。现在单个人(ren)就可以做一个过去一个工作室能(neng)力做的(de)事情——一个人(ren)完成导演(yan)、编剧(ju)、做内(nei)容、变现。

跟着技能(neng)进展，会出现很(hen)多新的(de)职位和新的(de)行(xing)业。人(ren)的(de)适应性(xing)非常强。从过去历次技能(neng)变革中，我(wo)们(men)并没有因此少了岗位，反而有更多机会，甚至未来每个人(ren)都可能(neng)为(wei)本身打工，没有需要集中在一家公司。一个人(ren)根(gen)据本身的(de)设法主(zhu)意，就可以做最有特(te)色(se)、最精品(pin)的(de)服务，那时候大家可能(neng)有更多时候规划本身的(de)理想和途径。

这会越来越“平(ping)权”。跟着人(ren)工智能(neng)的(de)强大，过去看似很(hen)高(gao)深的(de)技能(neng)会走(zou)向我(wo)们(men)每个人(ren)身旁。每个人(ren)都可以用AI表达创(chuang)意，或者让机器人(ren)帮我(wo)们(men)完成工作。比如今年特(te)别火的(de)数字空间里的(de)智能(neng)体，它就在帮我(wo)们(men)从过去的(de)问答交流，转向帮我(wo)们(men)干活、解决日(ri)常工作。这也体现了跟着基模能(neng)力提升(sheng)，它给(gei)了我(wo)们(men)更多的(de)空间和机会，让过去很(hen)难做到(dao)的(de)事情，现在经过个人(ren)努力也能(neng)实现。

新京报贝壳财经：很(hen)多平(ping)台已把真人(ren)短剧(ju)砍掉，尽力押注AI短剧(ju)。这种颠覆性(xing)变化(hua)会给(gei)影(ying)视、广告、游戏等外容行(xing)业带来哪些临盆上(shang)的(de)变革？

朱军：人(ren)工智能(neng)的(de)影(ying)响涉及很(hen)多方(fang)面，可能(neng)最直接的(de)就是作为(wei)临盆力对象，给(gei)大家增效(xiao)、降(jiang)本，让过去很(hen)难做到(dao)的(de)事情，现在能(neng)够用相对可控的(de)、低风险的(de)方(fang)式实现。

影(ying)视行(xing)业本身是高(gao)投入、高(gao)风险行(xing)业，每部剧(ju)、每部电影(ying)要投入大量资源，且(qie)上(shang)映结果难以预测。从内(nei)容供给(gei)侧来看，现在每年真正临盆的(de)剧(ju)还比较有限，AI可以使得影(ying)视制作本钱更低、周期更快，未来有可能(neng)会有更多高(gao)质(zhi)量内(nei)容临盆出来。

从消费侧的(de)话，现在的(de)消费还是“接受式”的(de)——内(nei)容做出来之后，很(hen)多人(ren)去看。但根(gen)据我(wo)们(men)预测，未来可能(neng)是沉浸(jin)式或交互式的(de)观看。跟着技能(neng)的(de)进一步进展，它可能(neng)会进一步解锁(suo)，会有很(hen)强的(de)代入感，让观众没有断(duan)去参与到(dao)剧(ju)情里面，甚至去参演(yan)，让消费者变成影(ying)视里面的(de)某个角色(se)。这些都是未来可以去憧憬的(de)一些方(fang)式。

大模子“投毒”怎样(yang)防？技能(neng)法规社会三管齐下

新京报贝壳财经：怎样(yang)对待市场热议的(de)大模子“投毒”景象？后续怎样(yang)监管和管理？

朱军：数据“投毒”问题比较罕见(jian)。从防范角度，可能(neng)有几层：技能(neng)侧，在模子锻炼(lian)和推理过程中，服务提供方(fang)要有防范意识和举措，避免恶意数据的(de)影(ying)响，或是被(bei)有目的(de)、有目标地影(ying)响数据。

执法法规方(fang)面，伴跟着大模子被(bei)“投毒”的(de)显性(xing)化(hua)，可能(neng)很(hen)快会出台管理举措，对相应的(de)黑灰产进行(xing)管理。这在金(jin)融领域比较罕见(jian)，大家会经过种种手段防范。

社会层面，我(wo)觉得更多是让公众意想到(dao)这个问题，多向监管方(fang)反馈，提供更多素材。

新京报贝壳财经：很(hen)多人(ren)认为(wei)未来可能(neng)是人(ren)与智能(neng)体，甚至是智能(neng)体与智能(neng)体协作的(de)期间。怎样(yang)对待这一发展趋向？

朱军：智能(neng)体，从人(ren)工智能(neng)角度出发，我(wo)们(men)还是定(ding)位成帮助人(ren)来做一些事情。从这个角度看，智能(neng)体是一种罕见(jian)形状。在AI领域，很(hen)早就有了Agent这个术语(yu)，现在只是把它做得越来越具象，走(zou)向每个人(ren)身旁。这是一个幸免过程。

未来它总体上(shang)是在帮助人(ren)，是人(ren)机协同(tong)。但关键决策还是要由人(ren)掌握，人(ren)在整个决策环路(lu)里来做最终把控。

新京报贝壳财经：目前国家大力推进“东数西算”工程，当前工程落地中最需要解决的(de)问题是什么？怎样(yang)让算力真正成为(wei)数字经济的(de)大众基础(chu)设施？

朱军：国产算力现在发展很(hen)快。我(wo)们(men)看到(dao)很(hen)多家企业，包(bao)括上(shang)市公司，频繁推出产品(pin)，进展很(hen)快。国家也很(hen)支持，“东数西算”结构建了很(hen)多智算中心，有大量算力。

我(wo)觉得下一步关键是要把算力更好地和生态融合，让应用和算力深入结合，充(chong)足发挥国产算力性(xing)能(neng)。从行(xing)业实践看，现在有算力的(de)话，使用门(men)坎(kan)还比较高(gao)，因为(wei)涉及专门(men)适配、硬件优化(hua)，很(hen)多需要专业团队持续支撑。

未来我(wo)们(men)希望能(neng)够有更好的(de)生态。比如，我(wo)作为(wei)使用者，遇到(dao)问题时可能(neng)在社区里就能(neng)直接找到(dao)谜底，没有需要算力方(fang)专门(men)派人(ren)服务。因为(wei)用户(hu)非常庞大，没有可能(neng)一个个单点支撑。更好的(de)方(fang)式是借(jie)用生态气力，大家一起共建，如许融合落地的(de)速(su)度会进一步加快。

新京报贝壳财经记者 胡萌 罗(luo)亦丹 编辑 陈莉 校对 杨利