7月27日晚，正值2025世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（WAIC 2025）会期，由威客引力主办的「WAIC UP! 之夜」活动，在世博展览馆下沉式广场成功举办。
从暮色至星沉，这场关于技术、文明与人类未来的深度思辨，以“AI 有什么大不了”为主题，汇聚了来自人工智能领域及人文社科界的先锋思想者，在场内的思想交锋与场外的灵感碰撞中，共续1956年那场仲夏夜之梦。
回看2025年，全球AI领域风云激荡。
中国大模型崛起、具身智能爆发、AI应用狂飙……
这些新闻似乎都在宣告：AI正在重塑世界。
而当技术与资本竞相追逐，
普通人的AI认知，
却远远跟不上这场变革的速度。
我们是否已经默认，AI接管世界只是时间问题？
但在这场技术狂欢中，一个更本质的问题被忽略了：
如果AI真的无所不能，人类的价值究竟在哪里？
这正是本次「WAIC UP! 之夜」活动试图探讨的核心命题。
我们不想重复那些“AI将取代多少工作岗位”的陈词滥调，
也不愿陷入“奇点临近”的科幻想象。
当我们放下媒体的狂热，回归生活本身，
或许会发现，AI既没那么可怕，也没那么神奇，
它更像一面镜子，照出人类对技术的期待与焦虑。
我们要做的，是保持清醒与好奇，
在技术洪流中寻找那些无法被算法量化的人性光芒。
推开新世界的大门，是迈入还是守护？当灯光渐亮，这场思想盛宴在小旭乐队人机协奏的开场中正式启幕，歌曲旋律里藏着协作的密码，创作者的实践揭示科技与情感的共生之道。
在AI技术迅猛发展的今天，人工智能已从实验室走向产业核心，AI创造者们正享受着技术红利，成为新时代的“超级个体”。他们指挥着数十个智能体协同工作，掀起生产力革命。
“AI没什么大不了，不过是摄影和绘画的争议重演。”
——赵汗青，AI.TALK创始人，生成式歌手Yuri构建者，AI数字艺术家
AI技术的出现，本质上为创作提供了新的可能性边界。汗青以犀利的视角解构了当下对AI创作的争议。他指出：“那些被斥为‘像素尸块'的AI作品，不过是摄影术刚出现时‘这不是艺术'论调的现代翻版。”
“艺术的本质从来都是想法，而非表达。”他通过虚拟偶像Yuri的案例证明，AI技术正在实现创作领域的“平权革命”，从出现的第一天就代表了一种平等关系。
AI不是艺术的终结者，而是新纪元的开启者。当技术让创作变得民主化，当AI实现工业级水准，我们更应关注的是idea的价值，而非纠结于工具本身。这才是超越技术争议的永恒命题。
“当年的我就是导演身边的‘Sora’。”
——Junie，青年导演，Google、OpenAI官方艺术家
AI不是工具，而是创作维度的拓展者。Junie以独特的女性创作视角重新定义了人机关系。她将AI比作“经验的乘号”，放大了自己十年的创作积累，让那些难以言说的梦境质地和时空想象得到了具象表达。
在《浮生若梦》的创作中，Junie实践着与“AI对话”的混合心流状态：这不是甲方乙方的雇佣关系，而是两个创作意识的共振。
但她也清醒指出，在资本主导的“降本增效”浪潮中，AI这个“创作者新大陆”正面临重新被规驯的危机。在“旧秩序打破，新秩序未立”的转型期，或许真正的艺术家始终知道，技术永远应该是“表达未言遗憾”的通道，而非目的本身。
“人工智能擅长的是‘三生万物’，而不是‘道生一’。”
——秦晓宇，纪录片导演，作家
在技术狂飙突进的时代，秦晓宇以纪录片导演的冷峻和作家的热忱，构建了一套抵抗数字异化的“肉身本体论”。他揭示了一个深刻的悖论：当AI在“三生万物”的维度上无限延伸时，人类反而应在“道生一”的原始创造中确认自身存在。
矿工诗人陈年喜的炸裂诗篇、曹德旺上千小时的影像实录……这些基于“小数据”的生命体验，恰恰是算法无法复制的“人文孤本”，也构成了对抗算法同质化的堡垒。
秦导的演讲最终指向一个诗意的终极命题：AI或许能模拟万千情感，却永远无法真正“爱”。“AI无爱，然而爱才是最重要的一种情感，正如但丁在《神曲》中所说，‘宇宙纷飞的纸张，都被爱装订成一册’。”
踮踮脚眺望未来，看看AI无法取代的到底是什么？正如杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton) 在2025世界人工智能大会现场所分享的，“AI将寻求更多控制权”。在谈及生物智能时，辛顿表示，几乎所有专家都认为，人类会创造出比人类更智能的Al。
此前，他还在今年参与了《The Diary Of A CEO》播客节目录制。当主持人问道“是否会像工业革命创造新岗位”时，他回答：“如果AI能做所有脑力劳动，我们还能干什么？”并留下一个触及灵魂的追问：“AI无法取代的到底是什么？”答案或许藏在那些让人类之所以为人的特质里：情感的连接、真实的爱与痛、陪伴中的共同成长。
我们将这个命题抛给了三位跨界智者，他们以不同视角勾勒出AI时代的生存图谱。当技术如提塔利克鱼登陆般重塑文明版图，我们既见证着AI技术的范式革命，也面临着人文价值的重新确认。
“人类今天的每一次的举动，都会成为训练明天人工智能的语料。”
——尹烨，华大基因CEO
“AI时代，最重要的是沟通能力，标准化结构化的工作更容易被取代。”
——杜兰，世界数字科学院首席人工智能官
“AI解题是用新方法解决旧问题，而教育的本质是生命影响生命的过程。”
——王佳梁，超脑AI孵化器发起人
王佳梁认为，工业时代的传统教育逻辑正在被解构：大学文凭加速贬值，90%的工作走向去中心化，AI让标准化智力劳动变得触手可及。这场变革的深层意义实则在于解放，当人类不再被异化为工具，“愿力”将取代能力成为核心价值，教育将回归“生命影响生命”的本质。
AI实践者杜兰则聚焦于AI时代不可或缺的人文维度。她指出：“当技术门槛降低，沟通能力、审美判断和共情力将成为核心竞争力。”通过分析硅谷领袖的教育背景，她验证了跨学科素养的价值，强调“完整知识体系”对培养提问能力的关键作用。面对AI的冲击，她提出的解方简单而深刻：“掌握好运用AI工具的能力，才能走得更快，飞得更高，行得更远。”
技术发展的悖论在于，它既是文明跃升的催化剂，也是人性考验的试金石。正如尹烨所言，AI的每个进步都依赖于人类提供的“语料”。这一观点既揭示了技术发展的路径依赖，也暗示了人类在AI时代的责任伦理。在碳硅共生的可能性面前，保持提出新问题的能力，或是人类区别于算法的终极优势。
面对Hinton的警示，对话最终指向一个平衡之道：既要拥抱技术带来的解放潜能，又要守护那些算法无法复制的生命体验。当审美判断、共情能力和创造性思维成为稀缺资源，人文教育不再是补充，而是文明存续的基石。在这个意义上，AI时代最珍贵的或许不是我们会创造什么，而是我们选择成为什么，这正是黑夜给予我们寻找光明的黑色眼睛的深层寓意。
回归当下：技术与现实理想很丰满，现实很骨感，科技与人文融合的落地痛点，本质是技术理想与现实局限的冲突。
当ChatGPT能够撰写论文、MidJourney可以生成专业插画、AlphaFold破解蛋白质结构，一个根本性的问题浮现：在这个专业技能随时可能被AI降维打击的时代，普通人究竟该如何定义自我价值？这不仅关乎个人发展路径的选择，更触及人类在智能革命中的价值定位。这场关乎未来的论辩，正在重新定义智能时代的生存哲学。
【激辩场】
普通人更应该提升专业技能还是综合素质？
专业技能是立足之本，综合素养更是发展之翼。AI的崛起确实使许多传统专业技能面临淘汰风险，但高阶专业技能（如复杂问题解决能力）反而因AI工具而增值。那么，人类最后的壁垒是什么？
坚持“触类旁通”的综合素质阵营——瞻云、倪考梦
综合素质阵营认为，达芬奇式的跨界思维才是应对技术迭代的终极策略。倪考梦以“AI音乐创作”的亲身体验证明：当绘画技能被Midjourney降维打击时，幸存下来的正是那些无法被量化的综合审美力。瞻云则认为，当法律条文年年更新、蛋白质结构预测被AlphaFold秒杀，综合素养才能帮你更好地运用AI，提升未来竞争力。
坚持“极致稀缺”的专业技能派——蒋松筠、邓哲
专业技能派则指出，在细分领域做到AI难以复制的深度，才是普通人的生存之道。脱离具体成就的“综合素质”如同空中楼阁，可变现的专业技能才更实在。蒋松筠强调，专业深度其实很难被AI替代，所谓“综合”常是“躺平”的借口。邓哲从普通人视角出发，提出警示：AI是杠杆，专业技能才是真正的支点。
随着讨论接近尾声，这场思辨指向一个更为根本的问题：在技术加速演进的时代，教育的本质目标究竟是什么？是培养适应现有社会的“工具人”，还是孕育能够重塑文明的“完整人”？这场辩论没有给出直接答案，但它成功地将这个叩问植入每个思考者的心中。
【论道场】
如何在技术与人文中寻找新平衡？
论道环节，几位嘉宾深入行业实践，在技术不断碰撞现实的抉择中，分别就大模型的本质、开源的潜能、建筑的哲思、人才的进化与星空的浩瀚中，洞见向内探索的深度与向外延伸的广度。
《Scaling Law的桎梏和无法严谨解释是否是大模型工业应用中无解的难题呢?》
——张拳石，上海交通大学长聘副教授
张拳石教授深刻剖析了当前大模型发展面临的两大核心挑战：Scaling Law的局限性及模型决策逻辑的不可解释性，他指出AI产业正陷入评测、训练和推广的三重困境。
针对这些难题，张教授团队提出了突破性的“等效与或交互”理论，通过数学方法证明神经网络决策逻辑可被稀疏符号化解释，实现了从“黑箱”到“透明化”的理论突破。该理论不仅能精准识别和修复模型表征缺陷，提升训练效率以突破Scaling Law限制，更为军事、法律、医疗等高敏感领域提供了可信AI解决方案。
张教授强调，可解释性不应被视为性能的约束，而是释放AI潜力的关键，未来需要构建多层次的可解释AI生态系统，推动AI发展从“更大”转向“更深”和“更懂”，最终实现性能与可信度兼备的新一代人工智能。
《模型的透明性（transparency）以及为什么我们需要开源》
——王铁震，Hugging Face工程师
承接张拳石老师的话题，王铁震首先用“开放式厨房”比喻形象区分了透明性与可解释性：前者关注全流程可见性，后者侧重决策原因分析。并从模型透明性的独特视角，通过数据集、动机和知识结构不透明的三个生动案例阐述了开源对构建可信AI的关键作用。
他透过同事使用开源模型追溯数据偏差的案例，揭示了闭源模型的数据黑箱问题，并介绍了开源社区的“opt-out”机制如何保障AI时代的被遗忘权。其次，他警示生成引擎优化（Generative Engine Optimization, GEO）技术可能导致大模型输出被商业动机操控的风险，强调开源工具能提供信息筛选的透明度。
以“杨梅图像生成”和“老年人口音识别”为例，他指出数据孤岛带来的技术普惠难题，并介绍了国内开源项目如何收集边缘化数据。王铁震与张拳石的研究形成互补，通过内部可解释性与外部透明性，正逐步构建可信AI的双支柱。
《一位建筑师在AI时代的人文守望》
——宿新宝，建筑师，历史建筑解码人，世界人工智能大会首份刊物《WAIC UP!》第三期嘉宾，发表访谈文章《从“青砖弹痕”到“AI审图”——一位建筑侦探眼中的技术与人文本真》
宿新宝作为城市更新建筑师，超越了技术层面的思考，以“侦探、医生、诗人”三重身份诠释了建筑的人文内核。
他通过雷士德工学院建造之谜等案例，展现了建筑师如何像侦探般解码历史痕迹；以南京大屠杀纪念馆的空间叙事为例，说明建筑如何超越效果图实现情感共鸣；并对比现代效率至上的城市规划与传统园林的“曲径通幽”，反思技术理性对生活本真的侵蚀。
面对AI冲击，他提出警示：当建筑设计变成“一键生成”，承载集体记忆的情感空间将面临消逝风险。宿新宝呼吁在AI时代重寻“技术与人文的十字路口”，让技术服务于九千年前岩画所体现的人类本真追求，而非替代人文价值。
《AI时代的人才替换危机：如何培养不可替代的能力》
——胡可嘉，牛津大学赛德商学院人机互动实验室创始主任，世界人工智能大会首份刊物《WAIC UP!》创刊号作者，与普华永道中国风险及控制服务市场主管合伙人徐世达共同发表署名文章《应对生成式人工智能革命：重塑未来工作的四层框架》
当AI在标准化测试（如GRE、律师考试）中已超越99%的人类表现时，我们是否正面临一场认知能力的“降维打击”？数据揭示的替代危机实则暴露了现代教育体系的致命缺陷，我们仍在批量生产擅长“机械认知”的劳动力。
胡可佳通过数据揭示了AI对人才市场的颠覆性影响：高学历、高薪岗位（如律师、硕士/博士）面临约30%-50%的替代风险。
她以历史规律指出，农业机械化曾淘汰体力劳动，而AI时代将淘汰低阶脑力劳动，催生需深度决策的新职业。通过两个案例（穿搭APP重构品牌营销逻辑、AI“恋爱闺蜜”筛选300万潜在约会对象），她强调战略思考比战术勤奋更重要，唯有将AI作为“脑力杠杆”，才能开辟蓝海市场。
《大数据时代天文学中的A.I.》
——李楠，国家天文台研究员，世界人工智能大会首份刊物《WAIC UP!》创刊号作者，发表署名文章《长风破浪会有时，直挂云帆济“星”海——大数据时代天文学的机遇与挑战》
李楠的分享揭示了天文学在大数据时代面临的认知革命：当天文望远镜每年产生相当于全球互联网总流量的数据时，传统研究范式正在被重构。
他提出双轨解决方案，首先“公众科学”将宇宙解密游戏化（如"星系迷宫"让玩家通过塞尔达式闯关分类天体，盲人通过摇滚乐与民谣的旋律差异辨识星系形态），而AI则作为“高级拟合工具”压缩海量数据至可计算维度（如用特征向量对比替代低效图像匹配）。
但真正突破在于构建“人在回路”的协同智能：通过active learning机制，天文学家像教孩童识图般与AI互动，将人类直觉与机器算力融合为“科学直觉放大器”。这种协同范式最终指向一个更宏大的愿景：打造从观测到发现的端到端智能闭环，使人类智慧聚焦于探索“未知的未知”。
仰望星空，脚踏实地场内即时思辨，场外深度探讨。
知乎学术酒吧「AI 上头俱乐部」、AI春晚互动区、通义体验区、通往AGI探索站、AI绘画实验室、AI4GOOD亲水舞台、AI音乐创作坊、TEDxXuhui Idea Café等场外舞台，围绕技术趋势、行业洞察、人文思考，同步上演着一轮又一轮专业而鲜活的交流与求知。
数字艺术与AI创作碰撞出惊艳的火花，人机共创的旋律在夜空中回荡。思想者们围坐探讨技术伦理，即兴诗歌在算法赋能下化作光影艺术，公益项目让科技的温度触手可及……
这是一场开放而充满智性活力的思想之约，恰如人类与AI共同书写的进化诗篇。在拓维认知的同时，共同感受智能时代的人文关怀与创新力量，一起仰望技术星空的璀璨光芒，共探智能时代的无限可能。
正如Hinton在2025世界人工智能大会上的那个绝妙比喻：当前人类与 AI 的关系，恰似饲养一只可爱的小虎崽——它长大后可能轻易超越人类。为了生存，要么摆脱它，要么找到永久保护自身的方法。
— 完 —
量子位 QbitAI
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