中新社柏林3月31日電 題：中歐如何加強人工智能合作？
——專訪德國國家工程科學院院士奧泰因·赫爾佐格
中新社記者 馬秀秀
當前，人工智能正在成為全球科技競爭核心，各國紛紛加速佈局，搶佔技術和市場先機。此背景下，人工智能的發展趨勢如何？中歐如何攜手推動技術創新與產業應用？德國國家工程科學院院士、國際人工智能領域著名科學家奧泰因·赫爾佐格近日接受中新社“東西問”專訪時指出，國際合作對人工智能的持續創新至關重要，而中歐合作將為技術進步與產業發展開闢更多機會。
現將訪談實錄摘要如下：
中新社記者：人工智能在工業製造、醫療、自動駕駛等領域的應用潛力如何？您預計未來5至10年人工智能會有何種顛覆性進展？
赫爾佐格：人工智能概念已存在約70年，並不新鮮。我在該領域工作超40年，醫療自人工智能發展初期便是應用方向，但進展緩慢。近年來，計算機視覺推動了其在醫學領域的突破。工業製造長期受益於人工智能，但需先完成數字化轉型。1986年，德國慕尼黑聯邦國防軍大學團隊就已實現自動駕駛，僅需人工干預20次。過去20年，人們不斷預測“5年內我們將實現自動駕駛”，但每次都推遲。我認為，未來10年內，憑藉足够強大的硬件資源，我們能真正實現自動駕駛。
未來5至10年，最具顛覆性的進展仍是自動駕駛，它將重塑工業與人們的生活方式。事實上，我們已因人工智能經歷過一次顛覆性變革，那就是互聯網，搜索引擎便是基於人工智能運作。人工智能在醫療與工業製造領域仍將持續發展。
中新社記者：在您看來，當前人工智能發展面臨的主要挑戰是什麼？是否需要國際層面的監管框架？
赫爾佐格：人工智能作為一門科學，始終面臨諸多挑戰。當前，突破性進展往往依賴資金充足、硬件強大的團隊，最優秀的研究多由此產生。然而，中國的一些案例表明，即使資源有限，也能取得同等甚至更好的成果，這一趨勢仍將持續。
當前最大的挑戰在於如何以合理成本，將數據轉化為有價值的知識，使人工智能真正服務於應用。與食品生產者必須保證食品屬性類似，AI產品也必須確保無偏見、不出錯、不憑空捏造信息。這是所有產品應遵循的基本原則。
歐洲通過了《人工智能法案》，中國、英國亦在制定法規，而美國尚未全國性立法。由於AI應用廣泛，統一監管極具挑戰。若監管限制技術本身，或將阻礙創新，合理方式應是防止負面後果產生，而非束縛技術發展。技術需不斷進步，若40年前便限制使用新技術，今日的進展便無從談起。
中新社記者：目前歐洲和中國在人工智能領域的發展各有哪些特點？如何加強合作？
赫爾佐格：中國的人工智能研究人員數量可能是德國的20至40倍。因此，這一問題祗能概括回答。
約25年前，人工智能經歷了一次“寒冬”。為避免停滯，德國意識到，基礎研究雖強，但必須輔以應用研究，才能證明其價值。德國人工智能研究中心（DFKI）便是典型案例，它不僅促進了人工智能應用，還結合實際問題推動了人工智能基礎研究的發展。過去20年，德國在人工智能應用方面進展顯著，深入多個領域。中國在人工智能發展初期更側重應用，近年來加大了基礎研究投入，但應用推進仍然強勁。我在中國的人工智能會議上做演講時，常有上萬人參與，他們關注點多在製造、物流等應用領域。歐洲與中國在人工智能發展上有許多相似之處，長期發展需在基礎研究和應用間找到平衡。
人工智能發展離不開國際合作。科學研究依賴全球交流，領先團隊往往通過合作獲取最新進展。如果一個國家封閉人工智能研究，最終受損的也是自身。因此，加強國際合作，是推動人工智能發展持續進步的關鍵。
中新社記者：學術界與產業界在發展人工智能過程中合作是否充分？如何推動研究成果轉化？
赫爾佐格：工業界關注短期利益，而應用研究更注重未來中期發展。這種思維差異是個問題。
德國的弗勞恩霍夫研究所是成功案例，它基於科研成果開發可供工業界使用的產品或技術解決方案，年收入達34億歐元。然而，研究所數量有限，需要支持的企業則非常多。此外，許多企業因商業機密問題不願合作。在機械製造領域，長期以來保持著科研與工業界的合作，但在信息技術和人工智能領域並不普遍。近年來，企業逐漸認識到軟件和人工智能是關鍵生產力，需要與專家合作。但企業必須相信合作能帶來實際收益，才會投入資金。
歐洲尤其是德國有大量研究項目，如德國聯邦負責研究和技術的部門，歐洲“地平線”計劃也為許多研究提供資金支持。然而，許多項目成果最終被束之高閣，大學、研究機構與工業界之間的聯合研究效率往往較低。
即使研究成果再好，若不能轉化為穩定運行、能够維護的軟件產品，便毫無意義。理想模式是初創公司與大學結合，推動人工智能產品開發，同時與實際應用這些產品的公司合作，使技術真正落地。
中新社記者：在人工智能創業方面，歐洲和中國的初創公司如何互相學習及合作？
赫爾佐格：我們可以彼此學習如何支持初創公司，使它們真正有機會開發出能够在市場上站穩腳跟的產品。德國和中國的初創公司也可以相互學習。在德國，初創公司通常由工程師基於技術創意創立，技術本身是重點。而在中國，許多初創公司更關注客戶需求，與客戶緊密合作，而非僅憑技術可能性開發產品。這種差異為雙方提供了互相借鑒的機會。
如果德國的初創公司掌握對工業有價值的技術，應盡早考慮與中國企業或初創公司合作，探索在龐大中國市場的發展機會。
中新社記者：如何看待“人工智能會造成失業”的擔憂？
赫爾佐格：信息技術帶來的就業變化早已存在。歷史證明，雖然一些崗位被取代，但更多新職位也同時被創造，如系統構建、技術開發、管理與控制崗位等。關鍵在於，新崗位需要不同的知識技能。因此，那些擔心失業的人需要不斷學習，以適應新的崗位需求，跟上技術發展步伐。政府在這方面應發揮積極作用，推動終身學習和職業培訓。全球各國都面臨這一挑戰，美國對此投入較少，而歐洲和中國更為重視，積極幫助潛在失業者通過培訓和教育適應變革。
中新社記者：您對希望從事人工智能研究的年輕學者或工程師有何建議？您未來是否有計劃與中國開展更多合作？
赫爾佐格：人工智能發展迅速，在學術生涯中專注某項技術意義不大，因為五年內就可能被新技術取代。對學生和年輕科學家而言，掌握技術開發的基礎知識至關重要，否則在新技術出現時將無從適應。
基礎知識包括數學和統計學，但同樣重要的是應用領域知識。如果在輔修或平行學習中掌握特定應用領域的運作方式，瞭解人工智能的實際應用，將極大提昇能力。取得突破的關鍵在於，將人工智能學習建立在理論知識與應用知識的結合上。這樣在他們進入職場後才能持續提昇技能，而非止步不前。
我已在同濟大學工作十年，並且還會在這一優良的科研環境中繼續工作下去。我也希望進一步加強德國乃至歐洲同中國的合作，也正努力吸引更多德國專家參與同濟大學項目，以推動人工智能的共同研究和應用開發。（完）
來源中新社
