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“人工智能本质上是套软件，而非某种神秘之物，它需要通过不断学习，从周围环境中汲取信息，再加以学习，从而实现智能化。”鲍捷在采访的开始，就告诉第一财经记者，“其实地图路径规划、指纹识别、人脸解锁、机器下棋都属于人工智能的范畴。所以，AI是让机器去做人类做不到的事情，不过一旦做到了，就往往会被认为不是AI了”。

对于大模型的兴起，鲍捷反对将大模型的核心简单归结为“算力”。他认为，“数据的精细运用、数据工程的方法论以及对知识工程的尊重才是关键。”并且坚信“大模型的本质在于知识”，而不仅仅是算法、算力或数据，“从软件工程到数据工程，再到知识工程，每一步都需遵循不同的方法论，且知识工程的复杂性远超过前者欧洲杯可以去哪里买球，需要全新的思维模式来应对。”

单纯的大模型作为一种技术商品是难以销售的，正如C++编译器一样，它们的价值在于与具体应用场景的结合，多模态大模型将成为趋势。鲍捷表示，“人工智能的本质是旨在提高开发效率。因此，单独的人工智能公司并不应存在，所有公司都应紧密贴合实际应用。未来的模型将走向端侧，低功耗、低算力的大模型将成为常态，每个人、每个设备都将拥有自己的个性化智能代理。技术的演进最终服务于应用场景，各公司之间的竞争焦点将落在对特定领域知识的深入理解和约束条件的精准把握上。”

鲍捷认为，智能的本质在于生物对信号的处理与响应，从单细胞生物到复杂的人类，每个层次的生命体都有其特定的智能水平，这种能力在不同生物间存在差异，人类智能同样有其极限，“尽管当前大语言模型备受瞩目，但在解决‘复杂加法’等基本问题时仍会出错，这揭示了人工智能与人类智能之间仍存有差距。人工智能的追求不在于复制人类智能，而是发展出一套全新的、或许暂时难以理解的信息处理模式。就像人类无法感知穿越身体的中微子，未来的人工智能可能也会以人类无法察觉的方式存在，超乎普通人的理解范畴，变得不可感知。”他相信，人工智能领域的绝大多数专业人士都不会担忧类似“AI毁灭人类”的科幻场景，反而坚信这种级别的智能是人类未来进步的必需。

“我认识的很多AI公司都面临不小的困境，研究人员的规模也在缩减。人工智能从研发到在市场立足，通常需要漫长的周期，这与当前市场对快速回报的期待相冲突。缺乏耐心资本的投入、过于严格的IPO政策、一级市场缺少市场化资本、过于严格的监管环境以及严酷的创业风险后果，是制约国内AI创新生态发展的关键因素。”他认为，一个繁荣的AI生态需要无数看似“毫无商业价值”的草根应用作为根基，而这实则是孕育创新的土壤。互联网的成功来自于大学生都能做网站，但是现在大学生已经很难建立自己的大模型应用创业公司了。

加大对人工智能的投入不仅仅是为了追赶国际竞争，更重要的是把握未来发展的主动权。采访中，鲍捷回忆起他自己在人工智能“冬天”里的坚守，那也是个相关研究不被看好、资金短缺的时期，许多同行都纷纷转行了，但他依然坚守，深信“只要不放弃，总会有转机”，他将其称为“serendipity”(意外发现的宝藏)。

“如今的孩子们，他们作为AI原生代的一员欧洲杯可以去哪里买球，对人工智能的态度和认知与前几代人截然不同。这些孩子成长在AI无所不在的环境中，AI的存在对于他们来说像空气和水一样自然，是他们生活的一部分。 他们不需要被特意告知AI是什么，因为它早已融入了他们的日常生活，成为学习、娱乐、创作等众多活动的基础设施。”鲍捷以他的孩子为例，她们在做作业、画画，甚至日常行为中都离不开AI。