圓桌對話現(xiàn)場 來源：AFAC2025金融智能創(chuàng)新大賽
“AI同質(zhì)化競爭一定程度上加速了‘內(nèi)卷’，但‘內(nèi)卷’也未必是壞事。”8月27日，在AFAC2025金融智能創(chuàng)新大賽圓桌對話環(huán)節(jié)《臨界2025：AI時代青年定義浪潮的破局點》上，清華大學電子工程系副教授、博士生導師姚權(quán)銘表示，當前AI技術(shù)的發(fā)展使得跨界成為常態(tài)，科研領(lǐng)域的競爭也變得更加激烈，這種競爭的壓力正倒逼科研人員重新思考， 做研究的本質(zhì)究竟是為了發(fā)頂刊論文，還是為了能讓技術(shù)在未來產(chǎn)生深遠的應(yīng)用價值。
姚權(quán)銘談到，作為一名科研人員，過去他主要從事自動化支持類技術(shù)，但在大模型時代，這類技術(shù)一定程度上已經(jīng)被淘汰。過去“小作坊”模式是為每個客戶定制模型，進行數(shù)據(jù)清洗和模型調(diào)優(yōu)，但現(xiàn)在大模型技術(shù)興起后，這個過程已經(jīng)被標準化、平臺化替代。
在這個過程中，他一直向博士生強調(diào)的是，從指標來看，博士畢業(yè)要求有一篇畢業(yè)論文，或許未來可能要求一個人發(fā)六篇論文，但這種表面上的數(shù)字增長與否并不代表全部。真正重要的是在經(jīng)歷這一過程時，論文本身應(yīng)該是為了解決技術(shù)的核心問題，并且能超越短期的一兩年商業(yè)周期，指向未來可能的技術(shù)突破。
機器之心聯(lián)合創(chuàng)始人、副主編李亞洲認為，人工智能的發(fā)展本質(zhì)上是一個“內(nèi)卷式創(chuàng)新”的過程。他從2014年開始報道AI領(lǐng)域，早期深度學習剛出現(xiàn)時，大家都認為這是一項具有突破顛覆性技術(shù)，但能解決的問題和應(yīng)用場景非常有限，比如語音識別、計算機視覺等任務(wù)。隨著數(shù)十年的技術(shù)迭代之后，大模型技術(shù)的興起，才真正擴大了AI的通用性和應(yīng)用場景，也具備了更廣泛地解決問題的能力，也正因此卷著大家不得不跟進大模型技術(shù)，然后實現(xiàn)創(chuàng)新。
螞蟻集團財富保險事業(yè)群項目管理總監(jiān)大賽執(zhí)委會主席李暉認為，AI最終成為能提升生產(chǎn)力還是加速同質(zhì)化內(nèi)卷，取決于是否能在平臺之外找到不可復制的差異化價值和優(yōu)勢。在這個過程中，創(chuàng)業(yè)的邏輯也在發(fā)生變化。過去十年，創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷了兩個周期，一個周期是以移動互聯(lián)網(wǎng)為代表的創(chuàng)業(yè)浪潮，最大的創(chuàng)新是應(yīng)用層創(chuàng)新，這一階段也成就了一批如今的知名公司，如滴滴、美團、今日頭條等。第二個創(chuàng)業(yè)周期，即當下的AI創(chuàng)業(yè)潮，這一時期也呈現(xiàn)出一定差異和特征。
李亞東指出，AI創(chuàng)業(yè)浪潮下呈現(xiàn)明顯年輕化的趨勢，越來越多博士在讀或剛畢業(yè)的年輕人就做出知名創(chuàng)業(yè)項目，并且迅速獲得投資，另一方面，技術(shù)創(chuàng)業(yè)變成應(yīng)用創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的趨勢越來越明顯。
“特別明顯的感受是，大家現(xiàn)在推很多AI產(chǎn)品，都會先去大肆宣傳一波吸引流量、用戶和投資，之后再去完善自己的產(chǎn)品，這從技術(shù)領(lǐng)先創(chuàng)業(yè)，變成流量性創(chuàng)業(yè)了。”李亞東說。
AI創(chuàng)業(yè)時代，企業(yè)到底需要怎樣的人才？
Xcube.co首席幕僚長兼董事Eelee Lua認為， 企業(yè)成功不僅依賴創(chuàng)始人與技術(shù)，更需要“創(chuàng)業(yè)型人才”。這類人才須具備批判性思維、跨領(lǐng)域執(zhí)行力和市場洞察力。她特別強調(diào)，AI的普及反而可能讓人減少思考，因此軟技能愈發(fā)重要。
她指出，當前不論在中國、東南亞、中東歐美都有一個趨勢，企業(yè)需要的人越來越少。所以我們需要思考的是，我有什么和別人不一樣的地方，找出自己的強項和特點，最大程度展示出來。
在這個時代，她認為有三種人群是不可或缺的，一種是技術(shù)底座的構(gòu)建者，比如能夠為模型底座提供架構(gòu)；一種人才類似整個生態(tài)的鏈接者和翻譯者，能深刻洞察用戶痛點，知道用戶需要什么，也能快速、敏捷地解決問題。這種模式現(xiàn)在已經(jīng)在AI創(chuàng)業(yè)機構(gòu)中出現(xiàn)了，特點具有模塊化、敏捷性的特征；還有一種高緯度人機互動的實踐者，能夠非常好地運用技術(shù)實現(xiàn)高緯度的人機互動。
姚權(quán)銘談到當前高校培養(yǎng)科研人才的思路，他認為，一類人才是深度研究型，這類人才偏好刨根問底，關(guān)注基礎(chǔ)概念，例如樣本復雜度、泛化能力、優(yōu)化代價和準確度等，這類人才適合走學術(shù)。另一類人才比如有編程基礎(chǔ)，并能對大模型保持批判性思考，他們能嘗試做 API 演示，能力強的甚至能在頂級會議上發(fā)表論文 。這類人才偏向于實踐導向，對新問題和新應(yīng)用有濃厚的興趣，執(zhí)行力強，不會過度糾結(jié)于技術(shù)瓶頸，他們是推動技術(shù)轉(zhuǎn)化和應(yīng)用落地的關(guān)鍵力量 。
他強調(diào)，不論哪類人才，都必須具備“講清楚自己為什么做這件事”的能力，即整體思考與批判性思維，這是AI無法替代的。
李亞洲補充道，AI人才還是需要扎實的理論基礎(chǔ)，同時積極主動與產(chǎn)業(yè)界溝通，“學界與業(yè)界的結(jié)合將推動更多基礎(chǔ)模型創(chuàng)新”。他建議從業(yè)者從算力思維轉(zhuǎn)向效能思維，從技術(shù)追趕轉(zhuǎn)向場景定義。
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