中青报·中青网记者 贾骥业 王烨捷

　　“人工智能是年轻的事业，也是年轻人的事业。”这句常被引用的话，在2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（WAIC 2026）上，有了更形象的体现。

　　7月17日下午，大会主论坛上，四位年轻的AI科学家围绕“新青年与新一代AI”展开深度对话。他们分别是来自上海人工智能实验室的陈恺，清华大学人工智能学院助理教授、元环智能首席科学家刘子鸣，Sand.ai创始人兼首席执行官曹越，以及Recursive创始成员诸葛鸣晨。

　　陈恺是这场对话的话题引领人，近30分钟的时间里，这四位AI领域的“新青年”没有聊模型有多强、技术有多硬，更多把焦点放在了“新一代AI会被年轻人怎样定义”上。

　　对话是从回顾各自职业早期的“非共识”选择开始的。对许多初入AI领域的年轻人来说，追随已有共识是稳妥之选，但总有一些人选择走一条“非共识”的路。

　　刘子鸣的故事与他的研究路线有关。2024年，还是美国麻省理工学院（MIT）物理系博士生的刘子鸣和导师共同发表了一篇论文，提出了柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络（Kolmogorov–Arnold Networks，KAN）。作为一种新型神经网络架构，KAN的提出打破了AI的“黑箱”局限，让可解释性AI成为可能，引起学术界广泛讨论。

　　实际上，早在2021年刘子鸣就在构思这个架构，不过他的导师当时并不赞成这项研究。“我导师直接甩来一篇1989年的论文，说人家在30多年前就认为这个方向行不通，问我为什么还要继续做。”刘子鸣回忆。但他没有就此放弃，而是自己闷头研究了两周，初步形成的结果让导师眼前一亮，研究得以继续，最后才有了2024年的那篇论文。

　　“直到今天，KAN网络仍然不算特别主流的路径，但这恰恰说明我们确实在尝试一种很不同的方式。”刘子鸣强调说。

　　曹越的“非共识”体现在技术路线选择上。两年前Sand.ai刚成立的时候，市场上几乎所有训练视频模型的团队——包括OpenAI、Sora等，都在用扩散模型技术，但Sand.ai却选择了自回归，一条不太一样的技术路线。这个决定曾被很多人质疑。“当时甚至有跟我熟悉的朋友当面反问我们‘为什么不直接跟着OpenAI走’。”曹越无奈地说。

　　但时间证明，Sand.ai选择的路是对的。曹越提到，这两年，他发现越来越多训练视频模型的团队开始拥抱自回归技术，包括图灵奖得主Yann LeCun新创立的AMI公司，内部也在探索类似的训练方法。“整个过程中，我理解还是要站在第一性原理的视角思考问题，敢于相信自己，并执行到底。”曹越说。

　　诸葛鸣晨的“非共识”选择与技术关系不大，但同样需要勇气。临近硕士毕业，他放弃了国内大厂的录用通知；申请博士时，面对QS排名前十的学校，他最终选择了沙特的阿卜杜拉国王科技大学，理由只有一个——导师是有“LSTM（长短期记忆网络）之父”之称的于尔根·施密德胡伯（Jürgen Schmidhuber）。“相比于学校排名，我更看重导师个人的研究能力和对未来AI方向的判断。”诸葛鸣晨说。

　　3个人、3个截然不同的故事，但正是因为这样一个个“非共识”逐渐变成共识的路线，推动AI在不断向前发展。

　　AI是年轻的事业，意味着在这个领域没有“资深专家”，进入这个行业需要勇气，摸着石头过河。近些年来，在人工智能发展热潮中，青年科技人才正成为行业的中坚力量。从大模型到具身智能机器人，从算法优化到产品研发，一大批青年科技人才崭露头角、扛起重任。

　　当被问及“AI时代年轻人的优势有哪些”，刘子鸣给出的答案出乎意料——“偷懒”。他解释道，这不是指消极的“偷奸耍滑”，而是知道什么工作能让AI来帮忙。“不仅我们这一代年轻人，此前的工业革命，也都是因为大家想去‘偷懒’。”他说。

　　刘子鸣所在团队探索的是AI背后的科学原理，这不光要理解一些已有的现象，还要发现大量新现象。“最近有个学生跑来说找到了一个新现象，我问他是否看了原始数据，他说‘没有，这是用AI发现的’。”刘子鸣认为，有时候不仅仅要勤奋，而是要想这个事情AI能不能帮你“偷懒”。

　　曹越认为，新一代青年最大特点是善于摒弃老旧经验。他提到，当下的年轻人，对既有惯性、原始经验的依赖性都在降低。他观察到，团队中年轻人使用新工具时的深度和能力，很大程度上取决于他们是否“愿意相信、敢于相信”，尤其是AI。

　　“很多时候我们会发现，善用AI的人往往没有什么‘登味儿’，他们很多时候不会拿旧经验来解决新问题，这就是AI时代的新青年。”陈恺说。

　　谈及“新一代AI应最先攻克哪类真正困难的问题”，刘子鸣认为应该是“让AI自己找到下一个正确方向”。

　　“我们现在用的模型结构，不管是Transformer、Diffusion，还是更久远一点的ResNet，都是人创造出来。新一代AI能不能自己找到下一个Transformer？”刘子鸣说，这需要把顶尖研究者脑子中的知识，蒸馏到模型或Agent（智能体）中，这个模型或Agent就可以具备顶尖研究者的判断力，这是接下来AI发展最重要的方向之一。

　　曹越则将目光投向视频模型训练的变革。他提到，现在可以用视频生成模型生产视频素材，在电脑里闭环地生成内容。但这个过程还需要人的重度参与，因为模型本身没有能力判断生成的视频是否符合现实规律。“下一阶段可能会出现‘端到端’模型，能深度理解每一个用户提出的诉求，并通过深度思考和交互，生产完整视频，过程中还可以继续判断内容的好坏，再进一步迭代。”曹越说。

　　实际上，每年的世界人工智能大会都能称得上是青年创业者的盛会。今年，大会专设H4展馆为青年创业孵化馆；同时，首次设立“OPC独立先锋挑战赛”，聚焦“原创、开源、个体”，专门为一人成军的极客团队提供展示舞台。

　　从7月16日开始，北京共绩科技有限公司联合创始人杜昔熺就每天泡在会场，向各种参观者介绍自己的公司。这是一家成立于2023年的清华系科技企业，有自己独创的“电网式算力调度”技术，能将全球闲置算力资源整合为统一算力池，实现算力的“削峰填谷”，让算力像电力一样随用随取、按需付费。“希望能在这里找到志同道合的伙伴，能接触到更多上下游企业以及投资人。”杜昔熺说。

　　“AI不是一项只属于实验室、大公司的技术，也在重新定义新一代人的成长。”陈恺认为，新一代AI的故事不只发生在远方的论文、模型和发布会上，也可能从现在提出的一个好问题开始。

　　中国青年报客户端上海7月18日电