2026年AI將全面超越人類?達沃斯最強大腦預警:未來2年迎來顛覆性變革

「從現在開始,每位管理者都將同時管理人類員工和數字員工。」

整理丨Eric Harrington

一場關於 AI 未來的重磅對話剛剛在達沃斯論壇上演。

當 Anthropic 年輕的 CEO 達里奧·阿莫代(Dario Amodei)說出「2-3 年內,AI 將在幾乎所有領域超越人類」時,在座的科技巨頭們竟然出奇一致地點頭讚同。

不過最讓人意外的不是這個驚人預測,而是大佬們的態度:

Salesforce CEO 直接宣稱「我們將是最後一代只管理人類的 CEO」;

輝瑞 CEO 透露 AI 正把 10 年的藥物研發縮短到 18 個月

幾個讓人深思的重磅觀點:

  • 「數據中心裡的天才之國」:未來 2 年內,我們將擁有數百萬個比諾獎得主更聰明的數字大腦

  • 6 個月完成 20 年的工作:AI 幫助 Google 翻譯在半年內新增 110 種語言;

  • 人類比想像中更不理性:自動駕駛比人類更安全,但我們卻更難接受機器的失誤;

  • 出人意料的擔憂:最擔心 AI 發展的,恰恰是走在 AI 最前沿的人

這場跨越醫療、交通、工作、環境等多個領域的對話,不僅展現了一個正在加速到來的未來圖景,更首次曝光了頂級科技公司在 AI 發展上的真實態度和深層憂慮。當技術進步開始顛覆人類社會的基礎時,這些走在最前沿的大腦們提出了一個關鍵問題:技術究竟會讓世界更平等,還是加劇不平等?

以下是這場重量級對話的部分整理,經 CSDN 編譯:

最後一批僅管理人類員工的 CEO

主持人(The Atlantic 主編):今天我們迎來了達沃斯最矚目的專題討論。在座的嘉賓對全球事務有著重大影響力,我們將討論民主、收入不平等、氣候變化以及企業轉型等議題。

讓我先介紹嘉賓:輝瑞 CEO 艾伯特·布爾拉、優步 CEO 達拉·科斯羅薩西、Anthropic CEO 達里奧·阿莫代、Alphabet 和 Google 副總裁露絲·波拉特、Salesforce CEO 馬克·貝尼奧夫,以及 NATO 秘書長延斯·斯托爾滕比格。

首先,在座的各位都在管理著即將被技術徹底改變的企業。馬克,人們常說「創造性破壞」,作為 Salesforce 的掌舵人,您能談談如何帶領一個已經非常成功的企業實現徹底轉型嗎?在目前的轉型過程中,您遇到的最大挑戰是什麼?

馬克·貝尼奧夫(Salesforce CEO):這是一個令人振奮的時代,我從未像現在這樣對自己的工作和行業充滿熱情。在世界經濟論壇的國際商業委員會會議上,我對 250 位 CEO 說:我們將是最後一批僅管理人類員工的 CEO。從現在開始,我們將同時管理人類員工和數字員工,這是一個歷史性的轉折點。

就拿達沃斯會議來說,Salesforce 十多年來一直負責管理這裏的信息系統。今年的達沃斯應用程序首次配備了 AI 助手,它能夠分析與會者過往參會記錄、當前可參加的會議以及所有與會者信息,為每位參會者提供個性化建議。這個 AI 助手借助最先進的大語言模型和機器學習技術,準確率達到 95%,這得益於多年來積累的海量數據。這是 AI 實際應用的一個很好例子。

加拿大皇家銀行的 CEO 戴夫·麥凱也在同一個會議上分享了他們的經驗。他們在財富管理業務中構建了一個「Agent 層」,即在銷售、服務和支持團隊之外,建立了一支 AI 助手隊伍。這讓我感到震撼,我們正在見證人類與 AI 協同工作、創造更高成就的時代。

主持人:說起 AI 助手,它確實很有用。前幾天淩晨兩點的時候,我在大街上已經喝了七杯酒,AI 助手根據我往年的參會數據建議我回房休息,這幫了大忙。

露絲,讓我問您一個問題:Google 建立了人類歷史上最成功的產品之一——搜索引擎,現在它需要轉型成為一個「答案引擎」。這種轉型會改變你們的商業模式,也會影響依賴搜索引擎的其他公司。您如何看待這個轉型過程中的權衡取捨?

露絲·波拉特(Google 副總裁):從創立之初,Google 就致力於長期投資,因為我們知道技術在不斷演變,我們必須與時俱進。Google 最初只提供十個藍色鏈接,然後發展到文本搜索、語音搜索,現在我們進入了多模態搜索時代。實際上,我們多年來一直在搜索中融入 AI 技術,數十億用戶從中受益,比如自動補全功能或照片搜索,這些已經成為理所當然的功能。

以 Google Lens 為例,用戶每月通過這項服務進行 200 億次搜索。用戶只需用手機拍照,就能搜索到任何信息,包括產品詳情、價格,或者自然界的任何事物。現在,我們正在利用 Gemini 開發 AI 概覽功能,它就像一個控制台,可以引導用戶獲取各種信息。我們發現用戶開始提出更複雜、更長的查詢,尤其是年輕一代更傾向於提出多部分查詢。

這種演變並非始於今日。我們很早就成立了 Google Brain,2014 年收購 DeepMind 時就預見到了今天的景象。對任何企業或國家的領導者來說,如果不為長期增長做規劃和投資,就等於在為自己的衰落埋下隱患。我們在科學創新領域處於領先地位,比如我們的研究人員德米斯·哈薩比斯於 2024 年獲得了盧保獎。AlphaFold 項目為藥物研發做出了重大貢獻,我們在量子計算領域也取得了突破性進展——現在能在 5 分鐘內完成最強大的超級計算機需要 10 億億億小時才能完成的計算。

主持人:艾伯特,談談您的看法。您必須改變藥物研發的方式,重塑公司的運作模式,同時還要面對那些完全基於AI技術、正在使用露絲剛才提到的技術的新興製藥公司的競爭。您是如何看待這種轉型的?

艾伯特·布爾拉(輝瑞 CEO):生命科學領域的前景令人振奮,不僅因為生物技術的進步,更因為數字技術的發展。這兩者的結合將產生巨大的協同效應。讓我用一個例子來說明——癌症,這個被稱為「百病之王」的疾病。

我們正在使用一項名為 ADC(抗體藥物偶聯物)的新技術。用軍事術語來形容這場對抗癌症的戰爭:傳統化療的問題在於它不僅會殺死癌細胞,也會傷害健康細胞。我們需要更精確的方法,所以開發出了類似 GPS 製導導彈的藥物。首先要確定目標——比如一種在癌細胞中比健康細胞更常見的蛋白質。例如 IB4 蛋白質,它在 90% 的肺癌細胞中都有表達。有了目標後,我們的「導彈」就知道該攻擊什麼了。而 AI 可以將這個原本需要數年的靶點識別過程縮短到數月

接下來我們需要一個 GPS 機制——也就是能夠附著在這個蛋白質上的抗體。露絲提到的 AlphaFold 正在幫助我們加速抗體設計,將年計的工作縮短到月計。最後還需要一個「彈頭」,可以是「核彈頭」也可以是「戰術彈頭」,取決於需要消滅的癌症類型。把抗體和彈頭連接起來,這個「導彈」就只會在癌細胞上爆炸,而不會傷害健康細胞。AI 能夠加速這個過程的每一個環節。現在我們能在 18 個月內完成過去需要 10 年的 ADC 研發工作

「數據中心裡的天才之國」

主持人:達拉,您的公司創造了大量靈活的工作崗位,為需要兼職工作的人提供了機會。但優即將進入一個新時代,相當一部分優步出租車將變成自動駕駛出租車。這是一個重大轉變。在這次企業 AI 化轉型中,最難處理的是什麼?

達拉·科斯羅薩西(優步 CEO):我認為,大多數人對 AI 的體驗都集中在數字世界,比如搜索等。而我們工作在物理世界中,我們相信 AI 能夠對物理世界產生巨大影響。我們認為交通的未來將是自動駕駛、電動化,最終還將是共享的,這樣就能控制街道擁堵。

對我們來說,AI 的應用主要體現在兩個方面:一是客運,用機器人司機替代人類司機。我們正在與 Google 和 Waymo 等多家公司合作開發這項技術;二是包裹配送,比如你可能看到的 Serve sidewalk 送餐機器人。在貨運方面,我們的 Uber Freight 業務將貨主與卡車司機連接起來,這些卡車最終也將實現自動駕駛。

AI 的終極承諾是拯救生命。今年,全球有 100 萬人因為人為錯誤死於道路交通事故。而數字駕駛員有數千個生命週期的駕駛訓練,不會因發短信或看抖音而分心,始終專注於道路。它不是兩隻眼睛,而是十隻眼睛和多種傳感器。隨著時間推移,這種駕駛員會變得越來越好。

我們正在與 NVIDIA、Alphabet、Waymo 等合作夥伴一起,以安全負責的方式將這項技術推向市場。這不會在明天實現,我們將經歷一個很長的混合階段,有時是人類駕駛,有時是 AI 駕駛。但 15-20 年後,AI 在物理世界的影響,尤其是在避免交通事故死亡方面的影響將是巨大的。我們希望在這個轉型中發揮重要作用。

主持人:達里奧,達拉剛才說「15-20 年」。但作為 AI 模型開發商,你似乎認為變革來得更快。大家都同意 AI 正在到來,事物將發生改變,但當其他人談論年計的變化時,你說的是月計;當他們談論幾十年的變化時,說的是幾年。世界將在多快的時間內發生翻天覆地的變化?

達里奧·阿莫代(Anthropic CEO):AI 與之前的技術革命最大的區別就在於它的發展速度。我在這個領域工作了 10 年,一直在觀察這條發展曲線。我和 Anthropic 的聯合創始人是最早記錄 Scaling Law 的人之一(Anthropic 的創始人是從 OpenAI 出走的),我們發現:當你在算法稍作調整的情況下向這些模型投入更多算力時,它們在認知能力方面會快速提升。

指數增長開始時很慢,但很快就會加速。在過去 3-6 個月,我更加確信我們正在朝著這個方向前進:AI 系統在幾乎所有任務上都將超越幾乎所有人類。根據我們觀察到的一些現象,比如模型在數學、編程和生物學等領域已經達到博士生水平,我估計到 2026 年或 2027 年,我們將擁有在幾乎所有領域都普遍優於人類的 AI 系統

這種 AI 的應用潛力是巨大的,從軍事應用到工作場所,從自動駕駛汽車到生物學和健康領域——這是與我特別相關的領域,因為我曾是一名生物學家。我認為這可能是能為人類福祉帶來最大改善的領域之一。關於自動駕駛汽車的較長時間線,我認為在積極應用方面最大的製約因素是物理世界和人類制度的限制。

我寫過一篇關於這個轉變的文章。如果這真的發生了,我們會受到什麼限制?我在文章中使用了「智能的邊際收益」這個術語。經濟學家談論資本、勞動力、土地的邊際收益,但我們還不習慣思考這樣一個問題:如果我們在數據中心擁有數百萬個比人類更聰明的智能體,會怎樣?我稱之為「數據中心裡的天才之國」。

這些智能體能立即解決世界上所有的問題嗎?我認為不會。比如,自動駕駛汽車仍然面臨困難。我們將受到物理世界、部署週期,通常還有法律的限制。

以製藥為例,我們仍然需要進行臨床試驗,仍然要遵循物理學和生物學規律,但 AI 系統會帶來改變:原本需要後期臨床試驗的可能變成早期臨床試驗,原本需要早期臨床試驗的可能變成體外試驗,越來越多的內容可以通過模擬完成。如果要我猜測——這並不是一個精確的科學——我認為我們可能在 5-10 年內在生物學等領域取得相當於100年的進展。如果你考慮人類在生物學領域 100 年能實現什麼,人類壽命翻倍並非天方夜譚。如果 AI 能加速這個過程,我們可能在 5-10 年內就能實現這一目標

在 Anthropic,我們正在思考實現這一願景的第一步。如果說我們距離這些能夠改變世界的技術還有 2-3 年,那麼我們現在的思路是:所有這些都描述了工作場所的生產力,即使是在疾病治癒等高端領域。

因此,我們正在開發一種稱為「虛擬協作者」的系統。這是這種技術的早期版本,也許還不如盧保獎得主聰明,但能夠在工作場所完成相對高端的任務,能夠打開 Google Docs,使用 Slack,與同事互動完成持續數小時到數天的任務。就像經理偶爾檢查員工工作一樣,你只需要時不時查看它。正如馬克所說:「這將是最後一代只管理人類的 CEO。」我們正在努力讓這成為現實。

達拉·科斯羅薩西(優步 CEO):我想補充一點關於 AI 應用的問題,那就是錯誤的代價。人性本身就包含缺陷,我們接受人類會犯錯。就拿道路事故來說,對於某些 AI 應用,尤其是國防領域或涉及物理世界的應用,一個關鍵問題是:「AI 需要比人類好多少才夠?是比人類好 10 倍就夠了嗎?還是要好 20 倍?」比如 Waymo 的安全統計數據,露絲,我想請問目前 Waymo 比人類駕駛員安全多少倍?

露絲·波拉特(Google 副總裁):顯著更安全,但你說得對,這確實是個問題。

達拉·科斯羅薩西(優步 CEO):人們對人類司機的錯誤更寬容。

AI 是所有想法的加速器

主持人:確實,社會反應非常強烈。我們已經看到,儘管自動駕駛汽車明顯更安全,但仍然面臨巨大爭議。問題是,隨著更多技術的出現,社會會改變嗎?會有反彈嗎?艾伯特,讓我問您這個問題:達拉說的是打造更安全的技術卻面臨反彈。您開發了可能是世界上最好的產品,可能救了在座很多人的命,卻遭遇了大規模反彈。從這個經歷中,您學到了什麼經驗可以幫助那些在未來幾年推出新技術的人?

艾伯特·布爾拉(輝瑞 CEO):我想您說的是疫苗。但那不是大規模反彈,而是約 10-20% 的人的反對。同時,我們也收到了 80% 的人的感激,因為他們覺得正是因為我們,他們的父母才得以存活。所以讓我們實事求是地看待這個問題:某些聲音在社交媒體上被放大,並不意味著這就是主流聲音。

但您舉的例子很好,因為 AI 也將面臨同樣的問題,而且可能是 AI 機器本身會給 AI 製造麻煩。它們會傳播關於 AI 的錯誤信息。為什麼?因為這是一個非常強大的工具。任何強大的工具在好人手中都能成就偉大的事,在壞人手中卻可能作惡。正如你提到的,AI 犯的每一個錯誤都會被無限放大,而人們卻忽視了人類犯的錯誤更多,也忽視了我們已經獲得的巨大收益。

主持人:露絲,讓我問您一個與此相關的重大問題。在 AI 領域,我一直在記錄一些人們意見不一的未解問題,其中最讓我感興趣的是:AI 是會讓世界更平等還是更不平等?我的觀點是,技術確實讓世界變得不平等——雖然提升了所有人的生活水平,但頂端的人獲益更多。您認為 AI 會如何影響這個問題?它會如一些研究顯示的那樣縮小收入差距,還是會像其他研究預測的那樣加劇不平等?

露絲·波拉特(Google 副總裁):這是一個極其關鍵的問題,也是我們非常關注的焦點。我認為有巨大的上升空間可以積極應對這個問題,但我們也需要關注執行過程中的風險。

讓我們為什麼感到興奮?因為 AI 在醫療、教育和經濟方面都有巨大潛力。我們已經談到了醫療,讓我再詳細說明一下。通過 AlphaFold,德米斯和他的團隊預測出了地球上全部 2 億種蛋白質的結構,這些是生命的基本構建塊。這就是為什麼它能加速藥物研發。他們後來開源了這項技術,現在全球 190 個國家的 250 萬科學家都可以利用這一突破性成果進行藥物研發。

更直接回答您的問題:疾病的早期診斷。這對生存至關重要。對我來說這很私人化,因為我自己經歷過兩次癌症,我很幸運能在世界最好的醫院之一——紀念史隆凱特林癌症中心得到早期診斷。不是每個人都有這樣的機會。在美國,40% 的人一生中會被診斷出癌症。在全球範圍內,還有其他疾病在癌症之前就奪走人們的生命。

多年前,Google 就開發出了利用 AI 進行轉移性癌症早期診斷的技術,從乳腺癌開始,後來擴展到肺癌。我的腫瘤醫生說,AI 是實現醫療民主化的唯一途徑,因為這意味著任何地方的任何人都能獲得與我一樣的高質量早期診斷。我們現在已經在使用 Google AI 進行結核病的早期診斷。由於發生在全球南方或美國貧困社區,30-40% 的結核病病例未被診斷。這不是未來的機會,而是現在就在發生的事情。還有糖尿病性視網膜病變,這是由糖尿病導致的失明。

從這個角度看,AI 確實有機會解決不平等問題。教育領域也很令人興奮。在非洲,平均年齡是 19 歲,一位部長告訴我:「我們人口的一半都在 19 歲以下,我們沒有足夠的老師。如果你無法教育好孩子,就無法解決機會差距。」我從小就被父母教導:「教育是通向自由的護照。」我們堅信這一點。通過 AI,我們可以為教師提供支持,也讓學生能夠通過 AI 學習,這是非常了不起的。

但執行過程中也存在挑戰。我談到了癌症早期診斷,但這隻是更廣泛生態系統的一部分。在某些地方,這可能是一個均衡器。在美國,如果你有一位醫生,那麼通過 AI 輔助診斷,你就能去其他地方接受化療和放療。但這在世界上很多地方並非如此,我們需要發展完整的生態系統。另一個更關鍵的問題是,地球上三分之一的人口仍然沒有聯網,無法接觸到我們今天談論的這些神奇技術。

再談經濟影響。經濟效益是巨大的,估計在數萬億美元級別。但研究執行細節才是我們真正關注的。MIT 和史丹福的經濟學家的數據顯示,勞動力市場的新進入者和低技能工作者可能會獲益最多,因為他們身邊會有一個導師。這是積極的一面。歷史表明,技術轉型創造的工作崗位比消除的更多,這是好消息。但當你的工作是被消除的那一個時,情況就會很快變得非常極端。因此我們和許多其他機構一樣,在做大量工作培訓勞動力,幫助人們為新的工作做好準備。確實有許多非凡的工作崗位正在產生,但我們不能認為這是理所當然的。

最後一點,我在全球各地旅行時,聽到的全球領導人的聲音是:他們希望自己的國家能夠參與數字化轉型,因為他們看到了這些上升空間——經濟潛力、醫療、教育、農業等方面的潛力。這就是我們試圖做的:確保以正確的方式在全球範圍內建立夥伴關係。但執行確實是關鍵。正如今天的一些評論所說,機遇是如此深遠,我們需要共同確保降低負面影響。我們不能錯過這個機會。

主持人:這是一個非常樂觀的討論。讓我試著轉換一下氛圍。馬克,讓我問問您所關注的一個可能進展不太順利的領域:氣候變化。最近一段時間,美國退出了巴黎協定,凍結了一些氣候投資支出。事實上,我們似乎正在把資金從氣候領域轉向加密貨幣,這可能不是能源資源的最佳用途。所有這些 AI 熱潮都非常耗能。在這個我們已經面臨諸多困難的重要問題上,我們是不是走錯了方向?

馬克·貝尼奧夫(Salesforce CEO):這確實是討論的一個重大轉向。我們剛才聽到了關於無限勞動力的巨大好處,討論了 AI 如何成為我們的夥伴來幫助我們運營生活和企業,如何幫助我們在減少人力的同時實現新的生產力水平。但你說得對,我們必須記住,我們的世界正在變暖。造成變暖的原因是大氣中的碳含量增加。

第一次工業革命通過各種人類活動向環境釋放了約 200 億噸碳。但這不是我們最大的擔憂。我們最大的擔憂是森林砍伐。地球曾經有 6 萬億棵樹,現在超過一半已經消失。每損失 1 萬億棵樹,就意味著釋放 200 億噸碳儲量。想像一下,通過森林砍伐,我們釋放的碳相當於三次工業革命的總量。

5 年前,也就是 2020 年,特朗普總統在世界經濟論壇上宣佈了「萬億樹木計劃」。我們的願景是在地球上重新種植 1 萬億棵樹,以封存 200 億噸碳。在這 1 萬億棵樹中,我們現在已經獲得了 2000 億棵的承諾,此外還有中國承諾的種植 700 億棵樹。就在前段時間,剛果總統宣佈將建立世界上最大的森林保護區,作為「萬億樹木計劃」的一部分。

如果我們想讓地球變得涼爽一些,抵消工業化帶來的影響,沒有什麼比重新造林更重要。其次,我們也看到海洋正在變暖。我們剛經歷了連續兩年的厄爾連奴現象。我在這裏聽到一些來自世界各地的報告,在過去 6 個月裡,我們看到珊瑚白化現象出現在以前從未出現過的區域。

無論是珊瑚白化、過度捕撈,還是創建更多的海洋保護區,實現到 2030 年保護 30% 海洋的願景,以及清除海洋中的塑料,我們都面臨挑戰。我們正在迎來聯合國公海條約,這可能是聯合國今年能做的最重要的事情之一。第二個是聯合國塑料條約。我們必須清除海洋中的塑料。這些都可以成為環境領域樂觀的理由,而 AI 是所有這些想法的加速器

主持人:所以總的來說,您認為 AI 的積極作用,比如幫助我們模擬海洋中的塑料流動並找出更有效的清除方法,可能建造碳捕捉系統,是否會大於它巨大的能源消耗成本?

馬克·貝尼奧夫(Salesforce CEO):總的來說,我認為在清除海洋塑料方面,最樂觀的是確保塑料不進入海洋。隨著 AI 的發展,機器人技術也有了進步。比如馬克的荷蘭同事保贊·斯拉特開發的機器人,可以在亞洲或南美洲的關鍵河流地區阻止塑料進入海洋。這在 10 年前是不可能的。

現在我們看到可以從海洋中清除數百萬、數億、數十億噸的塑料,但我們也必須阻止更多塑料進入海洋。我們在世界經濟論壇上還宣佈了一項塑料計劃:如何發展生物塑料?海洋中的塑料就像我們這個時代的核廢料,它會存在很長時間。我們已經看到塑料進入浮遊生物,我們知道魚類會吃這些浮遊生物,攝入塑料,然後通過食物鏈最終進入我們的身體。我不認為任何人都希望這種情況發生。我不想詳細說明,因為這會打消我們對人類健康的樂觀態度。但我們希望有一個更健康的食物鏈,讓塑料遠離我們的食物鏈是非常重要的。

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