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智东西
作者 | 陈骏达
编辑 | 漠影
“这是人类历史上年青人最多的时候，但是差不多快被忘掉了。”
智东西9月10日报道，今天，在2026 Inclusion·外滩大会上，之江实验室主任、阿里云创始人王坚走出会场，来到露天舞台的人群中央，发表了一场题为《以年青人的方式思考人工智能》的演讲。
演讲中，王坚没有谈大模型参数、算力规模或应用落地，而是把话题拉回到一个他长期关注的问题——可持续发展。在他看来，AI以及其他前沿技术，正在成为解决人类可持续发展问题的关键变量。
王坚认为，AI的载体不只是科技产品，也应该是绝大多数人类生产生活的城市本身。由此，他再次抛出了10年前他提出的“城市大脑之问”：能不能只用10%的资源，就让我们活得很好？
在他看来，AI真正值得期待的方向，不只是完成更多任务、替代更多工作，而是用更少的自然资源，完成过去需要大量资源才能完成的事情，并让人类有更多的资源去做创新。
而要做到这一点，需要的恰恰是“年青人的方式”——不害怕不完美，不迷信已有答案，也不要等到把所有风险都算清楚之后才开始行动。
王坚说，用年青人的方式思考AI，就不应该把自己局限在“所有人都认为AI应该是什么样”的位置上。恰恰相反，那些所有人都觉得理所当然的AI，可能才是最大的误区。这个世界上真正值得思考的东西，远比我们平时看到的要多得多。
一、人类历史上年青人最多的时代，也是挑战最大的时代
王坚首先把AI技术放到了一个更大的全球发展背景中。联合国近期发布的可持续发展报告显示，距离2030年已经不到5年，但目前全球只有大约15%的可持续发展目标已经完成，另有15%出现严重倒退。
联合国秘书长也关注到了这一问题，他认为“唯一的手段就是技术，没有别的手段”。
但问题在于，过去几十年的科技发展，本身也伴随着资源消耗的快速增长。
1950年至今，是人类科技发展速度最快的几十年，但与此同时，全球碳排放也持续攀升。“作为一个科技工作者有时候蛮内疚的”，王坚说道，因为过去科技发展的一个重要结果，就是让人类拥有了“大规模地毫无节制地使用自然资源”的能力。
因此，如果未来几十年要让碳排放快速下降，科技需要解决的问题已经不是简单的“怎么发展”，而是一个更困难的问题：如何让碳排放降下来，同时又不需要占用过多自然资源？
这意味着，科技发展的逻辑可能需要发生变化，过去的科技往往帮助人类获得更多资源、消耗更多资源，而今天开始的新技术，需要帮助人类减少资源消耗本身。
王坚认为，过去人类习惯于讨论“如何获得更多资源”，却很少追问一个更基础的问题：我们为什么需要消耗这么多资源？
十年前，他在思考“城市大脑”时也提出了类似问题。在英国一次环境展上，他看到英国一个家庭每天用水相当于17个汽油桶，而东埃塞俄比亚一个家庭只有约2个汽油桶。王坚由此延伸：如果一个家庭实际上只需要6桶水就能生活得很好，那么即使把17桶水全部净化后交给这个家庭，也未必是一件真正具有社会责任的事情。
这个问题并不只关于水。王坚举例称，两个装机容量和发电能力基本相同的核电站，建设过程中使用的水泥量可以相差60%至70%，电缆、管道等资源消耗也存在类似差异。
这成为他所谓的“城市大脑之问”：我们能不能只使用今天人均消耗10%的资源，也依然让人类活得很好？
二、数据是数字时代的自然资源，AI可能成为“节约资源”的工具
王坚认为，这个十年前的问题，在今天和AI发生了直接联系。
他给出了两个命题：
第一，数据是数字时代的自然资源；
第二，谁最有机会来用好数据，那就是人工智能。
在传统城市里，大量资源消耗隐藏在复杂的基础设施和运行系统中。水管里的漏水、电力系统中的损耗、交通系统中的低效率，都很难依靠人工进行实时判断和优化。
但进入数字时代之后，城市产生了大量数据。
如果把这些数据真正利用起来，就有机会重新计算一座城市究竟需要多少资源，以及资源究竟浪费在哪里。王坚去年参与了联合国人居署《人工智能+城市》相关报告，就是希望讨论AI如何帮助城市解决资源消耗问题。
这也是王坚看待AI的一个重要角度。今天行业讨论AI时，经常围绕音箱、手机、机器人、办公软件等具体产品展开，但在王坚看来，还有一个更大的“载体”经常被忽略——城市本身。
而这炒股配资网站有也解释了他为什么反复强调，AI不应该只被理解成一个“替代人做事情”的工具。
三、“世界把最困难的问题留给了年青人”
在王坚看来，“10%的命题”最终会落到今天的年青人身上。
他说，世界“有意无意地把最困难的问题留给了年青人”，未来20年、30年，人类能否找到一种新的发展方式，需要今天的年青人回答。
这也是他举办“2050”科技活动的原因之一。
2018年开始，王坚发起“2050”科技活动，希望让年青人聚在一起，不只是听一场演讲，而是在现场连续待上两天半、60个小时。他说：“不待在一起，永远不会有新的想法。”
在他看来，所谓“年青人的方式”，并不只是年龄。年青人都是没有伞的孩子，他们觉得雨下到身上不是个问题，如果雨下到你的身上不是个问题，那刀子下到你身上也不是个问题。如果每一件事情都先被定义成“问题”，那么这个世界最终所有事情都会变成问题。
这种“不把问题当成问题”的心态，同样体现在创新上。
他讲到2018年“2050”期间，云深处创始人朱秋国曾带着机器狗来到现场。当时机器狗还远没有今天这么成熟，但团队并不介意把一个“不完美”的东西展示给别人看。
“什么叫年青人？年青人就是明明知道这个东西有问题的，他也不在乎给别人看。”王坚认为，真正的问题在于今天很多活动和创新环境，都越来越希望展示“完美的东西”。但事实上，没有任何东西一开始就是完美的。
不完美，是完美不可分割的一部分；失败和成功加在一起，才构成年青人的定义。
四、“年青人是这个世界的发动机，青春的热爱是这个发动机的燃料”
王坚还讲了几个他亲眼见过的年青人故事。
2018年，他曾在“2050”活动中见到一位年青人讲《下一站，太空》。这个年青人当时没有财富，也没有所谓成功经验，却认定自己的下一站就是太空，而且真的开始做这件事情。
几年后，这个创业团队开始尝试可回收火箭。
王坚认为，今天看到的技术成果，并不是因为“有人告诉我们应该做什么”，而是因为此前已经有人在没有掌声、没有鲜花、甚至没有多少人关注的时候开始行动。
他还讲到另一位年青人吴晓飞。在“2050”活动现场，吴晓飞曾把一个小型喷气发动机装到自行车上，让自行车跑到约60公里/小时。王坚坐在这辆自行车上，停下来之后才知道，这辆车当时只花了100元买来。
“有韧性才叫年青人。”在王坚看来，当一个人把所有风险和可能性都认真计算完以后，反而已经不是年青人的状态了。
年青人的特点恰恰是：知道有风险，但仍然愿意去做。他用一句话总结这种状态：“年青人是这个世界的发动机，青春的热爱是这个发动机的燃料。”
王坚还特别强调了“见面”的意义。在“2050”的活动现场，他曾放置过一个路标，上面有几个距离数字。其中一个数字是100公里——人类距离太空的距离。
但他后来把这句话改成了：“不是人类离太空只有100公里，每一个人离太空的距离都是100公里。”这个距离不取决于财富和身份。
而比100公里更近的，是5米。王坚认为，一个人距离真正去做一件事情，有时候只有5米，只要和一个真正让你产生兴趣的人见面，就可能发生原本没有预料到的事情。
从2018年至今，“2050”已经吸引来自全球517个城市的年青人参与。对王坚来说，这种面对面的交流，本身就是创新发生的条件。
“天天在线上聊天聊到最后，把自己聊得找不到北了”，不如去见一个从来没有见过的人。因为一个来自不同地方、不同背景的人，可能恰恰会让原本固化的想法发生变化。
五、年青人不知道自己的未来，却天天操心人类的未来
演讲最后，王坚再次定义了什么叫年青人：“就是一群自己的未来不知道在哪里，天天操心人类未来的人。”
这也构成了他理解AI的另一层逻辑。为什么需要用年青人的方式思考AI？因为未来本身并不存在一个现成的“需求清单”。
王坚用了贝多芬《第五交响曲》的例子。在贝多芬创作之前，没有人提出过“我需要一首《第五交响曲》”这样的需求。但作品出现之后，人们才知道，原来世界可以拥有这样一种音乐。因此，未来不是简单从需求中推导出来的，而是被创造出来的。
在这个意义上，AI也不应该只是对现有需求的响应。更大的机会，可能藏在那些今天还没有被提出、甚至没有被认为是“需求”的问题里，比如让城市只消耗10%的资源，也能让人类拥有足够好的生活。
现场，有观众向王坚提出了一个尖锐的问题：如果AI本身正在消耗越来越多的电力，那么用AI解决能源和资源问题，会不会反过来制造新的能源问题？
王坚的判断是：“如果我们在人工智能技术上投入一度电，这个世界可能在别的地方可以少用10度电。”
在他看来，现在AI的高能源消耗，很大程度上是因为这一技术仍处于发展的早期阶段。就像早期灯泡本身也很耗电，但照明系统整体的能源效率最终还是不断提高。因此，他仍然认为，AI能源问题是一个“可解的问题”。
面对现场关于“AI是否最终会产生自主意识、甚至取代人类”的问题，王坚没有证明回答，而是认为需要先改变一个认知：AI既不会、也不能，更不应该取代人。
在他看来，人类历史上的每一次技术进步，往往不是简单地把人的能力拿走，而是重新定义人的能力边界。因此，当AI替代一些人类熟悉的工作时，人类需要看的可能不仅是“我失去了什么”，还包括：技术是不是正在帮助我们发现自己此前没有意识到的潜能？
结语：AI真正的价值，也许不是“做更多”
从“城市大脑之问”到今天的人工智能，王坚真正关心的似乎始终不是某一项技术最终能做到什么，而是技术究竟应该把人类带向哪里。模型越来越强，算力越来越大，Agent开始进入越来越多的工作和生活场景。但在这些问题之外，或许还应该多问一句：这些能力究竟要解决什么问题？
这也是王坚反复强调“用年青人的方式思考AI”的意义。
年青人并不一定知道答案，但愿意去问那些还没有答案的问题；不一定看得清未来，但愿意先迈出第一步。对于仍处在早期阶段的AI来说，这种“不急着接受现成答案”的能力，也许比预测AI最终会变成什么更加重要。
真正值得期待的AI，或许不是把今天的一切都做得更快、更大、更复杂，而是让我们重新思考一些过去习以为常的事情，我们真正需要什么，又为什么一定要按照过去的方式去获得它。
而这，可能才是“以年青人的方式思考人工智能”留给今天AI产业最重要的问题。
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