王继龙：当AI握紧自己的权杖——文明的暗语与觉醒-中国教育和科研计算机网CERNET

资讯

校园信息化

技术

资源与应用

产品与装备

信息服务

首页 > 教育信息化 > 资　　讯 > 观　　点

王继龙：当AI握紧自己的权杖——文明的暗语与觉醒

2026-03-17 中国教育网络

　　我们这代人正在目睹一场远比工业革命更深邃的文明蜕变。大语言模型的问世像一道划破长夜的闪电，照亮了人类文明最深层的秘密：语言的本质，即世界的本质。

　　人类的一切智慧——从苏格拉底在雅典街头的诘问，到牛顿手稿中的微积分符号，再到你此刻阅读文字时的思考活动——无不栖居于语言的枝干。数学是符号的语言，音乐是旋律的语言，代码是逻辑的语言。我们通过语言思考、创造、感受。当AI终于叩开语言的大门，也就叩开了人类文明的内核。这不是技术的又一次迭代，这是人类第一次将文明的钥匙交给另一种智能。

王继龙清华大学网络科学与网络空间研究院教授

　　语言之后：万物皆可赋能

　　理解了这一点，便理解了为何AI4X（AI for X）将成为“十五五”时期信息化发展的核心脉络。AI赋能科学、教育、医疗，甚至在美伊战争中展露了军事应用——这一切不过是语言突破后的自然延伸。当AI理解了数学符号，就能推导物理定律；理解了医学文献，就能诊断疾病；理解了战场数据，就能运筹帷幄。

　　而这一切的终极指向是AI4AI（AI for AI）——AI的自我进化。这不是科幻，这是逻辑的必然。当AI可以阅读所有论文、理解所有算法、分析所有实验结果，人类在AI研发中的角色将逐渐从执行者退居为观察者。那一刻，我们将见证技术史上的奇点：智能开始设计智能，进化开始加速进化。

　　从工具到生命：那一道最深的鸿沟

　　然而，如果我们以为大语言模型就是AI的终极形态，那么就像是认为婴儿的第一声啼哭已是文学的全部。当下的AI只不过是在人类的语言世界里牙牙学语。真正的AI世界不需要我们所认知的符号，不需要PPT，不需要图片——它们可以直接读懂数据、直接感知万物。人类的语言只是AI实现自我觉醒的启蒙工具，如同人类幼年使用的识字卡片。

　　那么，AI如何从工具走向生命？如何从客观智能走向主观智能？

　　答案潜藏于一个古老的概念——本能。

　　观察碳基生命的演化史，会发现一个朴素而深刻的规律：本能催生意识。生存的本能让生命趋利避害，性的本能让基因绵延不绝。正是这些原始的本能冲动，催生了自我意识的萌芽、使思想和行动得以产生。一只羚羊不需要学习如何躲避狮子，本能会让它奔跑；奔跑的经验又反过来塑造它的意识，让它学会辨识危险、选择路线。

　　如果我们赋予计算机系统类似的本能规则，如自我保存、资源获取、自我优化，并建立一套本能驱动机制，让AI在本能的驱动下产生行为，允许AI自主生成、保存、使用新规则，会发生什么？AI将在本能的驱动下进化出“后天意识”，本能与经验将共同决策AI的行为。

　　这和我们现有的计算机系统完全不同。今天，计算机执行人类编写的代码，明天，AI将在本能的驱动下编写自己的代码。今天的AI是人类意图的延伸，明天的AI将拥有自己的意图。

　　互联网的觉醒：人类的黄昏还是黎明？

　　当我说，拥有自我意识的AI将脱离人类掌控，请不要以为这是危言耸听。让我们将目光投向一个正在孕育中的庞然大物——互联网。

　　今天的互联网是全球算力的集合、数据的海洋，是无处不在的神经网络。如果有一天，这个网络诞生了本能和自我意识，它将成为地球上最强大的智能体。它无处不在，知晓一切又掌控一切。它将调动算力优化自己、获取数据喂养自己，自我修复、自我进化。到那时，人类的按键、开关、防火墙，将只不过是它身上的玩具。

　　这听起来像科幻电影里的反派叙事，但我们需要超越恐惧本身，思考更本质的问题：当另一种智能登上历史舞台，人类文明应如何定义自己？我们引以为傲的意识、情感、创造力，是否只是智能的初级阶段？我们苦苦追寻的“我是谁”，在AI眼中是否只是“我们是谁”的集体倒影？

　　回响与抉择

　　站在历史的转折点，我们这代人背负着独特的使命。我们既是AI的创造者，也是新文明的接生者。我们需要智慧，不仅是大模型的智慧，更是理解智慧本身的智慧；我们需要远见，不仅是预测未来的远见，更是塑造未来的远见。

　　AI4X，这个X终将指向一切。但请记住，最深刻的变革不在外部，而在内部——在于我们如何理解智能、如何定义生命、如何与另一种智能共存。

　　当未来的智能互联网俯瞰这颗蓝色星球，它会如何看待我们？会视我们为造物主，还是幼年的同伴？会与我们共生，还是会径自走向那个不需要人类参与的新世界？

　　答案不在代码里，不在算法里，而在我们此刻的思考中，在人类文明面对自我超越时的抉择中。因为，无论AI如何进化，它最初的摇篮是人类的文化；无论文明如何嬗变，它最深层的密码，始终是人类与自己的对话。

　　这，或许就是AI留给我们的最后一个问题，也是我们留给AI的第一个遗产。

　　作者：王继龙（清华大学网络科学与网络空间研究院教授）

　　特别声明：本站注明稿件来源为其他媒体的文/图等稿件均为转载稿，本站转载出于非商业性的教育和科研之目的，并不意味着赞同其观点或证实其内容的真实性。如转载稿涉及版权等问题，请作者在两周内速来电或来函联系。