8月28日，由中国图象图形学学会（CSIG）主办、CSIG青托俱乐部承办的第十二期“CSIG理事荟”活动在线上成功召开。本次活动主题为“AI超越人类后，我们该怎么做”，由北京邮电大学张曼教授担任主持人，此次活动邀请到北京工业大学毋立芳教授（CSIG理事）、华中科技大学桑农教授（CSIG理事）、深圳职业技术大学杨金锋教授（CSIG理事）三位专家担任主讲嘉宾。此外，活动邀请到南京大学的傅朝友研究员和上海交通大学的易冉副教授担任与谈嘉宾。

活动开场，三位理事围绕“数字智能和生物智能的本质差异是什么？数字智能能否超越生物智能？”这一主题展开了引导发言。毋立芳教授认为，数字智能与生物智能的本质差异源于进化起源：生物智能是自然进化的结果，天然具备少样本学习和不确定性决策能力；而数字智能是算法驱动的计算系统，依赖大规模数据训练实现模式识别。虽然数字智能在大规模存储、在确定性场景下输出结果的稳定性上远超人类，但在逻辑推理，尤其是高阶数学证明，以及社会文化层面的认知上存在显著短板，且缺乏情感温度、伦理约束和社会属性。她提到，数字智能虽能高效替代人类在数据处理、翻译等标准化领域的工作，却无法胜任需情感交互、伦理判断及高度不确定性的情境，因此未来应聚焦人机协同而非全面替代，发挥生物智能的创新与价值决策优势。

桑农教授指出，生物智能与数字智能在起源、目标与运作方式上存在本质差异。生物智能源于达尔文“适者生存”的进化机制，是在与环境长期博弈中逐步形成的生存策略；其核心是满足摄食、避险等基本需求，依赖模糊、定性的直觉判断，无需精确度量。相比之下，数字智能诞生于人类对更高生活质量的主动追求，例如自动驾驶、个性化推荐等应用，均以计算机的精确、定量计算为基础，也就是说生物智能重在“适应”，数字智能偏重“优化”。值得注意的是，在海量卫星轨道控制、伪造内容检测等特定领域，数字智能已凭借其算力与精度超越人类，显示出独特的优势。

杨金锋教授强调，所有生物智能本质上是多模态的，其核心目的在于适应环境以确保生存，他举例盲人的行为方式因感官缺失而发生显著变化，这充分体现了智能的生存导向特性，即生物智能通过“向内求生存”紧密关联于生物体的物理存在与环境适应。相比之下，数字智能并非为生存而演化，而是人类创造的一种工具，具有“工具性”的核心属性，旨在通过模拟人类行为来辅助人类、改变工作与生活逻辑，因此人类必须主动拥抱这一强大工具，否则将面临落后的风险。数字智能的工具性本质使其缺乏自我生存需求，但其价值恰恰在于服务人类：人类发明工具始终是为了提升生活质量，而非自我毁灭，我们应理性聚焦其实际应用价值，充分发挥其增强人类能力的潜力，而非陷入无谓的恐慌或盲目崇拜。

两位与谈嘉宾也热情参与了讨论。易冉副教授认为AI本质上无法像人类一样真实体验快乐、悲伤或痛苦等情感，AI或许能模拟情绪理解，但绝无真实感受能力，所展现的“共情”仅是算法驱动的表面回应，无法建立真实的情感联结。因此，在情感深度与同理心层面，数字智能与生物智能存在不可逾越的鸿沟，这也决定了AI永远无法替代人类在情感互动中的核心功能，如提供真诚的陪伴或理解微妙的情绪需求。

傅朝友研究员分享了自身在AI研究中的实践与思考，他总结智能的本质在于基于知识的推理，并从知识获取、存储、增长与传播四个维度，系统阐述了生物智能与当前AI的根本差异：在知识获取上，AI受限于多模态处理能力，无法像人类那样整合触觉、温度等多元感官输入，甚至在嘈杂环境中连区分说话者身份都困难；在知识增长上，人类拥有阶段性成长路径，而AI仅靠数据堆砌迭代，缺乏真正的知识沉淀与自我反思能力；在知识传播上，人类通过口传、文字等主动创造方式代际传递知识，而AI仅能通过权重复制进行机械迁移，无法实现有意义的知识演化。因此，尽管AI看起来拟人，但它无法实现对人类智能的真实复现。

接着，嘉宾们围绕“如何平衡具身智能在各个领域的应用价值和潜在的风险？”展开了进一步交流。毋立芳教授认为，具身智能的核心优势在于其突出的环境适应性或场景适应性，这使其能紧密贴合实际应用需求，从而在手术机器人、装配生产线机器人以及智能无人系统等领域展现出广阔的应用前景；它的潜在风险主要源于人工智能的通用问题，也就是可解释性差，用户仅知其行为结果却不明原因，导致在未知或开放场景下应对能力存在高度不确定性，甚至对人类造成危害。因此，研究人员必须通过明确定义行为边界并在突破边界时立即强制停止来实现风险管控与实用价值的平衡。

桑农教授认为，具身智能在应对老龄化社会、提供老年人和残疾人护理服务，以及在危险行业替代人力方面具有显著价值，能有效提升生活质量和安全性；同时，其形态不必拘泥于人形，只要满足功能需求即可，关键在于实用性和效率。他强调拥抱具身智能的同时也必须警惕潜在风险，包括操作安全风险和伦理控制风险，因此需严格遵循机器人三原则并通过隔离措施等设计确保安全，使技术真正服务于人类需求而非带来新隐患。

杨金锋教授认为，具身智能可以通过机器人等物理载体与环境交互，实现多模态数据对齐，从而更接近生物智能。但当前具身智能面临两方面挑战，第一是具身的本体制造技术不足，像机器人笨重、不灵活，导致智能无法有效表现；第二是具身智能需针对特定场景训练，无法通用。杨教授认为具身智能是一个很好的研究方向，但仍在起步阶段，距离实用化尚远。具身智能的出现不会消除人类角色，而是更好地服务人类需求。

易冉副教授认为，具身智能在服务机器人、工业制造自动化以及危险场景中具有显著的应用价值，能够安全高效地替代人类执行高风险任务，展现出广阔的应用前景。她从实际使用角度出发，指出当前发展阶段仍面临突出的安全隐患，例如在实验室环境中操作机器人易导致失误或人身伤害，甚至需要为使用者购买保险，这也是公众对贴近身体的机器人的日常应用持谨慎态度的原因，因此亟需通过未来研究加强安全设计和风险管控，以推动技术从理论走向实际落地。

最后，嘉宾们作总结发言，并对未来的发展趋势进行深入展望。整个直播过程气氛热烈，充满了活力与思维碰撞的火花，彰显了科技对话的无限魅力与时代脉搏。期待在下次“CSIG理事荟”活动中再会！