就在ChatGPT推出一周年前夕，其開發機構OpenAI經歷了一場令人瞠目的高層“地震”。聯合創始人之一的首席科學家伊利亞·蘇茨克維（Ilya Sutskever）聯合董事會其他成員，突然解職了聯合創始人、首席執行官山姆·奧特曼（Sam Altman），將另一位聯合創始人、總裁克雷格·布羅克曼逐出董事會。在經歷約100個小時的劇情反復反轉后，奧特曼又回歸OpenAI恢復舊職。
盡管OpenAI尚未公布董事會這一決定的真正原因，但業界普遍猜測其背后體現了人工智能技術發展和安全的矛盾。“所謂‘對齊’（注：對齊指引導人工智能系統的行為使其符合設計者的利益和預期目標）就是個偽命題，小小OpenAI董事會尚且無法‘對齊’，更何況復雜的人類社會。”科幻作家陳楸帆向澎湃科技表示，“真正的危險并非在于技術本身，而是在于資本主義追求有效加速主義的底座。”
有效加速主義（Effective Accelerationism，e/acc）指的是一些硅谷精英發起的科技價值觀運動，他們認為人類應該無條件地加速技術創新以顛覆社會結構，而這種對社會的顛覆本質上對人類有利。奧特曼被認為是有效加速主義的代表。
“在我看來，加速是毫無疑問的。”IDEA（粵港澳大灣區數字經濟研究院）AI安全普惠系統研究中心講席科學家王嘉平對澎湃科技解釋道，“安全也是技術，技術當然要加速，只是說那么多個技術是不是同步發展。”
“也許有效加速主義的存在正是為了逼迫super-LOVE-alignment（超級‘愛’對齊）的出現，正如道家所說‘反者道之動’，它們是一種更高維度上的動態關系，互為對立，互相激發，糾纏共生。”陳楸帆說。
超級“愛”對齊中的愛是大寫的，即“大愛”，大體意思是讓AI“對齊”“無條件對人類的愛”，正如科幻作家艾薩克·阿西莫夫提出的“機器人三定律”所體現的精神。蘇茨克維被認為是超級“愛”對齊的代表。
“一直以來有兩種聲音，一方面各個企業投入了巨大的資源，不遺余力地推動通用人工智能技術的發展。另一方面，以馬斯克為代表的人士，曾經呼吁暫停訓練更先進的大語言模型6個月。”上海市數據科學重點實驗室主任、復旦大學教授肖仰華表示。對于人工智能應該加速還是減速，他發出警告：傳統的技術治理模式可能已經不再適用于通用人工智能。在通用人工智能技術對人類社會可能產生劇烈影響時，有足夠理由擔心它對人類文明是否會帶來毀滅性的影響。“機器認知能力超過人類，這是一個必然的趨勢，我們可能未來要長期接受這樣的狀態。”
對于未知的未來，中國人工智能行業的一線人士們最想知道答案的問題是什么？
“大模型有自主意識后，當它的智能和能力媲美和超過創造者時，它需要以什么樣的態度來看待創造者？超級智能在智力和能力上比人更強時，我們如何跟它們共存？”螞蟻集團副總裁、金融大模型負責人王曉航問道。
北京智譜華章科技有限公司CEO張鵬好奇：“實現AGI是不是真的需要讓機器擁有自我意識？”
北京開放傳神科技有限公司（OpenCSG）創始人兼CEO陳冉問道：“未來是否會出現AGI或AIGC（注：人工智能生成內容）‘聯合國’？”
科幻作家顧備則關心：“如何思考人類與數字生命共存的可能未來？”“讓人類逃離掉肉體的低級趣味或病痛束縛，達到高級的精神追求，是人們對數字生命的美好展望，然而這不可避免地涉及到技術普惠等社會議題。我們需要對數字生命進一步拓展想象力。”
以下為采訪實錄，因篇幅原因有刪減：
澎湃科技：就最近OpenAI的“宮斗”，怎么看AI技術發展的加速與減速，安全與利潤之間的關系？
肖仰華（上海市數據科學重點實驗室主任、復旦大學教授）：OpenAI這一次的“宮斗”或者說高管調整，一定程度上是人工智能技術發展和安全的矛盾的體現。自ChatGPT成為全球性現象級產品以來，整個通用人工智能的發展呈現出加速的趨勢，發展和安全這對矛盾的沖突也日益激烈。一直以來有兩種聲音，一方面各個企業投入了巨大的資源，不遺余力地推動通用人工智能技術的發展。另一方面，以馬斯克為代表的人士，曾經呼吁暫停訓練更先進的大語言模型6個月。中國政府也發出了全球人工智能治理的倡議，國內外很多知名學者都發起加強人工智能治理的呼吁，兩種聲音此起彼伏。OpenAI這一次的宮斗戲碼，只不過是在這對矛盾基礎上進行了再一次演繹。
為什么大家對這對矛盾如此重視？這是因為傳統的技術治理模式可能已經不再適用于通用人工智能。以往在工業文明時期，技術帶來社會治理問題的模式往往是先發展再治理，比如工業文明早期的環境污染問題。但是通用人工智能技術和歷次工業文明時期的技術革命有著本質的不同，因為通用人工智能是關于智能的革命，而歷次技術革命包括蒸汽機電力，都是人類智能本身的一個產物。關于智能本身的革命是一場元革命，是歷次技術革命所不能比擬的，因為其形成的是智能和智力，涉及人類生活、工作、科研、教育幾乎所有行業，人類的智力活動在日常生活中幾乎無處不在。
那么我們很難想象，一旦通用人工智能大量使用之后，當它具備了人類水平的智能之后，就很容易滲透進社會發展的每一根毛細血管，所以它對人類社會的影響將十分廣泛且深遠。它給人類帶來的機遇前所未有，帶來的挑戰也是前所未有的，足以對人類造成毀滅性傷害。
對比人類的社會系統和自然生態系統，社會系統對應的是人類的文明，它相比而言極為脆弱，而大自然作為生態系統，實際上有著極強的健壯性和自我修復能力。在通用人工智能技術對人類社會可能引起劇烈影響時，我們有足夠理由擔心它對人類文明是否會帶來毀滅性的影響。
這種影響并不是像科幻電影中“終結者”對人類肉體的消滅，或者像《流浪地球》中的人工智能陰謀論，而是潛移默化地影響人類社會，特別是對人類智力倒退的影響需要引起足夠擔憂。當下一代小朋友大量使用ChatGPT做作業、寫作文會怎樣？實際上這已經發生了，而我們原本的寫作文、解題的過程就是訓練下一代智力水平的過程。一個新手不經過1萬小時的訓練不可能成為一個專家，在ChatGPT這類產品被大量使用之后，我們每一個新手養成專家的路徑就會被截斷，我們賴以訓練自己智力的寫作訓練的機會就會被剝奪，這個時候人類智力倒退可能就是一個不可避免的現象。
這種智力的倒退帶來的一定是文明的崩塌，所以這就是我們要引起足夠重視的。尤其很多時候，這不是一種劇烈的震蕩，而是溫水煮青蛙似的，漸進式地逐步消磨人類的智力水平，這種風險其實是我們容易忽略的。
那么我們應該如何看待AI發展和安全的激烈矛盾？事實上用辯證的角度去看，安全和發展并不矛盾，唯有安全才能發展，安全是發展的前提。我們只有把AGI鎖在保險箱里，讓其可溯源、可解釋、可控制、可信賴，我們才可以放手去發展它。反之，如果沒有建立起安全的前提，那么這樣的發展可能會給人類社會帶來極大的負面影響。
我們想想，發展技術的目的是什么？仍然是以人為本。如果人都不存在了，社會都不存在了，技術又為誰服務呢？所以安全和發展的矛盾看似沖突，但實際上是可以調和的，我們要善于把握這種矛盾的相互轉換，不要盲目將其對立，要在兼顧安全的前提下發展，做到安全和發展的兼顧。
陳楸帆（科幻作家）：這一事件可以看出，所謂“對齊”就是個偽命題，小小OpenAI董事會尚且無法“對齊”，更何況復雜的人類社會。
真正的危險并非在于技術本身，而是在于資本主義追求有效加速主義的底座。我有一個更meta（元）的想法，也許有效加速主義的存在正是為了逼迫super-love-alignment（超級“愛”對齊）的出現，正如道家所說“反者道之動”，它們是一種更高維度上的動態關系，互為對立，互相激發，糾纏共生。過去幾百年間e/acc（Effective Accelerationism，有效加速主義）一直占據主導，帶來社會進步的同時也導致了許多問題的出現，比如生態環境問題。人類-技術-環境在動態平衡中尋找著發展的最大公約數。現在的GPT以及將來可能的AGI，正是讓這個結構發生了微妙的變化，令整個行星生態系統到達了某種臨界點，需要重新校準。這個校準的核心關鍵在于我們是否能夠想象出超越資本主義之外的新的價值框架，形成共識。
王嘉平【IDEA（粵港澳大灣區數字經濟研究院）AI安全普惠系統研究中心講席科學家】：技術當然要加速發展。安全也是技術，技術當然要加速，只是說那么多個技術是不是同步發展。如果是只管一個方向的技術，完全不管安全技術的發展，那肯定是不對的。但是直接說先暫停推進技術發展，這是沒有道理的，一個機構不研究，其他機構也會研究，一個國家不研究，別的國家也會研究，重要的是足夠重視產業健康發展所需要的所有技術。
所以在我看來，加速是毫無疑問的。而且加速帶來一個更重要的事情是，有更強大的手段和能力，因為你其實不知道未來會面臨什么，來自哪里的威脅，如果現在減速，可能未來也許會面臨別的什么挑戰，技術肯定是在有機會發展的時候盡量發展。但只是說技術里有好多部分，不能偏科地發展。
澎湃科技：大模型可能在何種情況下表現出何種人格傾向？
梁家恩（云知聲智能科技股份有限公司董事長兼CTO）：現在大模型可以模擬很多風格，比如魯迅風格、莎士比亞風格。不同風格可能是人格的一部分，這種傾向更多還是從數據里學到，它本身不會像人一樣成長出不同的性格，而在于訓練的人究竟該如何處理這些數據，讓它更好顯示一種風格。當然如果AI設計人員針對性地設計一種人格，我相信也是有空間的。
至于大模型進化出“自主意識”意義上的人格，我目前沒看到這種跡象。
陳磊（信也科技副總裁、大數據及AI負責人）：第一，這和數據有很大關系，學了莎士比亞，輸出的內容更莎士比亞了。第二是智能涌現，通過某種思維鏈的方式做出創造。這兩點是有人格傾向的基礎。但坦率說，挺難判斷大模型是否會有人格的變化。
陳楸帆：人類有將自身情感投射到外物的慣性，所謂擬人化，表現在科技領域就是試圖讓創造物表現出接近人類的特質，無論是外形、行為、交互還是動機。大模型的人格傾向其實是人類不斷調參的結果，因為這是人類唯一能夠進行自然理解并交流的方式，但語言表征的人格化是否意味著機器真正理解了背后的深層含義與世界模型，目前還不得而知。
澎湃科技：如何應對AGI帶來的傳播革命，包括虛假信息升級？
陳楸帆：在我的小說《假面神祇》里，想象了一個deepfake技術泛濫的未來，因為成本以及使用門檻足夠低，所以任何人都可以制造出足以亂真的偽造圖片、音頻、視頻并在媒體上傳播。
因為人眼已經無法辨別真偽，只能通過技術上的“矛盾之爭”來解決，一方面是工具平臺需要接受監管，采用數字水印等技術進行標注，防范濫用，另一方面在社交媒體需要不斷升級的“deepfake探測器”，來篩查、過濾、提醒用戶哪些信息可能含有AIGC（人工智能生成內容）生成的元素。
當然，更難以防范的是圍繞著復雜敘事展開的偽造，比如同一個新聞事件有著完全不同的視角與立場，傳遞出來的信息也就千差萬別，而這些信息經過算法的回聲效應，過濾放大又將極化受眾的意識形態，最終人類必將面臨一場“敘事戰爭”。
陳磊：第一，AI生成的大量內容要有標簽。第二，通過技術手段偵測AI內容的合理性、準確性。當然，出了問題以后怎樣處罰是另一個層面了。
張鵬（北京智譜華章科技有限公司CEO）：我看過一個權威機構的報告，當時他們在寫報告的時候，互聯網上已經大約有10%的數據是由模型生成的，已經無法跟人類生成的數據區分了，未來這個比例會持續上升，這里面可能也包含虛假信息的問題。這也是倫理安全問題，如何能夠把機器生成的數據，尤其是虛假的數據、有問題的數據區分出來，或者防范產生這些數據，這也是一個很大的挑戰。
陳冉【北京開放傳神科技有限公司（OpenCSG）創始人兼CEO】：首先我是唯物主義者、無神論者，但我在今年5月就看出GPT有一些人格特征了。大模型算一次工業革命，比互聯網更加牛，它主要解決的問題是人的知識積累問題、人的知識積累有無上限的問題。比如三甲醫院大夫的水平是有界限的，到達一定年齡得退休，這些經驗被大模型學了以后不斷積累，大模型不會退休，它正好取代或輔助了那些有經驗、有知識的人，是知識的積累和延續。如果這是真的，那就是時間問題。
澎湃科技：除了生成式AI，AGI是否會存在其他形式？
梁家恩：用統計模型、循環神經網絡不斷生成對話的能力在2014年左右就已經有了，只不過它不可控，很多結果質量不夠高、看起來就不夠“智能”。ChatGPT出現以后，生成的內容質量更高且相對可控，更加符合人類的預期，顯示出AGI的能力。
了解語言、通過語言跟人類對話，這只是AGI的第一步，未來還會加上真正的邏輯推理能力。現在的邏輯推理“現象”是通過思維鏈激活出來，本質上不是原生，它可能根本不理解里面的邏輯，只是統計模擬出來的。所以未來肯定還會有更深層的邏輯推理能力出來，特別是結合多模態信息的邏輯推理，現在其實已經可以看到部分研究進展了。
張鵬：這是毫無疑問的，生成式AI未必是最終答案。只不過生成式AI是目前看來接近AGI的一個非常有效的途徑。但它也有問題，比如幻覺性、安全性。還需要很多研究，比如在“系統1”的基礎上引入知識和邏輯推理的“系統2”來約束和驗證“系統1”。目前很多人在研究，我們也一直在強調未來認知智能的框架是雙系統框架，知識和數據雙輪驅動。現在是數據驅動走得快，也就是生成式AI走得快，效果提升明顯。但還需要想想怎么把知識、記憶、邏輯以“系統2”的方式融入到整個框架中，這可能會解決幻覺性問題，也有可能解決安全和隱私問題。
“系統1”和“系統2”融合以后，會帶來認知智能。生成式AI的工作方式是預測下一個token（注：在AI領域token通常指文本處理過程中的最小單位），強調的是生成的過程和算法，但認知智能并不局限在生成上，它可能是實現認知智能甚至AGI的重要途徑，但它也有可能不是全部。
王曉航（螞蟻集團副總裁、金融大模型負責人）：生成式AI只是這一波技術革命的中樞，但最終要實現AGI、端到端解決現實世界的問題，需要一個系統的工程組合技術。大模型如果真的要往通用智能和更高級的智能演進，比如具身智能，就需要跟現實世界進行連接、互動，這包括多模態理解、傳感和交互技術。
陳楸帆：對于AGI的定義本身就有局限性，目前我們只是狹隘地將與人類近似的智能水平定義為“通用人工智能”，但這其中的每個定語“通用”與“人工”都存在疑問。
考慮到宇宙的廣闊與人類的無知，我相信人類并非唯一的智能生命，甚至在地球上恐怕都不是唯一。我們對于智能的理解恐怕只在一個非常初級的階段，正如杰弗里·辛頓（圖靈獎得主、深度學習三巨頭之一）所說，我們無法完全理解一個事物，除非能夠造出它。所以打造通用人工智能的最大意義或許正是在于能更好地理解人類本身。
澎湃科技：AGI的下一階段會是什么，是超級智能體嗎？
肖仰華：AGI的下一階段一定是ASI（Artificial Super Intelligence，超級人工智能）。事實上現在GPT-4已經可以認為是超級認知智能的具體成果，它在認知廣度和深度上已經超過了絕大部分人類，試想一下，我們有哪一個人的知識容量能夠達到GPT-4的水平？它幾乎知道所有學科，我們可以問它任何一個具體的問題，人類都很難記得如此清楚。這些都是大模型的認知遠超人類的方面。
事實上，機器認知能力超過人類，這是一個必然的趨勢，我們可能未來要長期接受這樣的狀態。事實上，機器下棋超過了人類，計算超過了人類，認知能力也超過了人類，所以這將會是常態。但這是否就意味著人類就沒有超越機器的地方了？我認為對AI的主動權、控制權，對其駕馭和使用的能力仍然是人類所獨有的。人類還是能夠跳脫現有的思維框架，提出新的理論框架，這些都仍然是目前大模型或人工智能體所不具備的。包括人類獨有的一些生存和發展智慧，這也是當前或未來的超級認知智能體所不具備的。這里的智慧就是指人能夠針對適當情況，即在何時何地采取何種策略、何種知識來解決問題，這種能力都是人類所獨具的，機器仍然難以達到。
張鵬：人類對AGI的預期就是這樣。人的腦量有限、精力有限、時間有限，學習能力和速度也有限，能達到的上限很明顯。造出一個能超越人的機器或者通用人工智能，這是人內心的執念。大家對AGI的期待一定是超越人的智能水平。
陳磊：短期它可能不能叫超級智能體，但肯定是智能體，最近研究火熱的就是agent（智能體）。大模型不再是Model as a Service（模型即服務）的模式，而是一個決策和控制、與下游溝通交互的體系，從支撐作用變成了決策作用。
王曉航：agent的本質是有非常多的技術組合，可以把很多標簽和新技術往agent的框架里塞，最終的本質是不斷解決現實世界的任務。這一切是以大模型為中樞，提供落地的連接、知識存儲，思考和規劃、規劃的框架，這是產業落地的一個最關鍵的技術載體。
陳冉：分久必合，合久必分。公有云、硬件都適配這個準則。當一個東西大到一定程度，誰來監管它？意思是說，大模型肯定會越來越大，它肯定會受監管，垂類模型也會越來越大，會不會有超級智能體，我認為答案是不。各個國家都有反壟斷法，世界怎么會出現一個超級智能體？
陳楸帆：我認為是能夠跨越物種進行交流并協同計算的行星級群體智能網絡，這里所指的物種包括人類、非人類生命形態、機器智能體以及環境。
澎湃科技：未來一年，全球范圍的AI監管預計會出現哪些進展？
陳磊：大方向不會變，監管大模型三個方面，第一是輸入的數據，第二是使用的算法本身，未來算法本身是否也要強調可解釋性、合理性。第三是輸出的監管。至于大模型對于社會的影響，應該會有社會學的考量。
王曉航：安全、隱私、倫理、可解釋性會持續成為監管的關注對象。判別式AI是降本增效工具，大模型不是工具，本質上是要匹配、賦能，甚至部分替代人、替代專家。醫療、金融等專業領域有準入規范，都要持證上崗，專業能力要考核。所以現在有個趨勢是，大模型深入到這些產業時也不能被豁免，它需要準入以后才能落地產業，相當于大模型要去職業考試，這是以前的AI所不存在的一個問題。
張鵬：有很多國家出臺了關于AI的法案，里邊有關于安全倫理的內容和條款，中國也出臺了生成式AI的管理辦法。未來這些要求管理制度會越來越細化，因為早期大家的認知還參差不齊，也不知道到底會產生什么樣的問題，隨著技術普及，大家的認知加深，會逐漸認識到問題的關鍵在哪，所以會努力朝這個方向去做。比如現在已經逐漸從最終的應用效果往前延伸，對模型訓練使用的數據的安全性、版權、隱私保護等制定標準和辦法，對模型的評測、效果的評測也會制定標準和方法。
澎湃科技：對于AGI或者應對AGI，你最想知道答案的一個問題是什么？
張鵬：實現AGI是不是真的需要讓機器擁有自我意識？邁向AGI有幾個階段，第一階段是用神經網絡模擬人的大腦，實現“系統1”能力。第二階段是在“系統1”基礎上構建“系統2”，讓智能體具備自我反思以及知識抽取、蒸餾、存儲、記憶能力，并對“系統1”的輸出進行約束。第三階段進一步提升認知推理能力時，人和機器之間差距仍然這么大，考慮是不是涉及到意識。
人工智能的智能水平一直逼近不了人，在于它不知道自己不知道，這背后隱含的一個問題是沒有邊界。人作為一個智能體，有非常明確的邊界，能區分“我”和“非我”，哪些事情是我知道的，哪些事情是我不知道的。沒有邊界就無法判斷到底知道還是不知道。邊界的產生可能就是自我意識的產生。
王曉航：價值對齊。一旦有一天大模型開始有自主意識以后，最重要的是價值對齊，以及對人類的系統性保護。所謂價值對齊，就是大模型有自主意識后，當它的智能和能力媲美和超過創造者時，它需要以什么樣的態度來看待創造者？超級智能在智力和能力上比人更強時，我們如何跟它們共存？這是超級對齊的本源，也就是我們作為一個物種跟更高階的新物種一起，安全利用、共處、生存和發展。但那是高級階段的，我們現在首先要落地。
梁家恩：如何找到AGI和人協同演進的有效路徑？人適應AGI，知道AGI擅長做什么、在哪些方面能真正幫助人類、本身會有哪些隱患跟風險，達成共識和標準；AGI也在實際應用中演進，逐步提升能力并和人類共識“對齊”，這是我們的預期。要實現預期，需要在實際應用中，找到有效的算法、技術和機制。
現在大模型做到這么大，如果不是那么多用戶參與反饋，哪怕OpenAI也不知道到底哪里會出現什么樣的問題，哪些參數會導致出現這種現象，很多問題都不可控，所以要有一個熟悉了解的過程，再考慮用什么機制跟方法，針對這個問題讓它更好地“對齊”人類的預期。這肯定不是在實驗室里能拍腦袋想清楚的，需要在迭代過程中形成有效方法。
陳冉：未來是否會出現AGI或AIGC“聯合國”？這是人類第一次面臨共同的挑戰和共同的價值觀挑戰，監管有可能全球化，所以什么時候會形成這樣的組織，各國怎么協作，我拭目以待。
王嘉平：如何讓機器治理機器？將來當我們可以將AI看成是某種硅基的有獨立意識的個體，就意味著未來的社會活動可能不僅僅發生在人和人之間，也可能是人和機器，甚至機器與機器之間。那么機器在工作的時候，它同樣需要有一定的道德法則約束，甚至法律法則的約束。從人類社會來講，法律約束起作用的實際上是少數時間，大部分是道德約束在起作用，這樣才能以較低的成本維護整個社會的穩定，因為法律畢竟是后置的。那么這對機器來說怎么起作用？單純靠人類治理，一點時間上的滯后可能機器已經能做了許多事情。
目前我的思考是，用機器治理機器的邏輯首先是機器最基本的身份問題。比如一個機器，今天關了明天重新再開，還是同一個機器嗎？并在這個身份上積累社會價值，那么這對它來說換一個身份就意味著一個巨大的成本，有了代價才可能去制約它，當它有一定的價值沉淀在其中，它才會害怕失去這個價值。這個價值對于機器來講怎么沉淀、怎么體現？在區塊鏈里其實是有一整套體系來完成這個任務，跟人的信用體系非常相似，只不過機器的行動頻率和速度比人類社會要快得非常多。所以人類社會這套原來的執行方式，就不太適合讓機器去做，機器可能幾個毫秒內就完成許多事情。這就意味著，機器的監管需要一整套自動化的，并且有自己法律或規則的系統，即機器治理機器的邏輯。
顧備（科幻作家）：如何思考人類與數字生命共存的可能未來？OpenAI內部存在有效加速派和超級對齊派兩個流派。超級對齊派一定要讓人工智能符合人類要求，核心需要造福人類。有效加速派則認為科技的發展是不可阻止的，發展到一定程度，一定可以用科技制約科技。讓人類逃離掉肉體的低級趣味或者病痛束縛，達到高級的精神追求，是人們對數字生命的美好展望，然而這不可避免地涉及到技術普惠等社會議題。我們需要對數字生命進一步拓展想象力。人類在使用工具的時候特別喜歡擬人化，所以老想把數字生命也擬人化。但數字生命可能是一種波、一種能量或者以一種信息的狀態存在，最終數字生命的存在方式不一定和人一樣。
杜凱（北京大學人工智能研究院助理研究員）：主要關于數字生命，我認為數字生命已經進入需要被嚴肅討論的階段。其實，我們也是生活在一個虛擬的世界中，周圍世界是我們視網膜對世界的重建，每個人都不一樣。也許有些極具天賦的畫家，像梵高和畢加索，他們感知到的世界就像他們的畫作一樣。在這個意義上，人和機器沒有太大區別。而ChatGPT表現出的“智慧涌現”給意識研究提供了一種新的思考方式。意識可能不是被事先定義的，而是涌現出來的。傳統上，做科學是由自上而下的方式進行的。但由科學問題驅動的研究方式也許沒辦法去解決意識的問題，但或可通過工程的方式看看能否產生出意識。（部分信息來自于天橋腦科學研究院“數字生命與意識上傳”研討會）
陳楸帆：什么是意識？什么是我？什么是存在？這三個問題可能是同一個。
本文鏈接：有效加速or超級對齊？如何實現AI大愛人類？http://m.lensthegame.com/show-11-1729-0.html
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