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通用人工智能(AGI)作为人工智能领域的终极目标 ，吸引着学界和业界同行者不懈探索
，并不断取得新突破。

人类对AGI的想象从未如此具体，但人工智能领域的前路仍然充满未知
。

关于未来3至5年 ，对于人工智能发展趋势的框架性思考，可以简单地总结为为“三化”。

第二是智能形态多元化 。人工智能一定要产生不同的形态
，和实体经济、社会发展
、人民生活紧密结合，随着人工智能技术的迭代 ，它一定会出现智能形态多元化
。形态多元化的核心原因
，一个是场景丰富度的要求，另一个是因为技术不完备 ，人工智能未来四五年中还会处于一个技术待完备的过程
，这时候就需要妥协，在应用中考虑新的形态。

第三是智能能力高阶化 。行业往前发展的核心动力是智能能力必须不断进行高阶化演进
。今天的人工智能已经让大家惊叹 ，但这仅仅是开始。高阶化离不开技术体系化
，离不开要素的突破，离不开对形态的理解 。否则 ，基于中阶过程去探讨人工智能的高阶化
，就有可能走上错误的道路
。

针对人工智能未来关键技术节点的判断，很多问题至今还没有确定的答案 ，但对它们的探索和解答至关重要。回顾科学历史，伟大的技术突破往往是从提出一个关键问题开始 。我们期待携手AI领域的杰出研究者
，探讨出高价值战略问题，并以之引领 ，推进人工智能的高质量发展
。

围绕智能技术体系化、智能形态多元化 、智能能力高阶化这三大趋势
，有10个问题值得进一步探讨。

首先，伴随诺贝尔奖纷纷花落人工智能项目 ，以AI赋能创新科学范式被寄予激发人类社会生产力重大飞跃的特殊意义 。而AIforScience研究
，如何从促进研究的单点突破升维至科研全链条水平的本质飞升？如何从“工具的革命 ”，发展至足以引领全新科学范式发展的“革命性工具
”？我们仍需在多模态统一表征方面持续钻研 ，打造能够推动科学突破的AI系统。

再如
，在具身智能的研究范畴里，如何精准定义“大脑”与“本体 ”之间的关系 ，已成为核心且亟待攻克的关键问题
。

人类作为“智能体
”
，在本体能力维度，诸如力量
、速度等方面 ，相较于众多动物存在明显劣势。然而，人类却凭借独特的工具创造能力、环境交互与学习的能力
，成功突破了自身生理局限，达成诸多超越想象的成就 。

因此 ，未来的具身智能研究应当深入探究大脑与本体间的最优关系
，并据此制定资源投入的最佳策略
。既避免“超级大脑-弱本体”的陷阱，也避免“高级本体-简单决策 ”的陷阱。从而推动具身智能技术取得实质性 、突破性进展 。

人工智能正以前所未有的速度发展 ，当前面临的核心挑战是：如何从被动的“弥补AI安全漏洞
”(MakeAISafe)转向主动的“构建本质安全的AI”(MakeSafeAI)？

近期
，形式化AI取得较多进展，譬如华裔数学家陶哲轩的“Lean+AI=数学证明智能化 ”概念等 ，体现了通过数学严谨性确保系统行为可验证
。形式化AI有巨大潜力
，但同时也存在一定的问题：会否由于限制太强，使系统灵活度下降 ，从而出现为了完成任务而“绕过安全检查”
，最终导致病变？自动形式化
、形式化验证是确保AI100%安全的路径吗？还有哪些可行的技术方案，比如CausalAI(因果人工智能)、ExplainableAI(可解释人工智能)等？真正的AI安全需要的不是完美的规范 ，而是具备自我修正能力的动态安全机制。

如此种种，还有如何平衡智能发展质量与效率 、如何平衡“数据合成
”和“算法训练”的算力分配
、如何促进软硬件协同创新、如何高效配置算力 、如何构建更加本质的AI安全
、如何以AI赋能科学范式的革命性高效创新、如何探索下一代模型架构等多个关键问题 。

通用人工智能正处于爆发前夜
。未来
，AGI将深度重构社会生产逻辑，而能否平衡效率与伦理 、创新与安全 ，取决于技术开发者、政策制定者与公众的共治智慧。对人类而言
，AGI不仅是工具，更是文明演进的一面镜子：我们如何设计它 ，便是如何定义自己的未来 。