专题：2026 第十七届夏季达沃斯论坛

6 月 23 日消息，世界经济论坛第十七届新领军者年会（2026 大连夏季达沃斯论坛）今日在大连举行。荷兰特文特大学（University of Twente）应用物理与纳米技术学科教授 Hans Hilgenkamp 与新浪财经展开对话，就 AI 能耗、数据污染、人才培养等话题发表观点。

Hilgenkamp 教授首先介绍了自己的研究方向：" 我的研究兴趣聚焦于神经形态计算（Neuromorphic Computing）。人脑在处理信息时极为强大，但能耗远低于当前 AI 系统。这一研究方向有望从根本上解决 AI 能源消耗过大的问题，为绿色计算开辟新路径。"

在被问及生成式 AI 带来的新挑战时，Hilgenkamp 教授指出，数据污染正在成为现实。生成式 AI 会产生大量不正确的内容，而这些错误数据又被用作训练新模型的素材，形成恶性循环。" 未来我们面临的一大挑战是如何区分真实数据与错误数据，而这个问题可能本身也需要借助 AI 来解决。这将是全社会共同面对的难题。" 他坦言，目前尚无简单的解决方案，需要社会各界协同努力。

关于新技术与可持续发展的关系，Hilgenkamp 教授表示：" 技术无疑在推动可持续发展，但技术进步往往伴随新挑战—— AI 本身的高能耗就是我们需要克服的问题。好消息是，AI 也可以帮助我们设计更清洁的能源系统和材料。总体而言，技术推动进步，但也需要我们对随之而来的新问题保持清醒认识。"

在人才培养方面，Hilgenkamp 教授认为保持开放心态与思维灵活性非常重要。他建议学生既要主动关注非专业领域的跨界内容，从不同行业的表达方式中汲取灵感，也要对 AI 生成信息保持批判性，将其定位为辅助工具而非自身思考的替代品。" 我本人就经常从商界和政界人士的演讲中获得灵感——他们的表达方式与科学家不同，这种跨界的沟通方式非常有启发性。" 在职业选择上，他建议瞄准需要创造力和新思维方式的领域，以应对 AI 对常规性任务的快速替代，同时承认未来难以预测，因此灵活适应、随时准备调整职业方向的能力，将成为比具体技能更重要的竞争优势。

（新浪财经 张瑾）

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