
作者 | 陈骏达
编辑 | 漠影
" 这是人类历史上年青人最多的时候,但是差不多快被忘掉了。"
智东西 9 月 10 日报道,今天,在 2026 Inclusion · 外滩大会上,之江实验室主任、阿里云创始人王坚走出会场,来到露天舞台的人群中央,发表了一场题为《以年青人的方式思考人工智能》的演讲。
演讲中,王坚没有谈大模型参数、算力规模或应用落地,而是把话题拉回到一个他长期关注的问题——可持续发展。在他看来,AI 以及其他前沿技术,正在成为解决人类可持续发展问题的关键变量。

在他看来,AI 真正值得期待的方向,不只是完成更多任务、替代更多工作,而是用更少的自然资源,完成过去需要大量资源才能完成的事情,并让人类有更多的资源去做创新。
而要做到这一点,需要的恰恰是 " 年青人的方式 " ——不害怕不完美,不迷信已有答案,也不要等到把所有风险都算清楚之后才开始行动。
王坚说,用年青人的方式思考 AI,就不应该把自己局限在 " 所有人都认为 AI 应该是什么样 " 的位置上。恰恰相反,那些所有人都觉得理所当然的 AI,可能才是最大的误区。这个世界上真正值得思考的东西,远比我们平时看到的要多得多。
一、人类历史上年青人最多的时代,也是挑战最大的时代
王坚首先把 AI 技术放到了一个更大的全球发展背景中。联合国近期发布的可持续发展报告显示,距离 2030 年已经不到 5 年,但目前全球只有大约 15% 的可持续发展目标已经完成,另有 15% 出现严重倒退。
联合国秘书长也关注到了这一问题,他认为 " 唯一的手段就是技术,没有别的手段 "。
但问题在于,过去几十年的科技发展,本身也伴随着资源消耗的快速增长。
1950 年至今,是人类科技发展速度最快的几十年,但与此同时,全球碳排放也持续攀升。" 作为一个科技工作者有时候蛮内疚的 ",王坚说道,因为过去科技发展的一个重要结果,就是让人类拥有了 " 大规模地毫无节制地使用自然资源 " 的能力。
因此,如果未来几十年要让碳排放快速下降,科技需要解决的问题已经不是简单的 " 怎么发展 ",而是一个更困难的问题:如何让碳排放降下来,同时又不需要占用过多自然资源?
这意味着,科技发展的逻辑可能需要发生变化,过去的科技往往帮助人类获得更多资源、消耗更多资源,而今天开始的新技术,需要帮助人类减少资源消耗本身。
王坚认为,过去人类习惯于讨论 " 如何获得更多资源 ",却很少追问一个更基础的问题:我们为什么需要消耗这么多资源?

这个问题并不只关于水。王坚举例称,两个装机容量和发电能力基本相同的核电站,建设过程中使用的水泥量可以相差 60% 至 70%,电缆、管道等资源消耗也存在类似差异。
这成为他所谓的 " 城市大脑之问 ":我们能不能只使用今天人均消耗 10% 的资源,也依然让人类活得很好?

王坚认为,这个十年前的问题,在今天和 AI 发生了直接联系。
他给出了两个命题:
第一,数据是数字时代的自然资源;
第二,谁最有机会来用好数据,那就是人工智能。
在传统城市里,大量资源消耗隐藏在复杂的基础设施和运行系统中。水管里的漏水、电力系统中的损耗、交通系统中的低效率,都很难依靠人工进行实时判断和优化。
但进入数字时代之后,城市产生了大量数据。
如果把这些数据真正利用起来,就有机会重新计算一座城市究竟需要多少资源,以及资源究竟浪费在哪里。王坚去年参与了联合国人居署《人工智能 + 城市》相关报告,就是希望讨论 AI 如何帮助城市解决资源消耗问题。
这也是王坚看待 AI 的一个重要角度。今天行业讨论 AI 时,经常围绕音箱、手机、机器人、办公软件等具体产品展开,但在王坚看来,还有一个更大的 " 载体 " 经常被忽略——城市本身。
而这也解释了他为什么反复强调,AI 不应该只被理解成一个 " 替代人做事情 " 的工具。
三、" 世界把最困难的问题留给了年青人 "
在王坚看来,"10% 的命题 " 最终会落到今天的年青人身上。
他说,世界 " 有意无意地把最困难的问题留给了年青人 ",未来 20 年、30 年,人类能否找到一种新的发展方式,需要今天的年青人回答。
这也是他举办 "2050" 科技活动的原因之一。
2018 年开始,王坚发起 "2050" 科技活动,希望让年青人聚在一起,不只是听一场演讲,而是在现场连续待上两天半、60 个小时。他说:" 不待在一起,永远不会有新的想法。"
在他看来,所谓 " 年青人的方式 ",并不只是年龄。年青人都是没有伞的孩子,他们觉得雨下到身上不是个问题,如果雨下到你的身上不是个问题,那刀子下到你身上也不是个问题。如果每一件事情都先被定义成 " 问题 ",那么这个世界最终所有事情都会变成问题。

他讲到 2018 年 "2050" 期间,云深处创始人朱秋国曾带着机器狗来到现场。当时机器狗还远没有今天这么成熟,但团队并不介意把一个 " 不完美 " 的东西展示给别人看。
" 什么叫年青人?年青人就是明明知道这个东西有问题的,他也不在乎给别人看。" 王坚认为,真正的问题在于今天很多活动和创新环境,都越来越希望展示 " 完美的东西 "。但事实上,没有任何东西一开始就是完美的。
不完美,是完美不可分割的一部分;失败和成功加在一起,才构成年青人的定义。
四、" 年青人是这个世界的发动机,青春的热爱是这个发动机的燃料 "
王坚还讲了几个他亲眼见过的年青人故事。
2018 年,他曾在 "2050" 活动中见到一位年青人讲《下一站,太空》。这个年青人当时没有财富,也没有所谓成功经验,却认定自己的下一站就是太空,而且真的开始做这件事情。

王坚认为,今天看到的技术成果,并不是因为 " 有人告诉我们应该做什么 ",而是因为此前已经有人在没有掌声、没有鲜花、甚至没有多少人关注的时候开始行动。
他还讲到另一位年青人吴晓飞。在 "2050" 活动现场,吴晓飞曾把一个小型喷气发动机装到自行车上,让自行车跑到约 60 公里 / 小时。王坚坐在这辆自行车上,停下来之后才知道,这辆车当时只花了 100 元买来。
" 有韧性才叫年青人。" 在王坚看来,当一个人把所有风险和可能性都认真计算完以后,反而已经不是年青人的状态了。
年青人的特点恰恰是:知道有风险,但仍然愿意去做。他用一句话总结这种状态:" 年青人是这个世界的发动机,青春的热爱是这个发动机的燃料。"
王坚还特别强调了 " 见面 " 的意义。在 "2050" 的活动现场,他曾放置过一个路标,上面有几个距离数字。其中一个数字是 100 公里——人类距离太空的距离。
但他后来把这句话改成了:" 不是人类离太空只有 100 公里,每一个人离太空的距离都是 100 公里。"这个距离不取决于财富和身份。
而比 100 公里更近的,是 5 米。王坚认为,一个人距离真正去做一件事情,有时候只有 5 米,只要和一个真正让你产生兴趣的人见面,就可能发生原本没有预料到的事情。
从 2018 年至今,"2050" 已经吸引来自全球 517 个城市的年青人参与。对王坚来说,这种面对面的交流,本身就是创新发生的条件。
" 天天在线上聊天聊到最后,把自己聊得找不到北了 ",不如去见一个从来没有见过的人。因为一个来自不同地方、不同背景的人,可能恰恰会让原本固化的想法发生变化。
五、年青人不知道自己的未来,却天天操心人类的未来
演讲最后,王坚再次定义了什么叫年青人:" 就是一群自己的未来不知道在哪里,天天操心人类未来的人。"
这也构成了他理解 AI 的另一层逻辑。为什么需要用年青人的方式思考 AI?因为未来本身并不存在一个现成的 " 需求清单 "。
王坚用了贝多芬《第五交响曲》的例子。在贝多芬创作之前,没有人提出过 " 我需要一首《第五交响曲》" 这样的需求。但作品出现之后,人们才知道,原来世界可以拥有这样一种音乐。因此,未来不是简单从需求中推导出来的,而是被创造出来的。
在这个意义上,AI 也不应该只是对现有需求的响应。更大的机会,可能藏在那些今天还没有被提出、甚至没有被认为是 " 需求 " 的问题里,比如让城市只消耗 10% 的资源,也能让人类拥有足够好的生活。

王坚的判断是:" 如果我们在人工智能技术上投入一度电,这个世界可能在别的地方可以少用 10 度电。"
在他看来,现在 AI 的高能源消耗,很大程度上是因为这一技术仍处于发展的早期阶段。就像早期灯泡本身也很耗电,但照明系统整体的能源效率最终还是不断提高。因此,他仍然认为,AI 能源问题是一个 " 可解的问题 "。
面对现场关于 "AI 是否最终会产生自主意识、甚至取代人类 " 的问题,王坚没有证明回答,而是认为需要先改变一个认知:AI 既不会、也不能,更不应该取代人。
在他看来,人类历史上的每一次技术进步,往往不是简单地把人的能力拿走,而是重新定义人的能力边界。因此,当 AI 替代一些人类熟悉的工作时,人类需要看的可能不仅是 " 我失去了什么 ",还包括:技术是不是正在帮助我们发现自己此前没有意识到的潜能?
结语:AI 真正的价值,也许不是 " 做更多 "
从 " 城市大脑之问 " 到今天的人工智能,王坚真正关心的似乎始终不是某一项技术最终能做到什么,而是技术究竟应该把人类带向哪里。模型越来越强,算力越来越大,Agent 开始进入越来越多的工作和生活场景。但在这些问题之外,或许还应该多问一句:这些能力究竟要解决什么问题?
这也是王坚反复强调 " 用年青人的方式思考 AI" 的意义。
年青人并不一定知道答案,但愿意去问那些还没有答案的问题;不一定看得清未来,但愿意先迈出第一步。对于仍处在早期阶段的 AI 来说,这种 " 不急着接受现成答案 " 的能力,也许比预测 AI 最终会变成什么更加重要。
真正值得期待的 AI,或许不是把今天的一切都做得更快、更大、更复杂,而是让我们重新思考一些过去习以为常的事情,我们真正需要什么,又为什么一定要按照过去的方式去获得它。
而这,可能才是 " 以年青人的方式思考人工智能 " 留给今天 AI 产业最重要的问题。


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