Let's Make AGI Real

六条主线之外，有几段发言我不忍心不提。

王坚院士问了一个特别锋利的问题：

“当人工智能帮助科学研究时，它到底是在理解科学，还是只是在理解科学论文？”

他说今天绝大多数所谓AI for Science只到文本层——读论文、看论文附带的代码，根本没碰到科学数据本身。而**”在地球科学里，70%以上的重要信息并不在文本中”**。

他讲了一个故事：2024年11月，天文学顶级期刊发表了一篇单作者论文，作者是一位18岁的中学生。他用一颗已经退役的卫星的旧数据，发现了将近150万个此前未编目的太空物体。

姚期智院士讲了一个几乎是镜像的故事：几个月前《科学》杂志上，清华一位年轻研究者用名为Asterisk AI的神经网络解码望远镜的旧数据，不采集任何新数据，把可观测时间线往前推了1亿年。

两位院士各自独立地指向同一个反常识的结论：下一批重大发现，可能藏在已有的旧数据里，而不在新设备上。

姚期智还讲了一段让人心里一沉的话：

“以前我不担心AI会取代科研人员，因为我觉得AI只是帮我们分析数据、提取信息的工具。但最近我真的开始担心自己的工作了。”

他给的证据不是感受，是两个案例：Gemini DeepThink去年给出了宇宙弦引力辐射功率谱的精确公式，解决了一个40年的开放问题；OpenAI的最新模型推翻了埃尔德什悬置80年的单位距离猜想，用到了很深的分圆数论技巧——“把问题交给它，等两天就能拿到结果。”

他对大厂裁员话术的拆穿也很直接：“谷歌、苹果这些公司最近一波一波裁员，嘴上说是组织重构，本质上是AI能力提升。”

而商汤徐立引用世界经济论坛的数据说到2030年可能减少9200万个岗位、同时创造1.7亿个新岗位。同一届大会上，一个是学界对企业公关口径的当众戳破，一个是产业方的乐观总账。 你信哪个，取决于你站在哪。

智联招聘白岩说了本届大会最有温度的一句：

“技术越往前走，越要回到那个具体的个体。”

他的判断是，未来10年招聘的底层逻辑会从”筛选”变成”匹配”，组织形态会从科层制走向”人机融合的最小作战单元”。

而原外经贸部副部长龙永图给了一个特别中国的类比：“入智”之于今天，就像”入世”之于当年——它意味着一轮新的制度改革、产业升级和开放机会。就像当年放开外贸经营权催生了大批市场主体，AI时代会催生大量”超级个体”和”小而美”的小微企业。

这句话和徐立讲的OPC（一个人调度多个Agent、构建完整工作流，小团队拥有过去只有整家公司才有的生产能力）严丝合缝。一个从产品端讲，一个从制度史端讲，说的是同一件事。