馬托·尼亞夫羅結(jié)合自身觀察指出，盧森亮非當(dāng)前大眾對AI的堡商認知多局限于具體程序：在中國街頭隨機提問“AI是什么”，人們常回答“DeepSeek”；在歐洲，學(xué)院答案則可能是馬托“DeepSeek”或“ChatGPT”。而他認為，尼亞未來AI發(fā)展的夫羅核心趨勢是網(wǎng)絡(luò)與物理世界的深度融合，AI將不再被視為單一程序，談坐而是蔚體滲透到更多實體場景中，中國有望在這一融合進程中發(fā)揮關(guān)鍵作用。驗非

　　他以參會途中的常漂常好車親身經(jīng)歷舉例：當(dāng)天乘坐的蔚來電車，“是盧森亮非非常漂亮、非常好的堡商電車。”汽車作為優(yōu)質(zhì)物理硬件，學(xué)院已深度嵌入AI技術(shù)，馬托展現(xiàn)出“AI + 硬件”的尼亞融合成果。馬托·尼亞夫羅強調(diào)，中國目前是全球安裝機器人數(shù)量最多的國家，在“AI + 硬件”領(lǐng)域積累深厚，未來這一融合模式將進一步拓展至醫(yī)療保健、智能制造等更多行業(yè)，催生豐富的創(chuàng)新應(yīng)用場景，為可持續(xù)發(fā)展注入新動能。

　　從全球協(xié)作視角出發(fā)，馬托·尼亞夫羅表示，AI技術(shù)與ESG議題已突破國界限制，成為全球性挑戰(zhàn)與機遇。他呼吁歐盟、中國、美國及其他利益相關(guān)方加強交流與理解，共同搭建全球統(tǒng)一的人工智能管理框架，通過達成共識性協(xié)議，實現(xiàn)對AI的規(guī)范治理。同時，他特別提出，在ESG發(fā)展背景下，如何借助AI技術(shù)實現(xiàn)可持續(xù)賦能，是各國、各行業(yè)未來需重點探索的方向。

　　馬托·尼亞夫羅進一步剖析了AI發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)。他以人類大腦為參照：大腦憑借海量神經(jīng)元支撐創(chuàng)造力與科學(xué)發(fā)現(xiàn)，能耗卻僅相當(dāng)于一個燈泡；而當(dāng)前生成式人工智能（AGI）發(fā)展中，為提升大數(shù)據(jù)中心的計算與分析能力，已投入數(shù)十億甚至數(shù)千億美元，能耗遠高于人類大腦處理數(shù)據(jù)的水平。盡管DeepSeek、ChatGPT等AI工具產(chǎn)出的仿生智能成果令人驚嘆，但尚未具備實現(xiàn)突破性科學(xué)發(fā)現(xiàn)的能力——他舉例說明，有科學(xué)家向復(fù)雜AI模型輸入前伽利略時代的地心說體系數(shù)據(jù)，該模型始終無法突破認知局限，無法完成從地心說到日心說的理念進化。

　　此外，他引用斯坦福大學(xué)教授的觀點指出，當(dāng)前多數(shù)AI模型雖能高效完成任務(wù)，如同“天才少年”般產(chǎn)出驚人結(jié)果，但偶爾會出現(xiàn)“不靠譜”的情況，生成毫無依據(jù)的“幻覺”內(nèi)容。馬托·尼亞夫羅表示，相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜铱赏ㄟ^識別異常、及時修正來規(guī)避AI風(fēng)險及錯誤知識傳播，但兒童、學(xué)生等年輕群體易對AI產(chǎn)生盲目信任，甚至認為無需學(xué)習(xí)歷史、生物學(xué)等基礎(chǔ)學(xué)科，依賴AI即可解決所有問題。他警示，若新一代對AI答案形成絕對依賴，可能引發(fā)認知偏差等嚴重問題；同時強調(diào)，AI是提升效率、優(yōu)化教學(xué)的優(yōu)秀工具，但絕不能替代人類的自主學(xué)習(xí)與深度思考，需理性看待其價值與局限。

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