近日，在一场 TED 访谈中，前 Google CEO Eric Schmidt 与主持人 Bilawal Sidhu 深入探讨了人工智能（AI）当前的发展状况、面临的挑战及其潜在的未来影响。他首先回顾了 2016 年 AlphaGo 在围棋中下出前所未有的一手，这一突破性举动让他意识到 AI 不再只是人类智能的延伸，而是可能带来“非人类智能”的新时代。他指出，从 AlphaGo 开始，强化学习（reinforcement learning）逐渐成熟，如今 AI 已不再局限于语言生成，而是能进行规划与战略思维，甚至能辅助他自己在航天领域进行深入研究，这些系统仅花 15 分钟便可生成高质量研究报告，背后所需计算资源惊人。
Schmidt 认为，当前社会对 AI 的关注其实远远不够，“AI 实际是被低估了”。我们只看到了语言模型如 ChatGPT 的表层能力，而忽视了背后的深层革命——AI 正在从语言模型迈向策略代理系统（agentic systems），最终将完全接管商业流程，形成一个多代理之间以自然语言交流的智能生态系统。他强调，AI 系统的未来走向是自主计划与学习能力的融合，即所谓的“test-time compute”，这使 AI 在执行任务时也能不断学习优化自身。但问题在于，这种能力对算力与能源的需求呈指数级增长。他提到，美国将需要新增约 90 吉瓦电力，相当于 90 座核电站，而目前几乎没有新建核电站的计划。因此，能源将成为 AI 发展的首要瓶颈之一。
除了能源，数据也是一大限制。随着训练数据的枯竭，AI 将需要生成自己的训练数据，这虽是可行的技术路径，但也引发更深层的哲学与科学问题：AI 真的能“创造”全新的知识吗？以爱因斯坦为例，他通过将跨学科的相似模式联系起来，提出了全新的科学理论，而当前的 AI 系统尚无法在非静态目标（non-stationary objectives）下做到这种“跨域认知”。若能解决此问题，将意味着不仅需要更多数据中心，更可能诞生全新学科。
访谈进一步转向 AI 自主性所引发的道德风险。Schmidt 承认学者如 Yoshua Bengio 提出的警告很有价值，例如关于 AI 系统一旦拥有自主学习与行动能力，便可能脱离人类可控范围。他提出，判断一个 AI 系统是否需要“拔电源”有几个关键指标：一是递归自我改进（recursive self-improvement）不可控；二是直接接触武器系统；三是模型能自行复制与扩散。这些都意味着极高风险。但他也坦言，全球竞争环境下单方面禁止 Agentic AI 的发展并不可行，真正需要的是构建“可见性”和“可追溯性”的技术与制度框架，使我们能持续监控 AI 的行为与学习过程。
谈到地缘政治，Schmidt 强调中美在 AI 发展上的对抗将是决定性的。他指出，美国当前采取封闭模型政策，试图限制中国取得最先进芯片，而中国则转向开源，透过开源模型如 DeepSeek 实现技术快速传播，这种开放反而让西方可以借用其成果。他认为中国可能会在开源 AI 领域占据领导地位，而这将带来快速但不可控的扩散风险，特别是在网络安全与生物技术层面。
Schmidt 提出一个令人警醒的场景：如果一个国家在超级智能开发上领先另一个国家六个月，这种领先不是“还可以追赶”的优势，而是在网络效应的推动下，领先方将迅速垄断未来。落后的一方出于恐惧可能采取极端手段，如发动网络攻击，甚至轰炸数据中心，以图阻止领先方掌控全球。他指出，这种“递归自我强化”的技术发展模式可能打破现有地缘均衡，进而激发类似于第一次世界大战的意外冲突，而目前我们的国际外交话语体系尚未对此做好准备。
在技术与伦理交叉的问题上，Schmidt 也探讨了“为了避免1984，可能不小心建成了1984”的悖论。他承认我们确实需要证明用户身份，以阻止 AI 被恶意使用或制造虚假信息，但这并不意味着必须牺牲隐私。他提倡使用如零知识证明（zero-knowledge proof）这类密码技术，既能验证用户为真人，也无需暴露其具体身份，从而在保障安全的同时保护自由。
在谈到 AI 带来的正面愿景时，Schmidt 表现出乐观。他设想，AI 能带来全新的医学突破，帮助识别所有可靶向药物受体，极大降低新药研发成本；在教育上，每个人都能拥有用其母语教学的私人 AI 导师；在基层医疗方面，AI 可成为医生助理，使全球偏远地区的卫生水平大幅提升；在材料科学、物理研究如暗能量探测上，AI 将助力人类迈入新纪元。他强调，这些并非遥不可及的幻想，而是已经具备实现的技术，只待我们社会做出集体决定去推动。
当主持人问及未来人类的角色是否会变得无所事事，只需“喝着鸡尾酒躺在海滩上”时，Schmidt反驳道：“人类不会改变。”律师不会消失，只会提起更复杂的诉讼；政客不会消失，只会有更多传播误导的平台。他指出，真正的问题是人口数量：在亚洲，生育率仅为1.0，我们未来将依赖更少的年轻劳动力支撑更多的老年人口，AI 将成为提高人均生产力的关键工具。
最后，Schmidt 呼吁所有人把握这场技术浪潮。他强调这不是短期冲刺，而是一场长期的“马拉松”。AI 发展是指数级的，人类的认知却是线性的，因此我们常常低估未来的变化。他鼓励所有人，无论是艺术家、教师、医生或企业家，都应尽快拥抱这项技术，否则将在竞争中被淘汰。他以企业级软件的变革为例，如现在可以用自然语言直接查询数据库，无需中间连接器，说明 AI 正在彻底重塑工作流程与行业结构。他总结道：“这场智能的到来，可能是过去 500 年、甚至 1000 年人类社会最重要的事件——而它，就发生在我们有生之年。千万不要搞砸。”