馬托·尼亞夫羅結合自身觀(guān)察指出，盧森亮非當前大眾對AI的堡商認知多局限于具體程序：在中國街頭隨機提問(wèn)“AI是什么”，人們?；卮稹癉eepSeek”；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(lái)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(shí)體場(chǎng)景中，中國有望在這一融合進(jìn)程中發(fā)揮關(guān)鍵作用。驗非

　　他以參會(huì )途中的常漂常好車(chē)親身經(jīng)歷舉例：當天乘坐的蔚來(lái)電車(chē)，“是盧森亮非非常漂亮、非常好的堡商電車(chē)?！逼?chē)作為優(yōu)質(zhì)物理硬件，學(xué)院已深度嵌入AI技術(shù)，馬托展現出“AI + 硬件”的尼亞融合成果。馬托·尼亞夫羅強調，中國目前是全球安裝機器人數量最多的國家，在“AI + 硬件”領(lǐng)域積累深厚，未來(lái)這一融合模式將進(jìn)一步拓展至醫療保健、智能制造等更多行業(yè)，催生豐富的創(chuàng )新應用場(chǎng)景，為可持續發(fā)展注入新動(dòng)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，共同搭建全球統一的人工智能管理框架，通過(guò)達成共識性協(xié)議，實(shí)現對AI的規范治理。同時(shí)，他特別提出，在ESG發(fā)展背景下，如何借助AI技術(shù)實(shí)現可持續賦能，是各國、各行業(yè)未來(lái)需重點(diǎn)探索的方向。

　　馬托·尼亞夫羅進(jìn)一步剖析了AI發(fā)展面臨的挑戰。他以人類(lèi)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，能耗卻僅相當于一個(gè)燈泡；而當前生成式人工智能（AGI）發(fā)展中，為提升大數據中心的計算與分析能力，已投入數十億甚至數千億美元，能耗遠高于人類(lèi)大腦處理數據的水平。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(shí)現突破性科學(xué)發(fā)現的能力——他舉例說(shuō)明，有科學(xué)家向復雜AI模型輸入前伽利略時(shí)代的地心說(shuō)體系數據，該模型始終無(wú)法突破認知局限，無(wú)法完成從地心說(shuō)到日心說(shuō)的理念進(jìn)化。

　　此外，他引用斯坦福大學(xué)教授的觀(guān)點(diǎn)指出，當前多數AI模型雖能高效完成任務(wù)，如同“天才少年”般產(chǎn)出驚人結果，但偶爾會(huì )出現“不靠譜”的情況，生成毫無(wú)依據的“幻覺(jué)”內容。馬托·尼亞夫羅表示，相關(guān)領(lǐng)域專(zhuān)家可通過(guò)識別異常、及時(shí)修正來(lái)規避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(wú)需學(xué)習歷史、生物學(xué)等基礎學(xué)科，依賴(lài)AI即可解決所有問(wèn)題。他警示，若新一代對AI答案形成絕對依賴(lài)，可能引發(fā)認知偏差等嚴重問(wèn)題；同時(shí)強調，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(lèi)的自主學(xué)習與深度思考，需理性看待其價(jià)值與局限。

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