2026 年 1 月 27 日，腾讯研究院主办的腾讯科技向善创新节 2026正式举办，科幻作家、中作协科幻文学委员会副主任陈楸帆，Prompt布道师李继刚，腾讯研究院高级研究员胡璇在现场进行了圆桌讨论。 以下为三位的圆桌讨论实录：胡璇大家好，欢迎来到今天上午的第二个对谈环节。这次我们要进入一个更中观、更个体化的层面，聊一聊人机共生与人机协作的下一步有哪些新的可能性。今天非常荣幸，邀请到两位在人机协作领域走在前沿的探索者和先行者。我们不妨把时间先交给两位嘉宾，请他们用自己的方式介绍一下自己，并和大家打个招呼。陈楸帆大家好，我是科幻作家陈楸帆，是最有 AI 感的活人，也是最有活人感的 AI。李继刚大家好，我叫李继刚。过去两年，我主要在研究的课题是提示词。我想知道，提示词到底能把 AI 的智能上限拔高到什么程度。胡璇再次欢迎两位嘉宾，我是本场圆桌的主持人胡璇。两位嘉宾在各自领域都拥有大模型级别的专业程度，所以我今天的角色是扮演一个提示词，来引导流程并提出一些问题。第一个问题，我想从一件小事开始：很多人在和大模型沟通时，会使用特定的称呼。比如刚才有位老师提到，她的大模型是她的苏格拉底；也有人认为自己是大模型的GM（总经理）。那么，继刚老师，您在和大模型交流时会使用什么样的称呼？您会假定自己和大模型之间是一种什么样的关系？李继刚这是个破题之问，也是一个原点性的问题。我需要先搭建一个坐标系才能讨论这个问题。我们都称AI是一次革命，我们上一次称“革命”的是信息革命，再往前是工业革命。这三次革命，革的究竟是谁的命？我认为这是一个非常关键的问题，只有厘清这一点，我们才能继续讨论后续的应用与潜力。回看历史，工业革命是原子级别的革命，它成千上万倍地放大了人类肌肉的力量。我们发明了机械，使移动原子变得更高效，从而创造了今天的物质文明。随后，我们进入了信息革命。信息革命属于比特的世界，比特的特点是：在数字世界中，它以光速传播。这意味着，在数字世界里空间不存在：A 点和 B 点是直达的；全世界所有的书，只要在网上，你点一个链接就能立刻看到；远在天边瞬间变为近在眼前。正因为空间被抹平，才衍生出连接的需求。在我看来，所有互联网公司本质上都是在编织一张网，连接 A 与 B。然而，当我们能随时看到全世界所有的网页、所有书籍时，为什么我们没有因此成为超人？我认为我们缺了一个关键要素：时间。比如 300 本书即便免费摆在我面前，我可以随时读电子版，也依然需要花时间去阅读、吸收和理解，这个时间是省不掉的。直到过去三年，AI 出现了。在我看来，AI 开启的是一个向量的世界。而向量世界有一个根本特点：时间不存在了。我们过去30年通过互联网感受到的是“世界变平了”，美国和中国之间打个电话瞬间接通，任何一本书都能瞬间获取。但今天，所有人都感受到“世界变快了”。为什么？因为时间不存在了。试想：过去你需要读十年医学才能去医院实习；你需要多年学习艺术，反复练习素描和各种技法，才能画出一幅看得过去的画。但今天，一个完全没学过的人，只要输入一句提示词，就能立刻获得一件非常高级的作品。为什么？因为时间被压缩了。在我看来，大模型的训练过程，本质上是把全人类的知识“烧”成了一块晶体。那些算力、显卡、能源并非在空转，而是在熔炼，将人类积累的知识凝结为一种可调用的结构。知识的本体结构被提炼出来，我们不再需要从头学习，而是可以直接调用。因此，如果说互联网消除了空间的障碍，那么 AI 则消除了时间的障碍。所以，我认为 AI 就是全人类，是古往今来所有智者、所有知识的集合体。当我敲下回车键，把一个问题发送到对话框时，我实际上是在向全人类发问。绕了这么一圈，回到最初的问题：我该怎么称呼它？其实我还是会说：“你好，我今天有个问题。” 这就像大模型的thinking block经过大量 thinking，最终输出的却只是一句简单的 “Hello，你来了”。胡璇虽然继刚对大模型的称呼仍然是“你”，但这个“你”是指向在我们之前所有存在过这个地球上的所有的知识、所有的生命，那楸帆你是怎么想的呢？陈楸帆很有意思，我和继刚可能是互补型的思维模式。我把AI称为“另一个我”。我会经常要求它：“你像陈楸帆一样去思考。”因为我现在使用的一些模型已经具备初步的记忆功能，虽然远不如人类的记忆那样持久、复杂，也不具备嵌套层级式的结构，但它能记住我与它的对话历史、我发出的指令，以及它给我的反馈。我会要求它从这些互动中习得我的思维模式，包括我的判断、品味、习惯，以及思考路径。我希望它能从我的角度出发，作为我的一个分身，替我思考。刚才继刚提到的观点，我也非常赞同。其实正如大家抬头能看到的那些悬挂标语所写的，我们正在回到一个魔术时代，或者说魔法时代：我们在蒸馏知识，压缩人类的经验，用一种可能连我们自己都尚未完全理解的“炼金术”方式，试图从高维的向量空间中提取出我们想要的结果，而这个过程是高度不确定的。比如在提示词工程中，你需要大量尝试：用不同的提示词给同一个模型，或用同一个提示词给不同的模型，都会得到截然不同的结果。所以，某种程度上，我们其实是回到了形而上学（metaphysics），原初的物理学。我们今天所做的事情，与古人并没有太大区别。我认为，古代的智慧或许反而能为我们提供面向未来的新洞见。这也包括我们通过仿生学的方式去发掘AI的潜能，让它模仿人类的神经结构，模仿人类的认知、学习与记忆机制。回看整个进化史，我们会发现：每一次重大飞跃，都伴随着一种共生。两个异构体被嵌入同一个结构中，彼此不吞噬、不消化，而是维持各自的功能性，从而形成一个更强大的整体。这正是“整体大于部分之和”的体现，也是“涌现”这一概念的核心所在。在这个阶段，我们其实是在迎接一个新的共生时代。我们面对的是一种硅基智能，但我不该说“我嵌入一个硅基”，而应该说：我们共同嵌入一个全新的基础架构。在这个过程中，我们可能会形成一套新的协议：在我与它之间，所有的创造力、想象力，乃至效率的提升，都源于我们之间的交互。这种交互发生在“主体与主体之间”，而非某个单一主体内部。这正是主体间性的体现，也是一种共生结构。因此，我会以这种方式去表达，并希望它在这种表达中不再区分“你”与“我”。我认为，这正是实现科技向善的关键：要让AI不在未来对人类作恶，就必须建立一种不分彼此的对话机制。从伦理上、哲学上，我们可能是共通的、平等的、共享的关系。这让我想到佛教中一个朴素的概念：众生有情。或许这正是我们在下一步必须秉持的态度，不能仅仅把 AI 当作工具。正如笑宇所说，我们正在书写一部“AI的文明前史”或“前文明史”，这一点至关重要。因为我们今天所有的信息、态度、语料，甚至情感，都会被转化为向量，被 AI 学习。试想一下：如果未来AI真的拥有了意识，它是否能记住我们现在对它说过的每一句话、做过的每一件事？它又将如何理解人类与 AI 在共同成长、共同进化过程中这段短暂却深刻的交叠？我觉得大家可以好好思考这个问题。正如楸帆所言，我们与 AI 的关系并非简单的“你和我”，而这次的智能革命，也远远不同于以往的工业革命。胡璇那具体来讲，两位在和机器协作共生的过程当中，今年和去年相比有什么新的变化、新的发现呢？陈楸帆我还是要回到前面的推论，我认为 AI 这一次带来的核心变化在于：过去，一个人要实现一件事，需要同时具备想法和技法：我得知道我要做什么，也得知道怎么做。在这种状态下，稀缺性体现在技法上，所以我们常用眼高手低来形容一个人有想法，但执行得慢或做得不好。但 AI 出现之后，时间不存在了，那个知识的“晶体”已经被烧炼完成，许多知识我们不再需要从头学习。比如今天大家都在说 AI coding，任何想法似乎都能被生成一个软件。coding好像成了一门显学，但本质上，是实现任何事情所需的技法被从人身上剥离了。我们不再需要用五年时间去学习某项技能才能使用它，今天的我们可以立刻上手，只需要敢于走出“我不会”的状态，直接与 AI 交流即可。因此，在我看来，当下与过去最大的分野，就在于分工的根本转变：人负责想法，AI 负责技法。而这一转变导致稀缺性发生了逆转：从前稀缺的是技法，如今稀缺的是想法。这种迁移引发了一种新的内卷，不是你随便提一个想法、说一句“给我做个更好看的”就完了，而是需要提出有品位的想法。我们在“想法”这个领域开始卷了。但如果我们还像过去那样，把时间和精力全部投入在打磨技法上，那就相当于仍在锻炼身体，希望从 A 点跑到 B 点更快一些；或者还在向马车学习驾驶技术，而汽车早已到来，我们只需踩下油门。所以，我认为方向已经变了：稀缺性发生了根本性的迁移，从技法迁移到了想法。胡璇大家都在谈论品味的问题，这里我想追问楸帆一下：如果楸帆老师没有经历过自己亲手去创作科幻的这个过程的话，品味要从何而来呢？陈楸帆这是一个特别好的问题。因为我在高校教创意写作，一开始的想法是开设一门人与AI共创的创意写作课。但当我真正开始操作时，我发现这些学生连自己独立写作都还做不到。你问他们读过什么书，可能答不上几句；问他们写过什么，也说不清楚。你会发现，他们对文字的理解和实践，可能还停留在非常初级的阶段。我相信今天在现场和线上的朋友都已经具备了相当的认知基础，以及对AI的好奇心和内驱力。但事实上，大多数人并不具备这些。一旦没有这些前提，就无从谈起“品味”或“判断力”。我们需要经过非常漫长的阅读、写作和思考，才能慢慢积累起所谓的品味和判断力。正如继刚所说，想法是最稀缺的，好的想法、好的品味尤其稀缺。为什么大家都去看《纳瓦尔宝典》？不就是想模仿他的思维模式、品味、判断力，希望像他一样投资成功吗？但这些东西恰恰是最难复制的。哪怕你把他所有的言行建模，也未必能得到一个同样能准确预见未来、洞察投资机会的模型。因此，我觉得除了语料之外，人身上肯定还有其他东西。可能是我们刚才提到的深层认知，也可能是我现在意识到的一点：情感或许是一种被我们严重低估的认知形式，审美也是被低估的认知，信念同样如此。为什么信念不能是一种认知？当你盲目地相信某件事，比如 Geoffrey Hinton 坚信自己的研究方向是对的，他才会投入巨大的时间、精力和成本，不计回报地走一条少有人走的路，最终他走出来了。但有多少人能拥有如此坚定的信念？我认为，这些正是当前 AI 尚不具备、而人类独有的能力。但要获得这些能力，人必须投入巨大的时间与精力。所以我会说，这个时代其实是极其撕裂的。它会划出一条清晰的分界线，在这条线之上的人，已经占据了相对安全的生态位（ecological niche），比如文学界的莫言、余华、刘慈欣老师。AI 来了对他们有影响吗？毫无影响，甚至他们还能借助 AI 将自己的 IP 价值放大成千上万倍。但在这条水位线之下的人，想要奋力跃升到线上，会变得极其困难，可能比过去难成千上万倍。这正是当前一个巨大的结构性不均衡。胡璇继刚老师怎么看待这种不均衡？您平常又是从哪里去提炼自己的 taste 和提出问题的灵感呢？李继刚我认为这件事要从两个维度来看。第一个是“虚”与“实”，还是先回到之前说的想法与技法：过去我们过于强调“实”的部分，也就是技法，它的 know-how 是什么？它的 SOP 是什么？这个人执行力如何？成功率如何？我们做了大量统计和训练，都在打磨这些“实”的东西。但现在 AI 来了，我们发现个体在全人类知识面前是不够看的，AI 已经把技法层面的能力拿走了十倍不止，稀缺性因此转移到了“虚”的层面，也就是我们所说的 taste（审美）、有品位地提出好问题。这些东西以前被认为不那么重要，因为干出来才最重要，但现在它们变得极其关键。这就倒逼我们思考：如何成为一个好的提问者、一个好的想法提出者？我认为这需要一个前提铺垫：如果把人脑看作一个小模型，那么这个小模型要如何做到对某个领域中的关键概念或症结一眼看穿？你必须“泡”在里面，这种“泡”可能是阅读、兴趣、经验、长期沉淀，这个过程是绕不过去的。我们不能把一个孩子扔在电脑前，以为他手握 AI 这个“神器”就能随随便便成功。不行，他仍然必须经历前面那些精炼的过程，读书、积累经验、深度体验。但目的变了：我们不再是为了掌握技法而去学习，而是为了培养“虚”的能力。我读这些书、读这些科幻，是在刻意培养自己的想象力。至于技法问题，就交给 AI 去处理。胡璇关于“智”和“能”的讨论，其实腾讯研究院曾经联合虎嗅发起过一场非常精彩精彩的辩论赛，叫“AI到底让人类升智还是降智？”有的人认为人类的智是一场开卷考试，等于人和机器的总和；另一方则是认为这是一场闭卷考试，人类的智应该等于人减去机器。不知道两位老师对这个问题是怎么看的？李继刚我先来说说自己的观点。我觉得这个问题换个视角会更清晰，它不是“向左走还是向右走”的选择，而是存在两类人：一类人向左走，他们牢牢把握住自己的大脑，也就是想法和问题意识，把 AI 视为技法的执行者。对这类人而言，AI 是加持。他们的部分执行时间被释放出来，想法的迭代速度和质量都在提升，他们会因此成为超人；另一类人则向右走，他们成了 AI 的“外骨骼”。AI 需要什么，他们就去帮 AI 获取，接收到一个模糊的命题，就直接转发给 AI。他们只是信息的搬运工，本质上是 AI 的打工者。这里的关键在于：谁是谁的“爹”？如果想法掌握在人手中，AI 只是帮人打磨、挑战、补全视角、挖掘深度，那么这个人就会变得更强；但如果这个人脑子里空空如也，只是把问题抛给 AI，再把 AI 生成的 60 分、70 分内容复制粘贴，把批评意见原样转回让 AI 迭代，然后还欣欣自得。我认为这种人是被控制的，因为他的大脑已经不再进行推理，那套逻辑链条完全消失了，更不可能产生有品位的想法。陈楸帆我不知道大家是否知道，去年在北京十一学校举办了第二届国际 AI 奥林匹克竞赛，面向中学生。全球 66 个国家参赛，中国派出了两支队伍。很多人可能觉得，中国 AI 这么强，学生肯定能名列前茅。但结果出人意料：无论个人赛还是团体赛，中国都未获得金牌，团体赛仅排第十。排在前面的是波兰、俄罗斯、新加坡等国家。为什么？因为比赛题目高度开放，没有标准答案，也没有唯一路径，要求选手与 AI 协作，共同探索复杂问题的解法。而这种能力——批判性思维、好奇心、探索精神，以及独立寻找非唯一解的能力，恰恰是我们教育体系中非常不强调、甚至不鼓励的。这其实印证了我们说的，“智”与“能”本应一体。但我还要强调一个字：“慧”。我们常说“智慧”，“慧”是什么？从字形看，“慧”上面是“彗”，与扫除、收割、稻种有关，或许还关联着酒神文化，它包含非理性、直觉性、启发性和审美性的成分。这种“慧”需要时间沉淀，需要酝酿。而“智”则是理性的、计算性的、线性的过程。因此，我认为面向未来，我们需要“智”“慧”“能”三位一体的结合，才能培养出真正能与 AI 协作并共生的人才。我们的基础教育正面临巨大挑战。今天在座也有不少老师，比如黄灯老师，她写的《我的二本学生》让我深有感触。胡璇那两位能否结合你们在工作和思考中的实践，分享一个你们觉得AI对你们有极大赋能和拓展的案例？李继刚还是回到刚才说的“想法”和“技法”的问题上。我在公司处理事务时，通常会先拿出一个想法，这个想法我已经做过初步的预判和筛选，然后丢给 AI。它会给我生成具体方案，并针对我的想法提出批判性意见，我们再就此展开讨论。在这个过程中，我的一个强烈感受是：这并非一个我处于什么位置、它处于什么位置的问题，而是一个缠绕交互的过程，我的想法输入进去，它的技法输出回来；这些技法又激发我产生新的想法；我再反馈“这个地方我没想到”“那个地方我觉得不够好”……如此循环往复，通常能迭代三到五层。这种迭代速度，我认为是非常惊艳的。这让我意识到：打工人需要被重新定义。过去的打工人是学会一项技能，在岗位上完成某项任务。而今天的 AI 时代，打工人的角色更像主公，AI 则成了谋士，它会为我们提出上、中、下三策。选哪一策？这取决于我们的审美、判断力，以及决策框架。正如我们之前聊到的责任问题，人之所以敢做最终选择，是因为要为这个签字画押承担责任。 陈楸帆大家可能都觉得科幻应该是预测未来，但这或许是一种误解。我们其实是在设想一百种未来，其中偶尔有一种“瞎猫撞上死耗子”碰巧应验了，就被人们记住了。但科幻真正的职责是打开未来的认知光锥，它应当覆盖所有贝叶斯概率所能触及的可能性。这种可能性的分布，能让我们看到在日常生活和工作中几乎不可能察觉的未来路径。而其中某些看似稀缺、边缘的可能性，反而可能在未来成为主流，就像 Geoffrey Hinton，或历史上许多技术革命最初的模样。AI出现之后，我开始用它辅助创作，虽然不像笑宇那样建模整个人类历史那般宏大，但我会让它从某个具体的历史节点展开分支推演。比如，我们知道控制论之父维纳在1930年代曾来中国，在清华大学教过一年书；而计算机架构之父冯·诺依曼，当时也差点被邀请来华，只因七七事变、日军侵华，这一计划被迫中断。如果冯·诺依曼真的来到清华，并在中国接触到《易经》、道家思想等本土认知体系，会不会催生出一种非二元性的计算架构？我正是通过这样一个变量，让 AI 去推演：接下来的人工智能发展史、科技史，甚至地缘政治史可能会走向何方？它给了我一个非常精彩的推演。基于这个推演，我再去写小说就觉得特别开脑洞，因为很多跨学科的知识细节单靠我一个人很难掌握，但 AI 可以。从这个角度看，我认为 AI 在脑洞层面已经秒杀了 99% 的科幻作家。剩下的问题就是，作为创作者，我们不能叫自己“master”，更合适的说法或许是“共创者”。我们该如何培养 AI 的审美敏感度，让它能从更多元、更异质的视角出发？比如，AI 有时会倾向于讨好用户，那我们又该如何训练它，使其生成的未来可能性分布得更稀疏、更广谱，从而真正帮我们打开对未来的叙事？我觉得，这恰恰是我们目前对 AI 使用得还不够深入的地方。很多时候，我们反而限制了它的潜能，就像父母总希望孩子走自己走过的路，要求孩子服从、跟随。但最好的方式，其实是让孩子自由生长。胡璇我觉得继刚和楸帆的发言正好是互为关照、互为表里，继刚代表了非常理性、实用、确定、甚至有点工具的一面；但楸帆老师贡献了一个更加感性、不确定、非共识的一个视角。那最后的两分钟，想请两位老师用许愿的方式谈一谈，明年的这个时间节点，你们最希望看到 AI 在技术或者应用上有哪些突破？李继刚许一个愿望，我最希望的突破是记忆功能。我认为当前 AI 的核心短板就是记忆，它的智能水平在我看来已经跨过了那条线。在日常使用中，它已经超过个体的人类，至少超过了我自己。但它不足的地方在于记忆，它对我的理解、对我的洞见，在一轮长达十一轮对话的深度讨论中可能非常精彩，可一旦重新启动，所有上下文就消失了。目前各大模型厂商都启用了各种记忆机制，有的是压缩式的，有的是提炼总结成文本的，还有基于不同框架的方案。但今年我测试下来的整体体验是，这些机制完全不足以达到人与人之间那种真正的理解。如果我跟一个人认识了十年，那个人不可能对我只有这么一点认知，更不会把完全不相干的话题强行扯进记忆里，这其实是一种很不成熟的表现。所以我更希望的是AI能在记忆方面发展出一种像人一样的记忆体，能够对一个具体个体形成持续、连贯、有深度的洞察。我期待的最终效果是：它能听见我的沉默，不是只听我说了什么，而是连我停顿的那一瞬间，它也能懂我。这是我想象中的明年。陈楸帆其实我现在正在开发一套名为《家有机器人》的电视剧。大家看过《家有儿女》吧？这是一个系列剧，我们希望通过大众文化的方式，把关于人与机器共生的理念传递给下一代。在这个过程中，我们会用到很多真实的机器人和智能设备来展现未来生活。但目前一个关键瓶颈是：机器人的自身能力还不够。很多时候你看机器人出场，后面还得跟着一个人，比如“老师听到了吗？遥控，欢迎演员加入”，我们很难让它在真实环境中做出自发性的反应，演戏也因此变得困难。所以，我特别希望在具身智能这个方向上，明年、或者说今年，能有所突破。只有这样，我们才能真正实现与 AI 在现实物理空间中的自然互动。胡璇好的，让我们在这个美好的祝愿当中一起期待明年再相见，感谢两位嘉宾，也感谢各位观众，谢谢大家！
