AI Z世代：钥匙就在阳光里丨科创Z世代

这里是《科创Z世代》第四期Z世代的故事。准确地说，这是一群在一定意义上代表了中国人工智能年轻一代“战斗力天花板”的Z世代的故事。

杨幻睿博士，加州大学伯克利分校博后研究员，主要研究方向为提升深度学习模型的运行效率和鲁棒性；

滕佳烨，清华大学在读博士生，主要研究方向是神经网络泛化理论，以及统计理论与机器学习的结合；

解佳豪博士，新加坡南洋理工大学S-Lab，主要研究方向为自监督学习；

秦浩桐博士，北京航空航天大学复杂关键软件环境全国重点实验室/苏黎世联邦理工学院 CVL,主要研究方向是神经网络模型压缩，模型量化和二值化。

左一 孙睿淇，第一财经主持人

左二 杨幻睿博士，加州大学伯克利分校博后研究员

左三 滕佳烨，清华大学在读博士生

左四：解佳豪博士，新加坡南洋理工大学S-Lab

左五：秦浩桐博士，北京航空航天大学复杂关键软件环境全国重点实验室/苏黎世联邦理工学院CVL

就在不久前，2023世界人工智能大会在上海落下帷幕，大会上的一次采访让我们印象特别深刻。我们想在展会的现场邀请“70后”、“80后”、“90后”这三个年龄段的嘉宾做一次随机的采访，请他们聊聊各自对人工智能的看法。找到“90后”的采访对象并没有费什么功夫；但令人意外的是，在世博展览中心和张江分会场如此众多的参展人员和观众中，想找到“70后”、“80后”竟然不是一件容易的事。奔走一天后，大家在心里大致估算了一下，在人工智能大会的现场参与者中，“90前”VS “90后”的比例大概是1:9，所有小编都实实在在地感受到了人工智能领域里，“后浪”们真的C位出道了。

作为专门聚焦年轻科创群体的融媒体产品，《科创Z世代》自然不会错过这些走上时代C位的Z世代们，我们把参加今年人工智能大会的其中四位AI“神童”请进了演播室，一起来听听他们的故事。

没有最强只有更强

看到这四位嘉宾的履历，我们最大的感慨就是AI Z世代们没有最强，只有更强。在这四位“95后”中，滕佳烨在本科期间就获奖无数，保送成为清华直博生。秦浩桐大学里发表过顶刊论文20篇，成果受邀集成百度飞桨、亚马逊DGL，落地字节跳动、科大讯飞等头部企业。杨幻睿14岁进入清华大学，22岁博士毕业。解佳豪曾经获得过Facebook 自监督学习挑战赛全部四个赛道的冠军。他们的经历无论哪一位都非常“惊艳”。

我们曾经看到过一组统计数据，我国39岁以下科技人力资源已经占比接近四分之三，年轻化特点和趋势非常明显。而通过对近10年AI类人才大数据研究发现，人工智能人才年龄结构的变化尤其明显，年轻化趋势加速。从研究方向上来看，Z世代通常在多个研究领域均有建树，既是AI+X领域的全新学术人才，也是产业升级、产业应用的核心驱动力。应该说，这四位Z世代就是其中非常典型的代表。

• 主持人：我看到杨博的传奇经历，14岁上清华，22岁博士毕业，是不折不扣的天才少年，现在的研究领域或者未来方向跟大家讲讲？        
• 杨幻睿：第一，做神经网络效率提升，或者加速。基本上通过各种手段，比如说减小模型维度、增加模型里面0的数量，或者减小数据表示精度，通过这种方式提高模型效率、减小模型大小。
• 第二，关于鲁棒性。当你非常粗鲁对待模型，对输入、权重加一些扰动，性能还是很棒，所以叫鲁棒。这实际上对于大模型而言也是非常重要的，因为在输入端会有一些恶意噪声，模型本身可能也会受压缩、低功耗硬件，自己也会带上一些噪声。为了能让模型更安全部署，我们也非常需要这方面的技术。
• 秦浩桐：我和杨博的方向差不多，我也是做模型轻量化方向，但是也有一点有区别的地方，我主要是面向更极致的模型压缩。比如说，杨博士成果让模型从大机型到单机设备上，但是我们有时候可能会想，如果再小一点设备，像手表现在没电了，如果让它在这么小设备上运行，我们应该用一些什么技术？这时候有更极致压缩方法，我主要研究这个方向。
• 主持人：滕博获奖无数，保送成为清华直博生，研究神经网络泛化，什么时候开始感觉这是感兴趣的方向了？
• 滕佳烨：我本科学统计，也是偏理论一点，博士转到计算机也是做偏理论方向，差距并不大，也没有说完全转方向。交叉学科带给我更多的是会扩展一些我的思路，一种叫AI+X，因为更直观一点，包括用AI做一些绘画、音乐，看到图片、听到音乐，会觉得这个东西是AI对生活产生的影响；另一种是X+AI，把其他领域知识用到AI上，现在是脑神经科学方法重新构建AI模型，再是自己做的数学、统计角度理解AI模型，带给它一些新的见解。不管哪个方向都是在扩展AI能力边界，会把其他领域知识代入到AI领域里/
• 主持人：再了解一下解佳豪博士，也是获奖无数，每个人都是星光闪闪，在四个赛事上获得冠军。   
• 解佳豪：有四个不同数据集205的分类，包括VOC07分类、小样本一些目标检测任务，在不同任务上，当时方法会在不同方法上取得性能，最后获得冠军，团队赛。
• 主持人：拿这个奖对你来说意味着什么？
• 解佳豪：我的研究方向是自监督，当时在2019年的时候自监督并不是像现在这么火，也是在初探方向，当时首届比赛上拿到奖是对我研究这个方向的认可，也是对这个方向未来发展的认可。

“天才”的道路也不会一帆风顺

每当我们遇到一些解决不了困难或者麻烦的时候，就经常会羡慕“天才”，觉得他们天生就是赢家，人生似乎不费吹灰之力便可一帆风顺。事实真的是这样吗？

滕佳烨与人们刻板印象中的博士不太一样，他非常开朗、活跃。即便如此，他还是坦然地承认读博是件很难的事情，科研很苦，压力很大。他的研究方向偏理论更多，当遇到那种无法论证的难题时，是没有任何人能提供帮助的。都说走上顶峰的人是孤独的，在那些无助的时刻，他都会去清华园的荷塘遛弯儿，仿佛只有在那里心情才能放松下来，才会有可能找到灵感和突破。

和滕佳烨不同，解佳豪在困难面前选择了和问题正面“死磕”--动手实践。解佳豪的研究方向非常新，也很冷门。在他进入自监督这个领域的时候，并没有多少宏观的方法和开源代码，他也同样陷入了似乎无解的困惑和迷茫。没有方法和代码，那就自己创建一个。几个月的时间，踩了无数的坑，终于自监督学习的大门开始向他敞开了。自己淋过雨的人，更会知道为别人撑伞的重要，在取得了一些成果之后，解佳豪将代码库开源出来贡献给了整个社区。而他的倔强坚持，也让他等来了自己研究方向的“太阳耀斑”，自监督学习现在被认为对于实现人类水平的智能至关重要，可能使AI产生类人的推理能力。解佳豪用他的亲身经历告诉我们，不要惧怕困难，困难有时候就是机遇，坚持下去，钥匙就在阳光里。

• 主持人：杨博你是14岁上清华，22岁毕业，可以说是典型的“别人家的孩子”，你的科研道路和求学过程一样是一帆风顺的吗？
• 杨幻睿：也不是，其实是相反的，我到博三才真的有顶会的论文发表出来，我也是博一博二看过很多不同方向，试图去钻研过很多东西，但都走得不是特别通。那时候经常去学校的树林里散步，很多事情就是这么慢慢开始想通了，虽然之前很多方向没有走通，但是多多少少记住之前的方法或者学到的一些知识，在心情放松下来之后，反倒思路就更灵活。
• 主持人：之前的积累是在的，放松下来之后给自己一些明确的声音。
• 杨幻睿：对，后面出文章就很快了，第一篇其实是最难的，找到论文能发出去的感觉之后再往下走就非常顺畅了。
• 主持人：我看到秦博在大学期间发表过顶刊论文20多篇，成果也很多，有不少大厂用到你的研究，能跟大家说说看当理论照进现实的时候是种什么样的感受，是一路绿灯的吗？
• 秦浩桐：我们常说研究要顶天立地，现在包括GPT、人工深度模型研究都很抓人眼球。但是，当它们做到产品或者具体设备上的时候，通常都会面临较为现实的限制。第一数据量会变得非常巨大，对模型泛化性和更强指标度量有一个更大的考验。再就是它的反应速度、电池电量，都要求模型轻量化、小型化。我这边的困难主要是集中在落地的问题上，因为我的领域和工业界靠得比较近，刚进入到极限压缩领域之后，好多公司不是特别认可，随着后来自己去做一些创新，并且提升性能，坚持和工业界做一些交流，逐渐才会有公司去接纳我们的方案，并且认可我们所坚持的路线。我感觉这个还是对于博士比较有挑战的地方，尤其在最初我自己内心会对研究方向产生一些动摇，直到坚持过后才会有好转。

比人类更强大的不是AI，而是掌握AI的Z世代

如果把人工智能看成一棵参天大树，那么自上个世纪60年代以来，这棵树的生长速度在不断地加快。特别是最近十年，因为数据、算法、算力研究应用的突飞猛进，人工智能的枝干也越来越繁茂，各种新兴的技术和应用蓬勃而起，那么未来这棵树还会朝哪里生长，长成什么样子？当接力棒交给Z世代的时候，他们又会如何培育这棵大树呢？

滕佳烨和解佳豪都认为未来人工智能的发展趋势是更多模式的交互和更多学科的交叉。而杨幻睿的思考角度更加宏观，他认为现在人工智能的应用已经足够多足够细，要找到未来生长的无人区很难，但是对于他来说，他还是想引领研究再往前走一步，给人类带来新的可能，而不只是把技术落地应用。秦浩桐则看到了更多的机会、空白和未知，在他眼里人工智能领域也可能处处都是无人区，还是要沿着坚持的方向、擅长的方向去探索，最终一定会把不可能变成可能。

有人说，比人类更强大的不是AI，而是掌握了AI的人类。今天，当Z世代开始接力浇灌人工智能这棵参天大树的时候，我们有理由相信，他们一定会带来一个不一样的人工智能新世界。

• 主持人：现在人工智能大家很关注，但是有没有可能在你们的视角里已经找不到新的无人区了？
• 滕佳烨：我觉得人工智能到现在，我们一直在说AGI，就是可能会觉得我们现在的AI都是处理单个任务，或者说单个模态。而不同AI之间的交互是未来很可能会大幅度发展的，比如说我就很希望以后，一回到家有机器人帮我做好饭，打扫好屋子，把一切事情安排妥当，回家就可以开始吃饭、躺着。它可以极大解放人的生产力，这个是我希望AI能带给我的帮助。
• 杨幻睿：我觉得首先确实现在人工智能领域人已经非常多了，感觉我能想到的应用场景都已经有公司推出了，现在真的要找到属于自己的研究方向是比较困难，但是作为我们学术界来讲，这其实也是必须的，毕竟我们还是希望能够引领研究继续走一步，而不只是把它完全推广应用出去，所以从我自己来讲还是希望能够把自己的一些特长融入进来，比如说我的本科背景是学电子的，能不能把这些和大模型、新的人工智能技术结合，可能是一个展开无人区的方向。我相信现在也好，包括未来几年加入进来的人肯定比我们当时有对AI更深的理解，然后有更宽阔的视野和更高远的理想。不过，整个人工智能发展包括其他技术领域发展都是来源于很多对基础知识的应用和创新，大家能够以高远理想和旺盛的好奇心为引领，同时以扎实基础知识作为自己前进动力。最后结合产业和社会上的需求，真正在一个特定领域做出自己的贡献。
• 主持人：就是把自己最强势、优势的地方发挥出来。
• 解佳豪：非常同意杨博观点，无人区现在许多方向，低垂果实被大家摘取了，未来发展更多如滕博所说模态交互和学科交叉，这个是比较有应用前景。
• 秦浩桐：我有一些不同观点，我是觉得什么叫无人区？比如说看一座山，山就在那里，但是我们到山脚下这段还有很长一段没有探索，换句话来说处处都是无人区。我们还是要沿着我们所坚持的方向、擅长的方向去探索，去不断接近理想的愿景，我对前面需要探索这部分内容还是感觉有着充分的估计和余量。

四位AI Z世代虽然性格各不相同，但从跟他们的交流中，我们能非常清楚地感受到Z世代身上蕴藏的巨大力量。他们的活力、自省、坚韧，也许不止会为AI领域，还可能会为整个科技圈带来惊喜。

那把开启未来的钥匙就在Z世代的阳光里。

制作人：陆熠欣

制片人：常瑜

编    导：戴瑾

撰    稿：戴瑾

编    辑：秦妮

摄    像：陈平 杨立培 石留骏 顾伽奇