在世界华人数学家大会的上海会场，一场关于人工智能未来走向的深度对话引发关注。“机器学习之父”迈克尔·乔丹在接受专访时，以独特的视角剖析了通用人工智能（AGI）的争议性，并呼吁科技发展应回归服务人类福祉的本质。
这位加州伯克利大学教授的学术履历堪称传奇：作为美国国家科学院、工程院、艺术与科学学院三院院士，他培养的机器学习领域学者已形成庞大的学术网络。但鲜为人知的是，这位“AI教父”的学术起点是心理学研究。“破解人类思维之谜的执念，最终将我引向了算法世界。”乔丹回忆道，这段跨学科经历让他始终保持对智能本质的追问——当行业热衷于追逐AGI概念时，他更关注上海这样超大城市运行中展现的“集体智能”。
“将智能简化为实验室里的算法竞赛是危险的。”乔丹直言不讳地指出，当前AI领域存在过度技术化的倾向。他以上海经济系统为例：这座城市通过交通调度、能源分配、物流管理等复杂系统的协同运作，展现出的智能水平远超单一算法模型。这种分布式智能的启示在于，未来智能社会应是“人机协作的生态系统”，而非制造某个全知全能的“电子上帝”。
对于AI引发的就业焦虑，乔丹展现出学者特有的辩证思维。他承认技术迭代正在重塑职业版图，就像航空业取代马车时代却创造新岗位一样，AI同样会催生未知职业形态。“关键在于建立人机交互的新范式。”他以医疗领域为例：当AI完成基础诊断后，医生将转向更富创造性的治疗方案设计，这种分工演变可能创造新的初级岗位。
在人才培养方面，这位教育家对中国教育体系提出建设性意见。他观察到中国学生已从“循规蹈矩”转向更具创新活力，但评价体系仍困于论文数量、奖项级别等量化指标。“真正的突破往往诞生于非主流领域。”乔丹以冯·诺依曼为例，这位数学家跨界创造计算机的壮举，启示当代学者应突破学科壁垒。他特别鼓励年轻人：“学习数学不是为了复制菲尔兹奖得主，而是要像建造计算机那样，用数学思维解决现实世界的复杂问题。”
这场对话折射出科技领袖的深层思考：当AI技术陷入军备竞赛式的狂奔时，或许更需要回归科学本质——用智能增强人类能力，而非制造替代人类的对手。正如乔丹所言：“智能的终极形态，应该是让每个普通人都能获得超级英雄般的力量。”
