本文来源：开机实验室 作者：林铭铭，实习生车文恒
在7月20日，2026世界人工智能大会已近尾声。在今年的WAIC上有数位诺贝尔奖、图灵奖得主围绕人工智能发展、安全治理、基础研究、人才培养等议题展开了分享。开机实验室梳理了这几位业界大咖的发言，看看他们在大会上发表了什么观点。
约翰·霍普克罗夫特
身份：
1986年图灵奖得主，康奈尔大学计算机讲席教授，中科院外籍院士
参加论坛：
7月17日2026世界人工智能大会主论坛、7月19日谷码智元实验室·人工智能高质量语料生态论坛
观点总结：
约翰·霍普克罗夫特在WAIC主论坛和人工智能高质量语料生态论坛上做了演讲，两次演讲的内容大致相同。约翰·霍普克罗夫特主要讲述了AI与大数据对未来的深远影响及其应对策略。他认为“人工智能将持续经历重大变革”，所以国家制定的战略也需要具备适应性。
霍普克罗夫特非常重视人才的培养，他认为提出培养人才是最关键的战略。他主张大学最根本的使命是培养下一代人才。“教育的重要意义之一在于帮助学生发现自身兴趣所在，并规划出令其满意的职业道路。从事自己热爱领域的个人往往成就卓著”。对此他提出了在人工智能时代高校人才培养三大改革路径：
1. 教育核心在于引导学生发掘内生兴趣。
2. 给科研人员松绑，保障自由探索空间。
3. 彻底重构高校教学质量评估机制，把育人质量作为核心考核标尺，弱化论文、经费权重。
另外霍普克罗夫特还提出在招聘教师时应该关注三项品质：“首先，他是否具备卓越的教学能力并关注学生学业成就；其次，候选人能否在整个职业生涯中保持高度活跃的研究状态；最后，其学术热情能否经久不衰。”
约书亚·本吉奥
身份：
2018年图灵奖得主，深度学习三巨头之一，蒙特利尔大学计算机科学正教授。
参加论坛：
7月17日2026世界人工智能大会主论坛
观点总结：
约书亚·本吉奥演讲中主要讲述了前沿人工智能系统的风险及全球治理。他认为现在AI能力指数级增长但缺乏监管，可能导致失控和灾难性后果。“具体而言，这包括大规模的非伦理滥用行为（如操纵公众舆论）、网络攻击、威胁儿童安全，以及这些系统日益发展的化学、生物和放射核能操控能力；此外，人工智能自身意图也可能导致危害。这正是当前最令人担忧的失控风险。”
对此，约书亚·本吉奥提出了三条社会治理原则：
第一条原则是所有系统在部署前必须被证明和验证是安全的。“我们应当制定一项通用规则（该规则已适用于其他领域）：所有系统必须首先经过验证并确认其安全性。任何公司或组织均不得推出可能造成不可接受危害、且危害概率超过可接受或社会公认阈值的系统。”
第二条原则是要建立负责任的风险管理体系，并且主张：“不应仅由各家公司各自为政，而关键决策必须真正体现全球人民的福祉。”
第三条原则是人工智能带来的益处应当惠及所有人，它产生的财富不仅要在国家内部共享，更需在全球范围内共享，以此避免造成导致世界不稳定的全球经济分化。
阿里耶·瓦谢尔
身份：
2013年诺贝尔化学奖得主，香港中文大学（深圳）教授。将量子力学与分子力学相结合，极大地推动了酶催化反应机理和生物分子功能的研究。
参加论坛：
7月18日科学智能开放论坛
观点总结：
阿里耶·瓦谢尔发表了题目为《AI赋能多尺度生物模拟：不可或缺的关键互补元素》的学术演讲，讲述了AI技术与基于物理建模在酶的功能研究与实际应用上的应用，并介绍他本人的一些研究成果。瓦谢尔在演讲的最后还对于AI在学术研究中的应用发表了自己的看法，“如果在不了解系统特性的情况下使用人工智能技术，仅将其与与系统无关的数据样本进行关联分析，那么所有研究都可能徒劳无功。”
大卫·帕特森
身份：
2017年图灵奖得主，加州大学伯克利分校教授，美国国家科学院、美国国家工程院、美国艺术与科学院研究员
参加论坛：
7月18日WAIC实体世界智能科学论坛
观点总结：
大卫·帕特森在论坛中发表了题目为Environmental AI Fallacies（环境AI的误区）的演讲，他提出了关于人工智能及其环境影响的几个错误的认识：数据中心是全球电力的主要耗电者；无碳能源发电成本过高；AI对话消耗用水量巨大；一些数据中心已通过抵消实现零排放。他对于这些错误的认识进行了澄清。在对于人工智能的看法上，帕特森认为它既有其消极作用也就其积极，并且认为在减少碳排放方面“对地球而言，采用人工智能带来的净效益将远超不使用它的情况”。
吉勒斯·布拉萨德
身份：
2025年图灵奖得主，量子信息科学奠基人，蒙特利尔大学计算机科学教授。
参加论坛：
7月18日WAIC实体世界智能科学论坛（上午）
观点总结：
吉勒斯·布拉萨德在论坛上发表了题目为“量子信息的起源：从量子密码学到量子隐形传态”的主旨演讲，主要讲述了量子信息科学的起源与发展历程。布拉萨德认为量子计算机会彻底破坏所有号称能保障互联网安全的加密基础设施：如果明天真的出现了量子计算机，我的数据今天就已经失效了，这正是所谓的“数据收割”或“解密范式”的体现：即使对于不懂解密技术的人，也能获取并存储互联网上所有已加密的信息。
而布拉萨德认为只有量子密码学等技术才能在未来保护数据安全。”该技术实现了信息的无条件保密传输——尤其重要的是，这种传输不受任何窃听技术和计算能力的影响，其安全性具有可证明的绝对保障“
吉勒斯·布拉萨德对年轻一代的建议是不要盲目追求规模和速度，应珍惜生命，选择自己感兴趣的研究课题，不要因为流行就去做，而要出于兴趣去做，不必担心潜在的应用价值。此外，他还强调强调想象力的重要性，并鼓励追随梦想以获取幸福。
理查德·萨顿
身份：
2024年图灵奖得主，现代强化学习奠基人，阿尔伯塔大学计算机科学教授。
参加论坛：
7月18日商汤科技·基座大模型架构创新与生态合作论坛
观点总结：
理查德·萨顿在论坛上发表了主题为”The bitter Lesson of AI Research“（AI研究的痛苦教训）的主旨演讲，在演讲中，提出了一个在人工智能发展中的“惨痛教训”。这个“惨痛教训”主要指的是AI依赖人类知识会限制其本身的长期发展，而唯有探索能够创造新知识的方法，而非简单利用现有的人类知识，才能实现搜索与学习能力的持续扩展。
萨顿提到了基础模型的概念。”我们所说的‘基础模型’——即承载人类所有共享性知识的容器，并非指科学家会创造新知识。它们旨在成为涵盖人类所有共享性知识的综合性载体。”他也提到包含“所有知识”是不可能的，因为世界比任何心智都复杂，但包含“所有已确立的共享性知识”是可能的目标。
萨顿认为未来会存在多种类型的AI。他主要提到了三种类型的AI。第一种是同人类般拥有完整的思维能力，能够体验、学习、创造、思考、发明甚至做梦，它们会像人类一样，在生命历程中持续学习，并根据所处环境不断专精于特定领域。第二种是复杂度较低、只需要完成特定辅助任务、功能范围明确的AI。第三种是基于前面两者之间的基础型AI模型，它是众多用户共享的独立AI系统，能够精准存储当前公认的知识体系。它们的核心使命和发展方向就是让这些知识易于获取，并根据不同用户的理解层次量身定制呈现方式。
姚期智
身份：
2000年图灵奖得主，清华大学人工智能学院院长、上海期智研究院院长、中国科学院院士。
参加论坛：
7月18日2026WAIC实体世界智能科学论坛
观点总结：
姚期智在论坛与另外一位图灵奖得主吉勒斯·布拉萨德以炉边谈话的形式来进行对话，对话的主题是“The Magic of Quantum(量子魔法）”。姚期智和吉勒斯·布拉萨德就AI科学和量子信息科学进行了对话交流。姚期智认为科研的最初动机源于好奇心。”至少我们的最初动机源于好奇心。早在我们对世界有了深入了解并产生其他动机之前，好奇心确实就是我们投身这一领域的根本动力，这也是让我们持续数十年研究和思考那些对大多数人而言看似极其困难且令人痛苦的问题的原因。”
他还提到了一个概念“魔法时刻”（或者神奇时刻）。这个“魔法时刻”存在于在科研中发现看似不可能实现却被他人实现或者发现意外惊喜时的，并且就是这个“魔法时刻”才能够让研究者长期投入在研究中。
在青年人才的培养方面，姚期智认为人才往往不会被刻意培养。“我认为对年轻人而言，关键在于提供良好的成长环境，让他们有机会接触各种知识来源；同时，让年轻人与高素质的同龄人共事也至关重要。只要给予这样的环境，他们就会自然而然地成长。”
在人工智能技术的未来发展方面，姚期智认为在五年内人工智能将极大改变科研环境，它会提高学术发表或认可的标准，传统评价体系已不再适用。面对这种情况，未来要取得成功取决于自身付出的努力以及能否认真的去尝试创新。
托马斯·萨金特
身份：
2011年诺贝尔经济学奖得主，纽约大学经济学教授。
参加论坛：
7月19日大晓机器人·世界模型驱动物理AI从理解到执行论坛
观点总结：
托马斯·萨金特在论坛中做了题目为“理性预期、人工智能与世界模型”的主题演讲，他从经济学视角探讨人工智能和机器学习，特别是“理性预期”这一概念。托马斯·萨金特认为理性预期的本质上“是主观性的产物，由大量主观因素构成”。他认为理性预期以及诸如此类的概念都缺乏合理性。“我只是想指出，所谓的理性预期以及诸如此类的概念其实都缺乏合理性；我们必须超越这些局限，大胆采取激进策略——这正是所谓“理性决策”的核心要义。”
他还提到世界模型的概念，认为世界模型本质是一组学习机制构成的体系，是一套用于构建理性预期的学习框架，通过人工智能工具可以建立理性预期模型，进而得出关于世界的深刻见解。
注：以上是开机实验室基于几位图灵奖、诺贝尔奖嘉宾在WAIC论坛上的分享做的梳理，由于不同的嘉宾分布在不同的论坛之中，并且不同的论坛存在时间冲突，这里没有办法把所有参加WAIC的图灵奖、诺贝尔奖嘉宾分享的内容都呈现出来。所有内容基于直播整理，如有错漏，欢迎勘正。