21世纪经济报道记者孔海丽北京报道 

近日，两位诺贝尔奖得主先后出现在北京中关村“北纬诺贝巅峰对话”系列论坛上。

他们是2025年经济学奖得主彼得·豪伊特与2013年化学奖得主迈克尔·莱维特。与他们一同出现的，还有硅谷著名人工智能史学家皮埃罗·斯加鲁菲。

三场演讲，探讨的是同一个命题：当人工智能以前所未有的速度渗透至经济、科研与日常生活，人类应该如何自处？

他们的答案高度一致：AI不会取代人类，但它会彻底改变我们工作、创新和思考的方式。驾驭这一变革，关键在于制度、好奇心，以及对自己认知边界的清醒认识。

彼得·豪伊特认为，AI是“创造性破坏”的最新一章，但历史证明失业焦虑大多被夸大了。

作为研究经济增长理论的顶尖学者，彼得·豪伊特的核心贡献在于“创造性破坏”理论，即新的技术通过淘汰旧产业来推动长期增长。在他看来，人工智能正是这一经典机制在当下的最新体现。

“经济增长并非理所当然，持续的增长源于创造性破坏的过程，而人工智能正是当下这一过程中最具变革性的力量。”豪伊特说。

他认为，支撑AI时代持续增长的七项制度基础包括，自由竞争的市场环境、知识产权保护、社会对旧模式退出的接受意愿、开放的国际贸易、深厚多元的人才储备、能平衡风险与权利的金融体系和政企学界的协同合作。

豪伊特回应“AI导致大规模失业”这一观点时表示：“技术变革总会带来岗位迭代……历史经验告诉我们，每一次新型技术出现时，人们都会担心大规模失业，但这种担忧最终都被证明被夸大了。新技术会带来新的岗位，长期来看，社会整体都会受益。”

这一判断与许多经济学家的长期研究吻合，技术确实会替代某些具体岗位，但它同时创造新的职业类别，并提升整体生产力。真正值得关注的，是“过渡期的阵痛有多长，以及谁在为被淘汰者提供再培训的安全网”。

迈克尔·莱维特则认为，AI是放大人类能力的“杠杆”。

莱维特表示：“在迈向‘大智能时代’的征途中，AI不会取代人类，而是会赋予我们超越感官极限的洞察力；并非要替代科学家，而是通过加速探索、降低试错成本、打破技术壁垒，放大科研者的能力，让科学探索从单一路径走向多向并行。AI让我们提升了有效智商，成为更好的科研人，而驾驭AI的关键，是保持孩童般的好奇与长者般的智慧，学会提出问题、勇于承担试错风险。”

莱维特强调，地球上存在四种既截然不同、又紧密关联的智能，通过自然进化逐步习得的生物智能；以伟大科学家为榜样、代代传承的文化智能；引领科学与技术未来发展的人工智能；以及关乎每个人自身、用于呵护身心健康的个人智能。生命是由这四种智能共同构成的，“我们要学会欣然拥抱它们”。

当前，以AlphaFold为代表的AI工具已经在蛋白质结构预测等领域取得惊人成果，但莱维特指出，这些本质上仍是基于已有数据的结构预测工具，并未真正“理解”生物分子的内在机制，其成功很大程度来源于对自然界已有结构规律的学习与重组。因此，未来科学研究的重要方向之一，是从使用AI走向理解AI。

皮埃罗·斯加鲁菲强调，AI是跨学科的“连接器”。

硅谷人工智能史学家皮埃罗·斯加鲁菲博士从科技进化史的角度，补充了创新的本质。他指出，创新从来不只是成果的堆叠，而是“从‘0到1’的突破，是对既有路径的跃迁”。

他认为，AI的真正价值不仅在于作为实验室工具，更在于通过跨学科数据的深度挖掘，揭示不同领域间隐秘的关联，从而引爆下一轮产业创新的连锁反应。但同时，他也提醒业界保持清醒：“当前人工智能仍存在逻辑推理能力不足、模型不完善等问题，需要理性看待其能力边界，避免过度神化。”

这一警示在当下的AI热潮中尤为必要。从大语言模型到AI for Science，资本的狂热有时会掩盖技术本身的局限性。斯加鲁菲的观点与莱维特形成了呼应，AI是强大的加速器，但不是万能的神。真正的创新，仍然依赖于人类的热情、知识积累和跨领域联想能力。

将三位学者的观点放在一起，会发现一个共同的结论。

经济层面，AI会延续“创造性破坏”的历史轨迹，淘汰旧岗位、创造新岗位。技术本身是中性的，它的社会后果取决于我们设计了什么样的规则，是否保护竞争、是否容忍变革、是否为被淘汰者提供缓冲。

科研层面，AI正在改变科学发现的范式。从“经验试错”走向“智能预测”，研究者可以更快地验证假设、更广地探索未知。但AI并未真正“理解”它处理的对象，科学家的判断力、好奇心和对自身认知边界的清醒，仍然是不可替代的。

个人层面，在一个信息过载、变化加速的时代，保持专注、保持好奇、保持面对失败的勇气，这些看似与AI无关的品质，反而可能成为人类最稀缺的竞争优势。

两位诺奖得主和一位科技史学家共同传递的最核心信息在于，AI时代，人类不需要恐慌，但也不能懈怠。技术的边界在扩展，而人类需要扩展的，是好奇心、判断力，以及面对未知的勇气。