“人工智能是年轻的事业，也是年轻人的事业。”2026世界人工智能大会主论坛上，一个题为《新青年与新一代AI》的圆桌对话备受关注。几位投身于AI领域的青年人围坐在一起，没有那些让人摸不着头脑的专业术语，也没有冗长乏味的说教，他们畅谈新一代AI将会是怎样的模样。在他们眼中，真正的突破或许就隐藏在那些看似“不合常理”的抉择之中。
OPC展示区，集中展示了“一人公司”在人工智能领域的创新成果 新民晚报记者 陶磊 摄
偏向于探索少有人走的路
听他们娓娓道来，你会发现这些履历出色的年轻人，骨子里都透着一股执拗劲儿。他们不约而同地强调了一个概念：“坚持非共识”——遵循既有的共识固然安全，但总有那么一些人会挑一条“非共识”的道路。正是这些青年人对“非共识”的执着，推动了AI不断向前发展。
2024年，清华大学人工智能学院助理教授、元环智能首席科学家刘子鸣还是美国麻省理工学院（MIT）物理系博士生。他和导师共同完成了一篇论文，提出了柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络（Kolmogorov–Arnold Networks，KAN）。“刚开始研究的时候，连我的导师都觉得这条路走不通，30年前就有人研究过，结论是这行不通。”但刘子鸣没有放弃，埋头钻研了两周，初步的研究成果就让导师刮目相看，研究得以继续，最终才有了那篇引起学界讨论的论文。“时至今日，KAN网络虽然不算特别主流，但这恰恰说明我们确实在尝试一种新途径。”刘子鸣表示，现在的AI有点像个黑盒，依靠海量数据力求奇迹，而“我和我的团队更希望AI能真正去理解科学背后的规律。比起单纯把模型做大，我们追求的是让AI从依赖经验转向讲科学，把神经网络和符号推理结合起来。”
同样敢于在主流之外“反向而行”的，还有Sand.ai的创始人曹越。这位曾获得计算机视觉最高奖马尔奖的青年学者，在过去几年里做出了一个大胆的决定。当整个行业几乎都在涌向扩散模型（Diffusion）时，他带着团队一头扎进了自回归和MoE的技术路线中去攻克难题。曹越认为，做科研需要回归第一性原理去思考，“你得敢于相信自己的判断，然后坚持到底。”有趣的是，如今时间给出了答案，越来越多团队开始转向这条路线，验证了他当初的选择。
而对于Recursive创始成员诸葛鸣晨来说，他的“非共识”体现在人生的抉择上。作为MetaGPT等多个明星项目的核心作者，他当年放弃了互联网大厂提供的优厚工作机会，选择远赴海外读博。在他看来，名校的光环固然诱人，但遇到一位好导师，能有一段长期的科研沉淀，才是更为珍贵的收获。也正是这段看似不寻常的经历，让他逐渐摸索出了一套关于AI未来发展的系统思维。他现在正致力于让AI在不断解决问题的过程中积累经验，实现自我的递归进化。
年轻人懂得借助AI“偷工减料”
在这个人人都谈论AI的时代，年轻人搞AI究竟有什么优势？这几个年轻人的回答十分实在，甚至有些出人意料。他们分别给出了几个关键词：“无知者无畏”、“保持年轻”、“试错成本低”。
刘子鸣半开玩笑半认真地提到，最大的优势其实是懂得借助AI来“偷懒”。“这种偷懒，并不是指消极的投机取巧，而是知道哪些工作可以让AI来帮忙。当AI把那些重复的体力活都做好了，人才能腾出时间去发现新现象、提出好问题。”
“新一代青年最显著的特点是，善于摒弃过时的经验。当下的青年，对既有惯性、原始经验的依赖程度都在下降。”曹越认为，真正掌握AI的人往往都经历过一个“顿悟”的时刻（Aha Moment）。“你得先放下自己的骄傲（ego），真的去相信AI能帮你做成很多事情，那一刻，你才能真切感受到通用人工智能离我们有多近。”对此，诸葛鸣晨也表示赞同，在他看来，用好AI的关键在于
