今天是2024年12月31日，筆者夜不能寐，隨手總結(jié)一下2024年的心得體會(huì)。歷史一定會(huì)記住2024年，這一年AI真正開始顛覆世界，計(jì)算機(jī)科學(xué)開始涅槃重生，基礎(chǔ)數(shù)學(xué)的重要性真正被重新認(rèn)識(shí)。

12月上旬，突聞清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系關(guān)于嚴(yán)蔚敏教授的訃告，非常震驚和痛心。筆者曾經(jīng)上過嚴(yán)老師親自教授的“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”課程。嚴(yán)老師的嚴(yán)格訓(xùn)練，為筆者終生的職業(yè)生涯奠定了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)根基。時(shí)至今日，筆者幾乎每天都在用C++開發(fā)幾何算法，數(shù)十年優(yōu)化基于指針的各種復(fù)雜組合、拓?fù)?、幾何?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，在流形上求解各種偏微分方程。每當(dāng)被指針操作搞得焦頭爛額之際，總會(huì)回想起嚴(yán)老師的嚴(yán)格清晰和一絲不茍。如今筆者清華計(jì)算機(jī)系的同學(xué)早已天各一方，從北京到深圳，從硅谷到紐約，筆者經(jīng)常訪問當(dāng)年的老同學(xué)，大家都在過著優(yōu)渥的生活。每當(dāng)回憶往事，大家都會(huì)深深地感謝清華的老師，慶幸當(dāng)初的職業(yè)選擇，感謝時(shí)代的豐厚紅利。但是，近年來AI的發(fā)展正在打破計(jì)算機(jī)領(lǐng)域從業(yè)人員養(yǎng)尊處優(yōu)的生活，為信息行業(yè)帶來深深的隱憂。

筆者當(dāng)年所接受的計(jì)算機(jī)科學(xué)教育非常寬泛，但是歷經(jīng)數(shù)十年，筆者體會(huì)最為基本的核心只有兩條：程序=數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)+算法；算法設(shè)計(jì)的原則是自頂向下，逐步求精。計(jì)算機(jī)科學(xué)中的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包括鏈表、樹、隊(duì)列、堆棧和圖，大量的基礎(chǔ)算法都是圍繞這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的創(chuàng)建、更新、維護(hù)和消除來設(shè)計(jì)的。筆者的日?？蒲兄薪?jīng)常用到圖論中的大量算法：生成樹、最短路徑、最大流最小割、深度寬度優(yōu)先搜索等等。同樣基本的是數(shù)值算法和優(yōu)化算法，例如QR分解，奇異值分解，共軛梯度，單純形法與各種規(guī)劃法等等。AI在2024年的發(fā)展已經(jīng)能夠完全自動(dòng)地設(shè)計(jì)這些基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，生成這些基本的算法。這為計(jì)算機(jī)科學(xué)的教育方向，和信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展模式帶來了顛覆性的改變。筆者親身體會(huì)發(fā)現(xiàn)，目前70%的C++代碼可以由AI來高效完成，人類的進(jìn)一步改進(jìn)占比30%左右(這種改進(jìn)會(huì)占據(jù)90%的開發(fā)時(shí)間)。筆者認(rèn)為經(jīng)典的計(jì)算機(jī)科學(xué)準(zhǔn)則“程序=數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)+算法”中，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基本上可以被AI來取代，但是算法部分依然仰仗人類開發(fā)者。

計(jì)算機(jī)科學(xué)算法開發(fā)準(zhǔn)則“自頂向下，逐步求精”中底層算法可以由AI來開發(fā)，人類來負(fù)責(zé)頂層算法設(shè)計(jì)。AI目前只能處理相對成熟的、有章可循、循規(guī)蹈矩的算法生成。一般軟件系統(tǒng)的整體架構(gòu)設(shè)計(jì)由人類完成，同時(shí)大量的邊界條件，特例處理也由人類完成。更為關(guān)鍵的是大量軟件的頂層算法思想來自于其他領(lǐng)域，尤其是基礎(chǔ)數(shù)學(xué)、物理、機(jī)械、生物醫(yī)學(xué)和其他理工科領(lǐng)域。例如工業(yè)仿真軟件的頂層算法來源于物理定律、數(shù)值偏微分方程、代數(shù)拓?fù)浜臀⒎謳缀巍?/span>未來的計(jì)算機(jī)工程師更多的是基于這些領(lǐng)域的知識(shí)進(jìn)行算法設(shè)計(jì)，而非動(dòng)手編寫底層代碼。這實(shí)際上極大地提高了對于軟件工程師素質(zhì)的要求。很多現(xiàn)代數(shù)學(xué)和物理中的概念和理論目前人類還沒有發(fā)明相應(yīng)的計(jì)算方法，AI自然也不會(huì)生成算法。相應(yīng)的，計(jì)算科學(xué)教育中，底層編程訓(xùn)練將會(huì)大幅度減少，更多的被基礎(chǔ)數(shù)學(xué)和物理訓(xùn)練所取代。

2024年AI的發(fā)展使得基于概率統(tǒng)計(jì)的生成模型幾乎耗盡了人類所有的數(shù)據(jù)，Scaling law將近失效；同時(shí)基于邏輯推理的模型真正崛起。基于思維鏈的ChatGPT 4o模型在求解數(shù)學(xué)問題方面突飛猛進(jìn)。筆者嘗試用AI求解一些抽象代數(shù)問題，目前AI模型具有清晰的思維鏈，明確知道推理的步驟和每一步需要達(dá)到的目的。對于一般常見的問題，能夠給出完整清晰的解答。但是對于需要一定特殊技巧的步驟，往往力有不逮，并且以欺騙的方式蒙混過關(guān)。這對于初學(xué)者而言，存在一定的風(fēng)險(xiǎn)。對于現(xiàn)代數(shù)學(xué)理論，AI可以給出條理分明的概述，羅列主要的概念、定理、證明思路和步驟，非常適合初學(xué)者自學(xué)數(shù)學(xué)，這極大地降低了學(xué)習(xí)現(xiàn)代數(shù)學(xué)的難度。但是，AI生成的內(nèi)容停留在歸納、總結(jié)經(jīng)典教材的階段，目前無法融會(huì)貫通，深刻理解，更遑論理論聯(lián)系實(shí)際。基礎(chǔ)數(shù)學(xué)的研究是拓展人類對于自然的認(rèn)識(shí)，建立新的概念、新的語言來表達(dá)自然的結(jié)構(gòu)，往往需要發(fā)明新的技巧。目前的AI并沒有建立抽象概念的能力，也無法洞察自然結(jié)構(gòu)，對于基礎(chǔ)數(shù)學(xué)的研究能夠起到輔助作用，但是無法替代人類。

圖1. 米開朗基羅的大衛(wèi)（意大利佛羅倫薩美術(shù)學(xué)院，網(wǎng)絡(luò)）。

筆者年末游覽了意大利的羅馬和佛羅倫薩，看到了大量的藝術(shù)雕塑，特別是米開朗基羅的大衛(wèi)雕塑，這令筆者激動(dòng)不已。在過去的30年間，筆者一直從事計(jì)算3維計(jì)算機(jī)視覺、數(shù)字幾何處理、計(jì)算機(jī)輔助幾何設(shè)計(jì)和計(jì)算共形幾何方面的研究工作，經(jīng)常用大衛(wèi)雕塑的數(shù)字曲面作為算法驗(yàn)證的幾何模型。在攻讀博士期間，筆者在丘成桐先生的指導(dǎo)下，計(jì)算出來大衛(wèi)雕像上的阿貝爾微分。這一次真正膜拜了米開朗基羅的不朽杰作，十分感慨。佛羅倫薩的圣母百花教堂、梵蒂岡的圣彼得教堂宏偉壯觀，氣勢磅礴。圣母百花教堂的穹頂跨度半徑長達(dá)43米，沒用飛扶壁來抵消巨大穹頂帶來的側(cè)推力，建筑過程中也沒有搭建拱鷹架來維持結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性，堪稱奇跡。教堂表面覆蓋著意大利國旗3原色（紅、白、綠）的天然大理石和各種精美浮雕。梵蒂岡的圣彼得教堂是最杰出的文藝復(fù)興建筑和世界上最大的教堂。內(nèi)部設(shè)由大理石、浮雕、建筑雕塑和鍍金所構(gòu)成的精致裝飾，包括米開朗基羅的《圣殤》（圖4）。

圖2. 大衛(wèi)雕像上面的第一類阿貝爾微分。

在佛羅倫薩，筆者了解到傳統(tǒng)意大利雕塑師制作大理石雕像的過程：首先制作一個(gè)小型的石膏雕像，然后在石膏雕像表面定義很多特征點(diǎn)，再用3維縮放儀(pantograph)將石膏像上特征點(diǎn)的坐標(biāo)等比例放縮，映射到大理石材料塊上，然后用雕刻工具在大理石上鑿出大致形狀，最后再精雕細(xì)刻處理局部細(xì)節(jié)和紋理?，F(xiàn)代數(shù)字幾何處理方法極大地簡化了這一過程，筆者曾經(jīng)涉足了這一領(lǐng)域的各個(gè)關(guān)鍵算法，目睹了這一領(lǐng)域的歷史演進(jìn)過程。第一步是3D掃描，特別是基于結(jié)構(gòu)光的相位平移算法，這里的關(guān)鍵是相機(jī)標(biāo)定算法、結(jié)構(gòu)光編碼算法和相位反包裹算法，基于Ising模型的馬爾科夫隨機(jī)場算法是最為有效的傳統(tǒng)算法，其基礎(chǔ)是最大流最小割圖論算法；然后是點(diǎn)云配準(zhǔn)融合算法，這里用到李代數(shù)和Hodge分解；再次是曲面重建算法，目前比較有效的是基于泊松方程的方法，得到高密度的初始曲面；然后是幾何壓縮，重網(wǎng)格生成算法，這里需要用到計(jì)算共形幾何的里奇流算法和經(jīng)典的平面Delaunay三角剖分算法；如此得到的高質(zhì)量三角網(wǎng)格可以用于游戲與影視業(yè)，也可以3D打印出來。如果需要進(jìn)一步轉(zhuǎn)換成傳統(tǒng)制造工業(yè)中的樣條曲面模型，則需要進(jìn)行規(guī)則四邊形網(wǎng)格剖分，這要用到黎曼面理論中的Abel-Jacobi定理與黎曼-羅赫定理。如此得到的CAD模型可以作為數(shù)控機(jī)床（CNC）的輸入來雕刻大理石。羅馬和佛羅倫薩遍地都是大理石雕塑，街頭巷尾都有各種經(jīng)典大理石雕塑的微型復(fù)制品售賣。潔白的大理石雕塑，配有紅色、綠色大理石基座，精細(xì)的幾何結(jié)構(gòu)，栩栩如生的表情，令人愛不釋手。在羅馬斗獸場的書店，也有經(jīng)典雕塑的微型復(fù)制品，但是這些復(fù)制品都是3D打印而成，雖然更加逼真，但是缺乏大理石特有的光澤和質(zhì)感，特別是手工制作的靈性。

圖3. 數(shù)字幾何方法生成的猶他壺上的大衛(wèi)浮雕。

圖4. 米開朗基羅的圣殤（梵蒂岡圣彼得教堂，網(wǎng)絡(luò)）。

徜徉在古羅馬的老城，舉目都是宏大的建筑遺跡和精美的雕塑殘片，筆者深深體會(huì)到古意大利人對于藝術(shù)的狂熱和對實(shí)體幾何的摯愛?，F(xiàn)代的代數(shù)幾何很大程度上也是起源于意大利學(xué)派。筆者所從事的計(jì)算共形幾何本質(zhì)上就是代數(shù)幾何、復(fù)幾何、微分幾何與計(jì)算機(jī)科學(xué)的交匯所在。2024年，筆者受丘成桐先生的囑托，講解了計(jì)算共形幾何的課程。與往年相比，今年的課程增加了三維流形的拓?fù)?，特別是雙曲三流形的理論和計(jì)算。這是因?yàn)殡x散曲面里奇流理論可以被雙曲三流形的剛性定理推導(dǎo)出來，這個(gè)途徑更加幾何直觀，因而更加自然。我們也涵蓋了經(jīng)典的黎曼面理論，特別是Abel-Jacobi理論和黎曼-羅赫理論。比較現(xiàn)代的講法是用全純線叢截影層的上同調(diào)理論來解釋。這種講法抽象而優(yōu)美，并且高屋建瓴，可以直接向高維復(fù)流形推廣。但是這種講法過于抽象，無法為算法設(shè)計(jì)提供靈感，因此我們采用比較古典的途徑來講解黎曼羅赫定理，這種方法用幾何偏微分方程理論，直接構(gòu)造解空間。

圖4. 黎曼面上的亞純函數(shù)。

2024年，中國新能源汽車產(chǎn)業(yè)如火如荼，成為替代房地產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)引擎，引發(fā)了日本和德國汽車工業(yè)的衰落。年底多次航空悲劇，昭示著波音公司的日薄西山。全球制造業(yè)翻天覆地的變化也推進(jìn)著工業(yè)軟件的發(fā)展。計(jì)算機(jī)輔助幾何設(shè)計(jì)CAD的核心是如何用樣條曲面來表達(dá)復(fù)雜幾何曲面，計(jì)算機(jī)輔助工程CAE的核心是如何在幾何體上求解偏微分方程來模擬多物理場。這些都需要將曲面（幾何體）進(jìn)行結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格剖分，最為常見的是四邊形網(wǎng)格化。局部上，將曲面片進(jìn)行四邊形剖分非常容易；整體上，將局部剖分粘和成整體四邊形網(wǎng)格非常困難。這種將局部幾何構(gòu)造向全局推廣而遇到的整體障礙，在現(xiàn)代幾何和拓?fù)渲薪?jīng)常用某種上同調(diào)理論來刻畫。曲面結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格剖分對應(yīng)的就是黎曼面中的黎曼-羅赫理論。筆者科研團(tuán)隊(duì)取得了很多學(xué)術(shù)進(jìn)展，最為突出的就是有關(guān)黎曼-羅赫理論的計(jì)算框架的確立，博士生朱一鳴、孫嗣權(quán)做出了主要貢獻(xiàn)。

圖5. 黎曼面上的Abel微分。

復(fù)變函數(shù)論中的各種概念可以直接推廣到黎曼面上，最為核心的概念是亞純函數(shù)和亞純微分（Abel微分）。緊黎曼面上的所有亞純函數(shù)構(gòu)成一個(gè)域，兩張黎曼面共形等價(jià)當(dāng)且僅當(dāng)它們對應(yīng)的域彼此同構(gòu)。圖4顯示了虧格為一的黎曼面上的亞純函數(shù)，其零點(diǎn)、極點(diǎn)和留數(shù)被顯示出來。黎曼面上的亞純微分局部上是某個(gè)亞純函數(shù)的微分。圖5顯示了黎曼面上的各種Abel微分。亞純函數(shù)和亞純微分完全被其零極點(diǎn)所決定。給定黎曼面上的離散點(diǎn)集（即所謂的除子），零極點(diǎn)落在給定除子位置的亞純函數(shù)、亞純微分構(gòu)成兩個(gè)線性空間，這兩個(gè)線性空間維數(shù)之差與除子中點(diǎn)的個(gè)數(shù)與曲面的虧格滿足特定的關(guān)系，這就是黎曼-羅赫定理。從現(xiàn)代觀點(diǎn)來看，給定除子，我們可以構(gòu)造相應(yīng)的矢量叢（全純線叢），局部上全純線叢的全純截影構(gòu)成特定的層，所有整體的全純截影構(gòu)成層的零階上同調(diào)群，而全局全純截影的障礙表達(dá)成層的一階上同調(diào)群，層的歐拉數(shù)定義為兩個(gè)群維數(shù)之差。黎曼羅赫定理用曲面的虧格和除子的度來表示層的歐拉數(shù)。全純線叢的全純截影芽層的上同調(diào)群與Dolbeault群同構(gòu)，后者又與叢值調(diào)和微分形式群同構(gòu)，調(diào)和形式滿足特定的橢圓型偏微分方程。因此黎曼羅赫定理連接了分析和拓?fù)洌瑫r(shí)表達(dá)了矢量叢的示性類，在黎曼面理論中占據(jù)中心地位。

圖6.大衛(wèi)雕像上的共形平直度量，由里奇流計(jì)算所得。 

黎曼面理論中的核心定理有兩個(gè)，一個(gè)是單值化定理，一個(gè)是黎曼-羅赫定理。單值化定理的要義是說如何通過高斯曲率構(gòu)造共形的黎曼度量。在丘先生的領(lǐng)導(dǎo)下，我們團(tuán)隊(duì)在2018年從理論上徹底解決了這個(gè)問題，從而發(fā)展了離散曲面里奇流理論（圖6）。黎曼-羅赫定理的計(jì)算一直是懸而未決的開放問題。依隨社會(huì)對工業(yè)軟件需求的增高，我們認(rèn)識(shí)到結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格生成的理論基礎(chǔ)在于黎曼-羅赫定理。即曲面的四邊形網(wǎng)格是某種特定全純線叢的整體亞純截影，滿足特定奇異點(diǎn)條件四邊形網(wǎng)格構(gòu)成的空間由黎曼-羅赫定理來刻畫。求取這個(gè)空間的基底成為計(jì)算共形幾何領(lǐng)域中的一個(gè)關(guān)鍵問題，自然也是CAD、CAE領(lǐng)域中的關(guān)鍵問題。傳統(tǒng)的代數(shù)幾何方法是將黎曼面表達(dá)成一條代數(shù)曲線，（代數(shù)簇，即二元多項(xiàng)式方程的零點(diǎn)集），這樣用代數(shù)方法計(jì)算多項(xiàng)式環(huán)中的特定理想。在現(xiàn)實(shí)工程實(shí)踐中，算法的輸入曲面都是物理實(shí)體的表面，多為三維掃描得到的曲面或者CAD設(shè)計(jì)得到的樣條曲面。將這些實(shí)際曲面轉(zhuǎn)化為代數(shù)曲線，目前并沒有成熟算法，同時(shí)即便能夠轉(zhuǎn)化過去，其數(shù)值誤差也難以控制。因此，我們發(fā)展的算法是基于幾何分析方法直接在三角網(wǎng)格上進(jìn)行數(shù)值計(jì)算，涉及到復(fù)雜的拓?fù)?/span>操作和求解幾何偏微分方程，計(jì)算結(jié)果也可以直接應(yīng)用于工業(yè)幾何模型上面。在算法的發(fā)明過程中，主要還是人類的邏輯思維和幾何直覺起到了決定性的作用；當(dāng)然在算法的實(shí)現(xiàn)過程中，我們用AI寫了底層的一些基本數(shù)值算法，極大地提高了開發(fā)效率。

目前AI領(lǐng)域的下一個(gè)發(fā)展方向是空間智能。目前的空間智能處于三維重建的階段，即由2維圖片生成3維實(shí)體。目前AI的三維重建方法依然比較粗糙，到達(dá)不了基于結(jié)構(gòu)光的精密程度，因此只能用于游戲媒體領(lǐng)域。對于工業(yè)測量和醫(yī)學(xué)影像的三維重建，依然是傳統(tǒng)方法為主導(dǎo)。那么空間智能的AI是否會(huì)像Alpha零一樣，摒棄人類數(shù)千年積累的幾何拓?fù)渲R(shí)，獨(dú)立發(fā)展出一套完全不同的幾何拓?fù)淅碚?，人類?shù)學(xué)家不得不放棄自身的理論系統(tǒng)而拜倒在AI腳下？筆者認(rèn)為目前基于概率統(tǒng)計(jì)的生成式AI是無法發(fā)展出這種理論體系的。因?yàn)楝F(xiàn)代數(shù)學(xué)中的大量概念過于抽象，遠(yuǎn)離可觀測的物理世界表象。比如黎曼面上亞純函數(shù)概念（圖4、圖5），目前只存在于基礎(chǔ)數(shù)學(xué)理論之中，而無法通過自然或者人為的方式構(gòu)造出來，因此無法得到成規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。那么，只有基于邏輯推理思維鏈的AI才能夠獨(dú)立創(chuàng)造出新的理論。并且，AI在基于公理體系中獨(dú)立搜索的范圍更廣，深度更深，可以輕而易舉地發(fā)現(xiàn)被人類忽略的定理。那么，AI發(fā)展的理論是否和人類發(fā)展理論兼容？筆者認(rèn)為這是必然的，因?yàn)樽匀灰?guī)律、幾何拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)都是客觀的，不依賴于發(fā)現(xiàn)者是碳基生物還是硅基AI，但是人類和AI是否能夠深入交流將會(huì)成為另外一個(gè)問題。比如，我們分析一下能夠解析蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的AlphaFold。筆者的生物學(xué)家朋友Yuying曾經(jīng)告訴筆者，其實(shí)生物學(xué)家都知道蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測問題是具有因果性的問題，其維數(shù)是384維，但是目前的理論發(fā)展水平無法明確將因果性表達(dá)出來。人類結(jié)構(gòu)生物學(xué)家花費(fèi)了巨大的努力，解析了大量的蛋白質(zhì)，建立了嚴(yán)格干凈的數(shù)據(jù)庫?；谶@些寶貴的數(shù)據(jù)AlphaFold發(fā)現(xiàn)了唯像的定律，從而可以預(yù)測蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)，但是目前缺乏理論解釋。類比于第谷花費(fèi)畢生努力收集了大量的天文數(shù)據(jù)，開普勒基于第谷的數(shù)據(jù)總結(jié)了天體運(yùn)行的三大定律，這些定律是唯像的，無法從理論層面解釋，最終牛頓發(fā)展了力學(xué)定律，從而完美地解釋了開普勒定律。AI目前擅長于從海量數(shù)據(jù)中尋找特定模式，發(fā)現(xiàn)潛在因果關(guān)系，總結(jié)成唯像規(guī)律，但還不擅長提出抽象概念，找出抽象結(jié)構(gòu)，發(fā)展系統(tǒng)理論。

生成式AI目前正在淘汰大量的人類藝術(shù)家，例如工業(yè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)人員，美工攝影等等，也必然會(huì)淘汰大量的底層軟件開發(fā)人員。這里涉及到知識(shí)產(chǎn)權(quán)溯源問題。目前ChatGPT o4在回答數(shù)學(xué)理論問題時(shí)，總會(huì)在答案后面附上答案參考的書籍和學(xué)術(shù)論文，但是在生成代碼時(shí)不會(huì)給出所參考的代碼作者，其他生成式AI在生成圖片或者短視頻時(shí)，也不會(huì)給出所參考的人類作品。筆者一直在研究生成式AI，對于生成圖片、視頻和3D模型而言，AI系統(tǒng)是能夠溯源，找到哪些人類作品啟發(fā)了當(dāng)前生成的內(nèi)容。但是，沒有任何AI公司提供溯源功能，都是半欺騙半營銷地宣稱AI獨(dú)立生成的作品與人類的知識(shí)產(chǎn)權(quán)無關(guān)。在代碼生成領(lǐng)域，這一問題尤其嚴(yán)重。生成式AI依賴所謂的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，即通過與人類使用者的交互，提高其系統(tǒng)性能。那么如果某個(gè)研究人員發(fā)明了新的算法，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)教會(huì)了AI，那么這項(xiàng)發(fā)明的產(chǎn)權(quán)無法得到保障。筆者的一些學(xué)生都在北美的頂級(jí)IT公司里卷大模型。他們經(jīng)常向筆者抱怨被公司壓榨，高強(qiáng)度地開發(fā)新的AI模型，而深深地感到“正在為自己掘墓”。目前微軟將編譯器與Copilot綁定，程序員的底層編程能力必將迅速退化，從而不得不依賴于AI才能編程。這樣，IT工業(yè)必將被AI巨頭所壟斷。如何防止AI壟斷，保障人類的尊嚴(yán)和權(quán)益，目前正在變得日益迫切。并非沒有技術(shù)手段來保障，而是需要未雨綢繆，建立相應(yīng)的法律和制度。

2024年，世界局勢發(fā)生重大變化，AI開始顛覆世界。2025年，世界格局更加動(dòng)蕩，人類和AI的關(guān)系更加充滿不確定性。人類智力的尊嚴(yán)已經(jīng)退守到基礎(chǔ)科學(xué)理論，計(jì)算機(jī)科學(xué)必將迎來一場顛覆式的革命！

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