微軟小冰之父李笛：未來十年將形成人機共生網(wǎng)絡(luò)，群體智能決策會優(yōu)于超級個體

5月17日，2026搜狐科技年度論壇在京盛大開幕。來自科學(xué)界、學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的近三十位嘉賓共襄盛會，圍繞基礎(chǔ)科學(xué)和人工智能話題展開探討思辨。

在下午的論壇中，明日新程（Nextie）創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官，微軟小冰之父李笛以《未來十年的創(chuàng)新主軸：人機共生網(wǎng)絡(luò)》為題進行了演講。

他認(rèn)為，未來十年最重要的事情就是，所有人都會和Agent的節(jié)點處在同樣一張網(wǎng)里面，而AI是其中的關(guān)鍵技術(shù)。

“這樣的網(wǎng)絡(luò)本身有很大的價值，在我看來，是從意圖到實現(xiàn)的距離被極大縮短了。”但李笛表示，這件事情還很遙遠，需要解決智能體的協(xié)同水平非常糟糕的問題。

他提到，現(xiàn)在需要研究類似人類的高階認(rèn)知的智能體之間，如何碰撞達到最好的結(jié)果。人類的群體智能是一個熵減的結(jié)果，應(yīng)當(dāng)避免群體愚蠢、劣幣驅(qū)逐良幣情況的發(fā)生。

從AGI的發(fā)展來看，李笛認(rèn)為，如果未來出現(xiàn)能幫助人進行決策的AGI，表現(xiàn)形式一定不是超級智能個體，而是群體智能，其最終決策一定會優(yōu)于單一模型。

以下為演講全文：

非常高興分享一下我們對未來十年人和AI之間的社會關(guān)系的研究和思考。我很希望能夠用像豆包那樣最直接、最不繞彎的方法來給大家回答，但它實際上同我們很多下意識的判斷是相反的。

我先給大家一個答案，未來十年在我看來最重要的事情就是，我們所有人都會和Agent的節(jié)點處在同樣一張網(wǎng)里面，而它背后的技術(shù)很多，其中之一是人工智能。

這樣的網(wǎng)絡(luò)本身有很大的價值，在我看來，是從意圖到實現(xiàn)的距離被極大縮短了。

假設(shè)我們有一個團隊想做一件事情，我們從有意圖到完成這個事情，過去要用很久很久的時間，這阻礙了我們?nèi)ヲ炞C它是正確還是錯誤的方法。如果我們要更快地驗證它，無論是在競爭關(guān)系中，還是在我們自己團隊的迭代過程中都會有更多的好處。

今天，從意圖到實現(xiàn)的距離變得非常短，這就是因為我們有很多所謂的硅基節(jié)點來幫助我們。但是這件事情還很遙遠，它還缺一個很重要的拼圖，這個拼圖是用來解決智能體的協(xié)同水平非常糟糕這個問題。

如果真的依賴“龍蝦”幫你解決一個事情，在晚上睡覺前你很放心地給它幾個工作，智能體說沒問題，你放心睡覺吧。第二天早上起來，你發(fā)現(xiàn)你的郵箱已經(jīng)被刪了，你會發(fā)現(xiàn)昨天晚上兩個Code Agent決定各自有一些研發(fā)思路，它們決定碰撞對一下，然后在它們協(xié)同過程中，往往會選擇最差的協(xié)同。

我們做過很多實驗，比如用三個不同模型驅(qū)動三個不同的智能體，其中有兩個水平很高，還有一個底層的基礎(chǔ)模型水平比較差。我可以告訴大家，幾乎百分之百會是那個差的說服那兩個好的，因為模型的水平越好，傾向于合理化的情況也越好。

另外，你們可以自己去做嘗試，比如我們有很多框架結(jié)構(gòu)，用一百個甚至更多智能體幫你完成一個工作，它會經(jīng)過很多環(huán)節(jié)。在這些環(huán)節(jié)里面，你會發(fā)現(xiàn)本來是ACB這樣的順序，通過技術(shù)手段變成ABC、CBA，最后的結(jié)果沒有任何變化，為什么？因為這些智能體沒有任何交流。

今天的智能體協(xié)同水平非常糟糕，直接決定了我們并不能真正信賴它，并不能真正依賴它。我們現(xiàn)在要研究的是像人類的高階認(rèn)知智能體之間，如何碰撞達到最好的結(jié)果。

我們研究了1800年到2020年人類的全部論文，有一個對抗的網(wǎng)絡(luò)，發(fā)現(xiàn)絕大多數(shù)的結(jié)果跟我們最初的想法是不一樣的。如果能夠引入更多專家智能體，讓它們獨立展開足夠多的獨立研究，最后歸納總結(jié)，是不是能夠得到更好的群體智能結(jié)構(gòu)，至少從我們的研究結(jié)論上看，完全不是這樣的。

人類的群體智能實際上是一個熵減的結(jié)果，不斷地在每一個時代、每一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)上去找它的關(guān)鍵節(jié)點。谷歌的論文其實是中心化的節(jié)點，那樣的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)反而更好。如果是去中心化的、大量的、平行的智能體結(jié)構(gòu)，除了得到爆炸性的上下文之外，還可能達到最高17.2倍的幻覺。

比如當(dāng)我們看一個智能體，完成這個活沒有完成很好的時候，我們往往樸素地認(rèn)為它知道的上下文不夠多，它知道的信息不夠多，所以我們會給它更多的信息。所以，這樣的結(jié)果會以成本為導(dǎo)向，嘗試在成本可控的情況下給更多的上下文。

實際上，在群體智能的范圍里面，我們的研究看到的是會導(dǎo)致群體愚蠢的發(fā)生。在群體智能碰撞過程中，一定會有一定比例所謂的荒謬言論出現(xiàn)，但這個因果關(guān)系是很長的，并不能確定它是一個荒謬的觀點，還是一個創(chuàng)造性的想法。

但是荒謬的觀點往往在足夠多的或不加控制的上下文的時候，更多地得到擴散，這就會導(dǎo)致群體愚蠢的發(fā)生。從人類過去群體智能實際發(fā)生過程中，我們確實看到了很多好的現(xiàn)象，在大部分情況下，人類的群體智能是良幣驅(qū)逐劣幣的，這是我們唯一能夠得到的驗證方法。

此外，在群體認(rèn)知碰撞里面，它會有幾倍的review或者投票，各種各樣的基礎(chǔ)認(rèn)知方法，其中辯論是認(rèn)知最重要的項目，但前提得是真辯論。

另外，我相信很多人在討論AGI到底什么時候到來，我認(rèn)為這個定義本身就是什么東西都可以往里裝。但是從我的角度我認(rèn)為，如果我能看到一個未來能夠幫助我們做決策的AGI，它的表現(xiàn)形式一定不是超級智能個體，而一定是以群體智能的方式來展現(xiàn)的，因為人類在這樣巨大的人機共生網(wǎng)絡(luò)里面，絕大部分問題都沒有解決。

大模型擅長于解題，無論奧賽得到多少分，都是有正確答案的。群體智能在這方面能夠產(chǎn)生超過任何單一大模型最終的輸出結(jié)果，并且這樣的結(jié)果是可以追溯的。

最后，我想跟大家分享的就是，未來所有人去做獨立研究都可以比以前更快了。無論你是什么樣年紀(jì)的同學(xué)，或者年紀(jì)很大的，都可以在AI輔助下完成自己更多的嘗試。

在我看來，對人類自身的探索是其中非常迷人的一件事情，它真的能夠做到比過去工具型的屬性或者系統(tǒng)有更好的效率，既省工又省力，給你更好的結(jié)果，同時又更省時間。絕對不會像今天這樣只問小龍蝦一句你好，就把一上午的token消耗掉了，所以未來的十年是一個拐點。感謝大家！