2025年10月30日，第34期“人工智能与未来媒体大讲堂”在小白楼虚拟演播厅成功举办。本期大讲堂以“大模型智能体的关键技术与挑战”为主题，特邀清华大学计算机系长聘副教授刘知远担任主讲人，北京师范大学新闻传播学院张伦教授担任主持人。

嘉宾介绍

刘知远，清华大学计算机系长聘副教授，主要研究方向为大语言模型、知识工程与社会计算。已在Nature Machine Intelligence等人工智能著名国际期刊和会议发表论文200余篇，Google Scholar统计引用超过 6.9万次。曾获教育部自然科学一等奖（第2完成人）、中国中文信息学会钱伟长中文信息处理科学技术奖一等奖（第2完成人）、中国中文信息学会汉王青年创新奖，连续五年入选2020-2024年Elsevier中国高被引学者，入选《麻省理工科技评论》中国区35岁以下科技创新35人榜单、中国科协青年人才托举工程。

精彩回顾

讲座伊始，刘知远教授从人工智能的核心命题出发，回顾了自1956年达特茅斯会议以来人工智能70年的发展历程，指出AI的根本目标在于“让计算机掌握完成复杂任务的知识”。围绕这一目标，他系统梳理了人工智能发展的三大技术路线：第一阶段为符号智能，始于20世纪50年代，核心是由人类专家手工构建规则与知识库；第二阶段为专用智能，兴起于90年代末至2017年，其知识来源于特定任务的标注数据，通过统计机器学习与深度学习实现；第三阶段则是当前以大模型为代表的通用智能。刘教授强调，大模型的本质并非“大”，而是“通用”。其知识来源于全网海量无标注数据，通过自监督学习实现跨模态、跨任务的智能涌现，标志着人工智能正式迈入通用化时代。

展望未来，刘教授提出，人工智能正经历从“大模型”到“智能体”的关键跃迁。智能体将不再局限于静态数据学习，而是进入动态环境，通过交互、探索与自主学习不断演进。他将AI能力图谱划分为四大板块：大语言模型、多模态感知、专业智能体与多智能体系统。

刘教授指出，未来一至三年内，专业智能体将在各行各业快速落地应用。更远期的愿景则是构建多智能体互联网，实现智能体之间的高效协作与群体智能的“第二次涌现”。他引用“密度法则”预测，AGI（通用人工智能）有望在2030至2035年间实现，并强调中国在智能体发展阶段已与国际“同频共振”，具备广阔的应用场景优势。

最后，刘知远教授分享了清华大学在人工智能领域的应用实践。学校正着力构建AI教育生态，核心是为每位学生配备名为“清小搭”的个性化AI助手，并整合全校资源打造“智能体广场”，提供包括微积分等热门课程的答疑助手。此外，清华还创新性地推出了由AI教师授课的学分课程《迈向通用人工智能》。这些探索共同指向一个目标：利用AI技术推动大规模、个性化的因材施教。

互动环节

互动环节中，现场同学与媒体朋友们热情高涨，围绕AI幻觉问题、智能体伦理、新闻传播行业变革等话题踊跃提问。刘教授表示，应对AI发展保持积极态度，幻觉问题将随着技术进步逐步缓解。他鼓励大家“积极拥抱AI时代”，将AI视为拓展人类认知与协作边界的工具，并强调：“未来人与人的竞争，将是‘人+AI’间的竞争。”

讲座尾声，主持人张伦老师对刘知远教授的精彩分享表示衷心感谢。她在总结中指出，刘教授不仅系统梳理了AI技术的发展脉络，也为在座师生提供了前瞻性的思考框架，激励大家在这场“堪比工业革命的智能革命”中主动站位、积极作为。