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清华教授沈阳分析中小企业应用AI:必须以多层验证减少幻觉

中小企业应用AI需建立系统化战略,不能容忍幻觉。清华大学教授沈阳建议建立包含AI自验证、人工验证、社会验证和真实世界验证的四层体系,通过因果推理降低风险。同时,应部署前沿部署工程师,从重复性任务入手,形成组织技能正向循环。

7月20日,2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议正式闭幕。在当天的平行论坛“AI for SME——人工智能赋能中小企业高质量发展”上,清华大学新闻与传播学院、人工智能学院双聘教授沈阳抛出了一个关键判断:中小企业别零散地“玩”AI了,得有一套成体系的战略和应用规则。他还特别强调,企业不能容忍AI幻觉,必须建立多层验证体系,通过因果推理等手段把风险压下去。

此前的采访中,沈阳曾提到一个很有趣的观点:人工智能的上半场,比的是谁更聪明;下半场,比的是谁敢为结果负责。而《全球人工智能治理倡议》给企业最深的启发,不是给AI踩刹车,而是为它进入现实世界搭好“承重结构”。

在论坛上,沈阳围绕“从智能体到自进化组织:FDE如何重构中小企业”这一主题做了分享。FDE,也就是前沿部署工程师,这个概念本身就很有意思——不是光有模型就行,关键是有人能把模型能力真正落地到业务里去。

沈阳指出,企业用AI,绕不开一系列现实问题:谁来用?AI能访问哪些数据?哪些结果可以直接执行,哪些必须经过审核?AI犯错了谁担责?一次成功的方法,怎么变成整个组织的能力?这些问题,一个比一个扎心,但也是当前企业必须回答的事。

所以,他给中小企业的第一个建议非常明确:别零散地今天用这个、明天试那个,而是从企业级层面建立一套AI战略和应用规则。当前真正稀缺的,不是更聪明的模型,而是企业把模型能力转化为实际生产力的能力。这句话,点到了很多企业的痛处。

具体怎么落地?沈阳建议,FDE应该从每个岗位最重复的几件事开始。为什么?道理很简单——重复频率越高,自动化后带来的收益越大;任务越稳定,AI也越容易学习和验证。把这些任务拆解完,再把成功的执行方法“蒸馏”成一个可重复调用的“Skill”,也就是组织技能。Skill在运行中又会生成新知识,新知识再被整理、验证、蒸馏,形成正向循环。

说到AI犯错,沈阳的态度很明确:企业不能容忍幻觉,必须建立四层验证体系。

第一层是AI自己验证——让AI生成代码后自己跑测试、查逻辑、找漏洞,然后继续改。第二层是人的验证和判断,毕竟有些东西机器看不出来。第三层是社会验证——比如AI生成的视频发到平台后,靠点击率、完播率、转发率、用户反馈来判断好不好。第四层是真实世界验证,工业生产、药物研发、机器人行动、商业经营,最终都要接受物理世界和真实市场的检验。

在他看来,未来企业间的竞争,很可能不是谁拥有更大的模型,而是谁拥有更短、更快、更可靠的验证闭环。这个判断,值得反复琢磨。

治理不是给人工智能踩刹车

回到大会本身。2026世界人工智能大会的主题是“智能伙伴、共创未来”,中国正在探索一条从技术创新到普惠共享的路径。这几年,中国科技产品已经悄悄改变了不同国家的生活和企业运作方式:气象智能预警方案“妈祖”在40多个国家应用;森亿智能在沙特阿哈撒地区打造了全球首个“AI诊所”试点;九识智能的无人物流车,成了新加坡唯一获公开道路牌照的自动驾驶物流车;东南亚用户调用“广东汕头产”的Token服务,成本还能降30%以上……

从医疗到物流,从算力到气象,中国AI正在以“解决问题”的方式嵌入全球产业。更值得关注的是,中国企业开始参与规则制定。九识智能就受邀以标准委员会工作组身份参与TR-68自动驾驶规范技术标准修订,把自己的技术经验写进了国际规范。

2024年,中国率先发布《全球人工智能治理倡议》,明确发展AI要“以人为本”“智能向善”。2026年7月16日,世界人工智能合作组织协定签署,强调共商共建共享,坚持以人为本,促进国际合作和全球治理。

沈阳对此的解读很到位:聊天模型主要影响认知,智能体则可能调用工具、转移资金、修改数据、控制设备、影响真实组织。所以治理不是给AI踩刹车,而是它进入现实世界的“承重结构”。安全也不是创新的对立面,而是创新能够跨行业、跨国家、跨周期扩张的前提。

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