5月17日，2026搜狐科技年度论坛在京盛大开幕。来自科学界、学术界和产业界的近三十位嘉宾共襄盛会，围绕基础科学和人工智能话题展开探讨思辨。
在下午的论坛中，明日新程（Nextie）创始人、首席执行官，微软小冰之父李笛以《未来十年的创新主轴：人机共生网络》为题进行了演讲。
他认为，未来十年最重要的事情就是，所有人都会和Agent的节点处在同样一张网里面，而AI是其中的关键技术。
“这样的网络本身有很大的价值，在我看来，是从意图到实现的距离被极大缩短了。”但李笛表示，这件事情还很遥远，需要解决智能体的协同水平非常糟糕的问题。
他提到，现在需要研究类似人类的高阶认知的智能体之间，如何碰撞达到最好的结果。人类的群体智能是一个熵减的结果，应当避免群体愚蠢、劣币驱逐良币情况的发生。
从AGI的发展来看，李笛认为，如果未来出现能帮助人进行决策的AGI，表现形式一定不是超级智能个体，而是群体智能，其最终决策一定会优于单一模型。
以下为演讲全文：
非常高兴分享一下我们对未来十年人和AI之间的社会关系的研究和思考。我很希望能够用像豆包那样最直接、最不绕弯的方法来给大家回答，但它实际上同我们很多下意识的判断是相反的。
我先给大家一个答案，未来十年在我看来最重要的事情就是，我们所有人都会和Agent的节点处在同样一张网里面，而它背后的技术很多，其中之一是人工智能。
这样的网络本身有很大的价值，在我看来，是从意图到实现的距离被极大缩短了。
假设我们有一个团队想做一件事情，我们从有意图到完成这个事情，过去要用很久很久的时间，这阻碍了我们去验证它是正确还是错误的方法。如果我们要更快地验证它，无论是在竞争关系中，还是在我们自己团队的迭代过程中都会有更多的好处。
今天，从意图到实现的距离变得非常短，这就是因为我们有很多所谓的硅基节点来帮助我们。但是这件事情还很遥远，它还缺一个很重要的拼图，这个拼图是用来解决智能体的协同水平非常糟糕这个问题。
如果真的依赖“龙虾”帮你解决一个事情，在晚上睡觉前你很放心地给它几个工作，智能体说没问题，你放心睡觉吧。第二天早上起来，你发现你的邮箱已经被删了，你会发现昨天晚上两个Code Agent决定各自有一些研发思路，它们决定碰撞对一下，然后在它们协同过程中，往往会选择最差的协同。
我们做过很多实验，比如用三个不同模型驱动三个不同的智能体，其中有两个水平很高，还有一个底层的基础模型水平比较差。我可以告诉大家，几乎百分之百会是那个差的说服那两个好的，因为模型的水平越好，倾向于合理化的情况也越好。
另外，你们可以自己去做尝试，比如我们有很多框架结构，用一百个甚至更多智能体帮你完成一个工作，它会经过很多环节。在这些环节里面，你会发现本来是ACB这样的顺序，通过技术手段变成ABC、CBA，最后的结果没有任何变化，为什么？因为这些智能体没有任何交流。
今天的智能体协同水平非常糟糕，直接决定了我们并不能真正信赖它，并不能真正依赖它。我们现在要研究的是像人类的高阶认知智能体之间，如何碰撞达到最好的结果。
我们研究了1800年到2020年人类的全部论文，有一个对抗的网络，发现绝大多数的结果跟我们最初的想法是不一样的。如果能够引入更多专家智能体，让它们独立展开足够多的独立研究，最后归纳总结，是不是能够得到更好的群体智能结构，至少从我们的研究结论上看，完全不是这样的。
人类的群体智能实际上是一个熵减的结果，不断地在每一个时代、每一个关键环节上去找它的关键节点。谷歌的论文其实是中心化的节点，那样的网络结构反而更好。如果是去中心化的、大量的、平行的智能体结构，除了得到爆炸性的上下文之外，还可能达到最高17.2倍的幻觉。
比如当我们看一个智能体，完成这个活没有完成很好的时候，我们往往朴素地认为它知道的上下文不够多，它知道的信息不够多，所以我们会给它更多的信息。所以，这样的结果会以成本为导向，尝试在成本可控的情况下给更多的上下文。
实际上，在群体智能的范围里面，我们的研究看到的是会导致群体愚蠢的发生。在群体智能碰撞过程中，一定会有一定比例所谓的荒谬言论出现，但这个因果关系是很长的，并不能确定它是一个荒谬的观点，还是一个创造性的想法。
但是荒谬的观点往往在足够多的或不加控制的上下文的时候，更多地得到扩散，这就会导致群体愚蠢的发生。从人类过去群体智能实际发生过程中，我们确实看到了很多好的现象，在大部分情况下，人类的群体智能是良币驱逐劣币的，这是我们唯一能够得到的验证方法。
此外，在群体认知碰撞里面，它会有几倍的review或者投票，各种各样的基础认知方法，其中辩论是认知最重要的项目，但前提得是真辩论。
另外，我相信很多人在讨论AGI到底什么时候到来，我认为这个定义本身就是什么东西都可以往里装。但是从我的角度我认为，如果我能看到一个未来能够帮助我们做决策的AGI，它的表现形式一定不是超级智能个体，而一定是以群体智能的方式来展现的，因为人类在这样巨大的人机共生网络里面，绝大部分问题都没有解决。
大模型擅长于解题，无论奥赛得到多少分，都是有正确答案的。群体智能在这方面能够产生超过任何单一大模型最终的输出结果，并且这样的结果是可以追溯的。
最后，我想跟大家分享的就是，未来所有人去做独立研究都可以比以前更快了。无论你是什么样年纪的同学，或者年纪很大的，都可以在AI辅助下完成自己更多的尝试。
在我看来，对人类自身的探索是其中非常迷人的一件事情，它真的能够做到比过去工具型的属性或者系统有更好的效率，既省工又省力，给你更好的结果，同时又更省时间。绝对不会像今天这样只问小龙虾一句你好，就把一上午的token消耗掉了，所以未来的十年是一个拐点。感谢大家！
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