夜雨聆风
司晓 腾讯集团副总裁、腾讯研究院院长
我想先从一些热点现象谈起。这些现象既发生在全球，也发生在中国的内容行业，相信大家都有所耳闻——比如，名角要不要被“AI 化”成数字演员？群演要不要“AI卖脸”？这类报道在国内随处可见。在海外，美国演员工会（SAG-AFTRA）提议针对AI演员收“蒂莉税”，反映了影视行业对AI替代真人演员的担忧。
这些案例听起来都触目惊心，问题是，它们为什么会出现？
我尝试从两个角度来回应。
第一，AI 把我们带入一个“充裕时代”。这种充裕，不仅是物质充裕，更是智力的充裕。以演员为例，拍戏其实非常辛苦——也许有人会说，演员赚那么多钱，辛苦理所应当。但真正了解这个行业的人都知道：演员一大早就要起床化妆，穿上厚重的戏服，夏天裹棉袄、冬天穿短裙，全是为了演出效果。一旦演员被 AI 化，问题就来了：
一，演员可以实现真正意义上的“躺赚”；第二，过去一个演员一年只能拍几部戏，AI 化之后理论上可以同时拍无数部戏，产能问题被一举解决。
那么演员为什么反而要反对这件事？大家有没有想过这个问题？原因就是，把肖像、声音、表演方式放进 AI 库，意味着很多不确定性：授权是否合规、数据是否安全、AI 表演水平是否可控？你可能根本不知道自己被用在哪部戏里，可能下一秒就出现在你完全不认可的烂片、俗剧里；你也不知道这个内容传到哪里，海外、灰色地带、违法用途；最关键的是，你不能关掉它，因为一旦数据进了模型权重，技术上无法彻底删除。
但更本质的原因是，人类所有的价值都来自其稀缺性。当明星艺人能够被AI化，他们就会变成可无限供给的资源，而无限供给必然会带来价值的贬值，更有可能破坏艺人和粉丝之间独特的情感链接。
第二，AI给文化产业带来的变革是前所未有的。它倒逼我们去回答一个问题。从昨天到今天，许多领导和专家虽然使用着不同的表述，但讨论的是同一个命题：人在文化领域创作的核心价值究竟是什么？人机共创的边界又在哪里？
接下来，我会沿着这个主线层层展开。
AI如何重塑：一个文科生的视角
首先，我们用一段简短的回顾，看看 AI 究竟是如何重塑这一切的。
我们整个媒介传播史，本质上都与技术紧密相关。从更早期的竹简、羊皮等载体开始，到印刷术的出现，文明的传播第一次进入批量化、工业化的时代。到了电视时代，许多人称其为白痴盒子，担心家庭交流因此受损，原因是，大家都围着一个单向信息传输的盒子，似乎人类的社交关系就要被它摧毁。
到了互联网时代，又有声音认为互联网让人变蠢、思考能力退化、注意力碎片化。
而在 AI 大模型时代，这种冲击发生了本质性的变化——它直接冲击的是认知本身。这个表述比较抽象，但可以一句话总结：印刷术、广播电视、互联网，本质上是人的身体和器官的延伸；而大语言模型这一轮 AI 浪潮带来的，是认知的延伸——相当于为每个人配上了一个“脑力外挂”。
这些概念依然抽象，请允许我以一个文科生的方式来讲。
我觉得今天这个组合很有趣，王坚院士是我非常敬仰的科学家，年龄也比我长一些；而我是一名彻头彻尾的文科生，本科到博士都学法律。前不久我刚在港大做了一场演讲，主题之一，就是与法学院学生一起做心理建设——AI 时代，文科生的自我修养是什么？我同时也告诉他们：在这个时代，文科生其实更有优势。
我本身喜欢折腾一些技术。虽然我不太会写代码、也不深入懂技术细节，但在 AI 的加持下，我把家里一套相对传统的智能家居，接上了一套智能模型系统：远程模型与本地模型相互配合，并调用 Gemini Flash 之类对响应速度更看重、智能门槛要求不那么高的接口。整合下来的效果是，家里任何一位老人，无论说出哪一句话，系统都能理解，而不再需要按照就餐模式、睡眠模式这种愚蠢的指令格式去交互。
我还第一次尝试创作一本小说。也许有人会觉得我自不量力，但我相信，在 AI 的加持下，一个从未写过小说的人也有机会写出一本好作品。我把目标定得格外高——要写一部比肩《三体》的小说。请大家不要笑话我，给我一点鼓励，我并不是真要最终达成那种成就，而是想借此试探 AI 的边界：在 AI 的辅助下，一个完全没有小说写作经验的人，最终能产出什么？
可惜王坚院士已经离开会场，否则我想就刚才他的观点与他商榷一下：我并不认为 AI 是“重新发明了纸和笔”。
为什么这么说？因为在我这次创作过程中，我甚至并不是写这个作品的人，我只是把想法告诉它、提要求，看着它思考推理输出，整个过程更像是它在写作，而我只是第一个看到这个小说的人。
一开始我就告诉 AI，我想做的事情是：第一，比肩《三体》；第二，主题是人机的未来关系。我向它提了大量要求，包括把人类历史上最经典的 50 部科幻电影、50 部科幻小说中被公认最经典的情节设定提炼出来，先全部塞进我的小说里。先做加法、再做减法，过程极其复杂。
我还要求它对标《三体》的信息密度、用直白的语言讲清逻辑、不做科学说教，把古筝行动、水滴、二向箔这样的经典元素都对应起来。但很遗憾，目前 AI 给我打开的想象力，距离《三体》的表达水平还相差甚远。然而正如我所说，我并不是在创作小说，我向它下达了大量指令，但我确实是在读一部小说——以第一读者的身份，兴奋地审视它的好坏，再提出修改建议。
这就是我所讲的“人机共创”。
回到技术加速这个话题。文科生也得给大家讲一下技术，但文科生讲出来的技术也许更容易听懂。
回顾过去几年——
2023 年，媒体大约每个季度会出现一次让人惊呼 AI 又进化了的大事件；
2024 年，频率缩短到每一个半月一次；
2025 年，则是每 1.5 天就有一次。
我们之所以有发言权，是因为腾讯研究院有一个 AI 每日动态产品，每天凌晨发布，由人机协作生产，第一时间汇总最新资讯，全部基于客观新闻报道。可以说，AI 进入了以天为单位的进化速度，这是人类历史上前所未有的技术。
这种速度带来的影响，绝不止于真人演员要失业或哪个模型要涨价。最近⽹上有⼀篇⽂章引发了我极⼤的共鸣，叫作《全员 token-maxxing，一场没人敢停的军备竞赛》。⽂章举了⼀个例⼦，硅⾕有⼀家著名投资机构 Y Combinator（YC），其最⼤优势就是效率——从发现项⽬到投资，通常只要 4–5 个⽉。但⾯对⼀种以天为单位进化的技术，再快的投资评估机制都跟不上。每过几个月，行业发展趋势、项目评估标准就已经发生了好几轮转变，“硅⾕自己都开始跟不上⾃⼰了”。
第二个值得关注的指标是 AI 自主完成任务的时长，即你交给 AI 一个长程任务，在不打断的情况下，它能独立完成且不翻车的最长时间：
2021 年：8 秒
2023 年：1 分钟
2024 年：1 小时
2026 年：16 小时
它越来越能“自主驾驶”，不是科幻，而是真正在自主推进复杂任务，遇到问题还能自我校验。包括 Claude，包括我们公司的 CodeBuddy，很多代码已经是 AI 在写自己的代码。这是 AI 长程自主任务能力快速加速的典型表现。
这里我想再讲一个许多人可能看到过的观点——我们腾讯云总裁汤道生最近写了一篇文章，也是与研究院共创的，提出了“人工智能正式进入 Harness 时代”的观点。
2026 年是一个元年。这个时代变化太快——
2022 年，大家说的是 ChatGPT；
2023 年，许多人喊未来最值钱的专业是 Prompt Engineering（提示词工程），只要你会跟机器写 Prompt，就是最值钱的专业。今天还有人这么说吗？已经过时了，因为 AI 自己帮你扩写 Prompt 都更方便；
2024 年 11 月，出现了 MCP（Model Context Protocol）。MCP 可以理解为 AI 时代的 USB 接口，让所有外部工具的调用第一次变得像 USB 一样便捷、标准化——这是 Anthropic 的一项重大贡献；
2025 年，出现了 Agent Skills，可以理解为把一段工作或一个人的经验，通过 Skill 的方式固化下来，变成标准化流程；
2026 年，出现了一个新词——Harness。中文比较好的翻译应该是“驾驭”，所谓 Harness Engineering，可译为驾驭工程。
它的含义是这样的：在同一个模型上裸用，可能只有 42% 的成功率；对于长程任务，可能是 52% 的成功率。但加上一套 Harness 之后，模型本身没变，可用度和准确度却能分别提升到 78% 和 66%。
打个比方，大语言模型其实就像一台发动机。但你不能直接坐在发动机上跑对吧？这个比喻虽然不那么严谨，但核心意思是：要让发动机的效能发挥到极致，就必须给它配上一套 Harness——加上限速器、车壳、方向盘、刹车，这辆车才是可用的。
更直白的比喻是一匹烈马：它能力很强，但没有马鞍、没有缰绳，你能驾驭它吗？硬骑上去也驾驭不了，必须马鞍、脚蹬、缰绳一起配齐——这就是 Harness。
把 MCP、Skill、Harness 这三件套凑齐，AI 能力就从过去单纯解决一个问答、一件简单任务，跃升为整套体系化、可复制、可交换、可交互的工作流。
也就是说，我们 2015 年讲“互联网+”，今天的“人工智能+”如果也是“加”的话，就不应该只是简单地加一个模型，而应该是一整套 Harness——再叠加该行业的 knowhow 体系、专属知识库（用于增强检索）、以及只有内行才知道的特殊工作流（被 Skill 化、固化下来）。
这里再分享一件有趣的事——我的同事们其实都不知道——今天我作为智库工作者向媒体公开。我把许多同事在外部发表的文章（包括以笔名发表的）和内部成果都交给 AI，让它把这些同事变成 Agent、变成虚拟数字员工。我有任何问题，哪怕是大半夜，都可以拉他们中任何一个出来讨论。
比较欣喜的是，目前 AI 的表现已经很像他们，但与他们本人的活人感和思想深度仍相差甚远——只是说话风格相似而已。这是一件很有趣的事情，如果你是 AI 的狂热使用者，会有类似感受：你甚至不愿让电脑闲着，会不停地给它布置任务，最理想的状态是，我布置 10 个任务给它，明天早上起来正好做完，我再去 check。唯一的瓶颈不是 AI 干不过来，而是你看不过来。
文化长河如何巨变？
回到我们的主题。在前述背景下，如果用一条长河来描述文化产业，它正经历三个巨变。
第一个巨变是河道变宽——内容生产者的数量大幅增加，人人都是文艺创作者。
举一个典型的例子：2025 年与 2024 年的内容产量对比，差距悬殊。这绝不可能是因为一夜之间冒出了那么多有创作能力的人。能够在这么短的时间里“搓出”那么多音乐、文学、视频，背后一定是 AI 在加持：AI 进行创作，人类进行选择，AI 是工具。
所以，一位创作者 + AI 工具链 = 过去几十年的生产力。同样可以说：过去一年的文化生产力 = 过去十年文化创作的总和。
如果这个指数级增长成立，那么 AI 生成的内容总量，早已超过人类生成的内容总量——虽然没有一个标志性的时间节点，但这一时刻其实已经过去了。
回到我前面的问题：我们人类的创作——无论是写作、绘画、写诗、谱曲、编程——每一项技能都是一种表达方式。无论是用音符、文字还是代码表达，背后都需要长期训练，才能掌握其中一项。
而现在的情况是：你只要会说话、会说人话，就可以做各种事情。我刚才说的普通智能家居变成 AI 智能家居，就是个典型例子。我一行代码都不会写，也不需要写，只需要安静地看 AI 表演。
由此带来的结果是：创作门槛被极大地拉低，许多人都觉得自己也能创作。我还有一个例子——我有一位朋友，著名科幻作家陈楸帆，非常年轻，大家可能听过。刘慈欣老师的《三体》能在西方世界广泛传播，他起到了重要的推广作用。他本身曾在 Google 工作，是兼具科技与人文背景的人。他告诉我，最近常有朋友给他发科幻小说，并且觉得自己写得特别好。听到这话我心里咯噔了一下，因为我自己也觉得我写得挺好（笑）。这就引出一个问题：在一流科幻作家的审美里，许多东西根本算不上创作；但这些作品在 AI 加持下被普通人写出来，如果放到 AI 之前的时代，它们其实算得上很牛——需要大量脑细胞、大开脑洞才能写出。
这种情况发生在每个行业都一样：一流水准的人会觉得“产能暴涨、不忍直视”，普通人却会感到自己也能创作了。文化的金字塔会出现一个“尖部更尖、底座更大”的拉长形态。
关于头部作品，我经常以《流浪地球 3》举例。大家可能知道，《流浪地球 3》最早的一支预告片，并非剧组制作，而是一位民间从未学过技术的同学数字生命卡兹克做出来的——他是我们的好朋友，大家可以关注他的社交账号。他用 Midjourney 等几十个工具，花了几十个小时，做出了一支以假乱真的《流浪地球 3》预告片。郭帆导演当时立刻在网上喊话：你来找我！
可以想象一下：一部计划于 2027 年定档、以三年为单位精心制作的工业化高水准科幻电影，在 AI 以指数级速度进化的背景下，民间个人手搓的作品在某些维度上反超原作，几乎是大概率事件。当然不是在所有方面，但就算这样，投资人也会问：那我为什么还要给你投这么多钱？
所以，整个工业化的内容生产管线，面对以天为单位进化的技术，必然会面临结构性的挑战。说严重一点，是颠覆；至少也是重大挑战。这或许也是短剧对长剧的冲击的根源之一。
这个巨变与创作门槛拉低是一体两面的。
一方面，由于人人手搓变得容易，每个人都可以生成接近电影级水准的作品；大家对那些投入巨资、长周期制作的精品自然就有了更高的要求。人类整体的审美会出现积极的内卷，我们会重新定义 80 分、90 分、100 分。以后的 100 分，至少相当于今天的 200 分。
但更严重的另一面是，文化整体的“河道”会更加泥沙俱下，甚至出现一个非常刺激的词：“数字泔水”。
这里我想多说一句：今天我讲这些话，准确说我并不想代表腾讯，请大家把我看作一名行业研究者，这样我才能毫无负担地分享我对行业的观察。
AIGC 问世前，内容制作成本高昂，创作产出相对严谨精良。如今创作门槛大幅降低，人人都能轻松生成各式内容，如同随机抽取素材。但创作者筛选定稿时，个人审美水平参差不齐，整体审美水准远比不上过去工业化制作的内容。创作几乎没有成本消耗，审美能力又未能匹配，最终导致用户原创内容质量优劣混杂。而审美素养，只能依靠教育和长期练习逐步培养。所以在内容创作的底层，产能暴增反而带来了泥沙俱下的风险。
与此同时，在中间层级，一个新词出现了，就是智力中产。AI 让原本昂贵的表达能力变得无比廉价：通过 Token 付费调用即可拥有。许多过去没有受过教育、没有受过艺术训练的人，也得以进入智力中产的行列。
但请注意，这个智力中产是要打引号的，因为这一阶层会被迅速放大，可与此同时，你的技能也会变得越来越不值钱。原因很简单，以前你能做一支短片、谱一首歌，是值钱的；现在不值钱，因为人人都能做。这就是我们正在面对的现实。
右边这组数据是 AI 漫剧的数据。作为行业外的人，我并不能很直观地读懂，但刚好我看到《光明日报》一个版面的相关内容。
中国电影评论学会张庭玮先生写道：AI 短剧产能跃升之后，技术红利是把双刃剑。他的核心判断是，AI 带来了产能跃升，但当模板化、批量化、自动化越来越容易时，真正稀缺的反而变成了人的思考、人的情感、人的审美，以及那些不能被模板化的独特韵致与韵味。
同一版面上，中国网络视听协会聂辰席会长也写到，“要树立理性的技术应用观，摒弃唯技术论、唯效率论、唯成本论的片面认识”。这些观点精准地指出了当前 AI 内容发展面临的问题。
这是典型的冰火两重天。右边的数字也印证了这一点：一边是播放量暴涨，一边是爆款数量下降。AI 给短剧提供了无限的供给，但也可能加速短剧的审美疲劳。
可以这样划分阶段：
AI 的第一阶段是用技术解决“能不能做、能不能快做、能不能做得便宜”的问题；
第二阶段如果想健康发展，就必须回答“是否值得看、是否有情感、是否有审美、是否有长期生命力”的问题。
如果我们要响应中央的文化号召，把短剧从“量的高原”带到“质的高峰”，就必须更多地引入人的审美、情感与判断力。
内容产业的第二个巨变，是水流速度加快。
因为 Token 的加入，“智能”作为一种能力可以被随时调用，单集成本与制作周期都发生了显著变化，背后正是 Token 能够被广泛调用所致。
人和 AI 共创这件事，很有意思。上台之前我还和同事在讨论：如何把这么复杂的问题给大家讲清楚，我尝试一下。
刚才已经说过：模型是发动机，车是 Harness，人是驾驶员。在现阶段，我认为人的审美与驾驭能力依然超过 50%，相对于 Harness 与发动机的贡献度更高。这也对应我前面讲的我那些 AI 化的研究员，与他们本人相比，差距甚远。
那么 Token 像什么？我先抛出结论，大家再判断像不像：它更像是一台里程计价器。
我还原一下我们的讨论过程。我对 AI 说：在这个“车 + 发动机”的场景里，Token 到底是什么？AI 给我举了几个例子：
Token 像不像 92 号、95 号、98 号汽油？听起来确实有点像；
像不像 5G 与 4G 的网速差异？大家都知道，最好的模型，哪怕你买了会员，一天也只允许提问 10 次，第二天还要冷却才能重新激活——因为你付的钱只够更便宜的模型、更便宜的算力，所以它在做分级供给；
像不像电？有人说不对，电是标准化的；但我反驳：220V 的民用电和 380V 的工业电定价是不同的。AI 与我辩论一通后，我们得出了结论。
最终的结论是这样的：如果“车 + 发动机 + 驾驶员”是这个场景，那它的能源是油和电；它输出的是什么？我们是为了到达某个目的地——这个目的地可能是完成一本小说、一部电影、一段视频、一首诗，或是更复杂的 AI 系统、IT 系统建设——这显然是长程任务。我们驾驶着这辆“交通工具”去完成它。
因此 Token 就非常像计价器。大家打出租车都会有这种感觉，尤其在香港，计价器跳得让人心跳加速。这就是非常典型的场景：当你要完成的任务越复杂——比如从二维的文字、图像作品，跃升到视频、3D 建模这种更高维度的作品——汽车就飞不上天了，你必须改用飞行器，必须支付更贵的费用，计价器跳得也就更快了。大家可以进一步脑补一下，你打了一辆“火箭”飞往月球或者飞往火星，这个计价器跳的得多快？
讲到这里，必须再问一个更深的问题：Token 之于 AI，是否就像比特之于互联网？
比特是信息被编码、被传输、被计量的最小单位；而 Token 是智能内容被输入、被推理、被输出的最小单位。两者的根本区别在于：比特承载的是信息，Token 承载的是人类的智力、智能与认知。
比特是“信息的原子”，token是“智能的原子”。
它们的关系不是简单的包含，而是：
物理上：token由比特承载（一个token = 几十比特的整数ID）；
语义上：token是比特经过“分词器+模型词表”映射后产生的、带有智能上下文意义的离散单元；
经济上：比特按流量/带宽计价，token按智能服务计价，单价可以差几个数量级/
这里有一句金句，方便大家记住：同样一段文字在互联网上跑，传输的是比特，可能花一块钱流量；但 Token 不一样——比如同样一个小时，跟 AI 闲聊，可能一分钱都不值；但如果是做一份法律尽职调查、出一份法律意见，可能值 10 万块钱。同样一小时的 Token，可能产生完全不同的价值。
这背后的根本区别是，计价对象发生了变化：
比特只是计算流量，没有物理特征差异；
Token 计的是不同"交通工具"的运载能力，更本质上，是人类智力资源的定价。
这就像律师服务：初级律师一小时多少钱、高级律师一小时多少钱，这是非常典型的对应关系：初级律师完不成的复杂任务，高级律师能做、还能在更短时间内完成。所以你选择不同的大模型、不同的 Token 定价，本质上就是在选择购买不同等级的人类智力服务。
如果我们把视野放到历史的维度——
农业文明，计量单位是谷物的产出、土地的丰歉；
化石能源时代，计量单位是每桶石油（一开战，原油期货报价就是话题中心）；
电力时代，计量单位是千瓦时；
信息文明，计量单位是比特。
比特之所以重要，是因为它让信息的传递第一次脱离了载体。在此之前，哪怕进入了信息时代，数据仍要依托光盘、磁带；进入比特时代后，信息无需载体即可流动、呈现。比特让信息第一次脱离了物质载体。
而 Token 是智力文明的计量单位。它计量的是人的文明与智力，是脱离人脑、独立人脑的一种计量。这是人类历史上第一次出现一种计量单位，既不衡量物，也不衡量信息，更不衡量谷物的产出，不是多少吨、多少两、多少瓦、多少焦耳——而是衡量多少个人脑，或多少个人类智力当量的人脑。
大家还记得 OpenAI 提出的“20 美金可以订阅一个硕士、200 美金可以订阅一个博士”吗？正是这种定价逻辑。
内容产业的第三个巨变，是航程变远。
这是在说，在 AI 整体能力增强、加上中国文化出海实力雄厚的背景下，内容一定会走得更远。
网剧、游戏出海是一例；2025 年，阅文集团 WebNove（起点国际）新增 AI 翻译作品超过 1 万部，历史总规模环比增长 281%，——因为翻译几乎没有成本，内容从 Day One 就可以做本土化、做国际化。再比如全球应用 Top 100 中，中国应用占 31 席，其中约一半是微短剧，可以说这是必然的结果。
可以这样总结：AI 的普惠红利，加上中国内容生产者在使用 AI、驾驭 AI 上的能力，一定高于世界平均水平；我们的产业是走在前面的。
为什么需要“掌舵者”？
回到最后一点：在内容时代，为什么我要用“掌舵者”这个词？
回到前面提到的内容质量问题。第一是粗制滥造：大家在各类平台上都看到过各种魔改剧，《西游记》早已被魔改得不成样子；国外则出现 AI 水果短剧等内容泛滥；文学行业、音乐行业也都出现了反对 AI 创作歌曲的声音。
AI 创作的歌曲与之前的不一样——AI 能够把乐曲进行知识压缩、向量化存储，再从流行歌曲里抽取最容易引起共鸣的元素，重新组合成一首新歌。听起来似曾相识，但与原作完全没有授权关系。它剽窃并挤占了原创市场，成本却趋近于零，也无需获取授权。这正是知识产权制度与文化产业面临的核心问题之一。比如 AI 音乐产业，看起来用户量越来越多，但付费用户越来越少，已进入一种不健康的状态。
我前面说过，内容供给无限，河道无限宽、水流无限多。唯一稀缺的，是消费者，更进一步说，是消费者的注意力不够了。
音乐行业尤其典型，与电影、文学不同。请大家盲猜一下，如果假设你每年听歌的时间是 100%，其中有多少时间在听新歌？真实数据是：只有 10%。音乐作品非常特殊，哪怕你给我造一千万首、一亿首新歌，新歌可被分配到的时间也就那么多。当然，未来的新一代是否会改变这一点，我们不知道；但至少对于我们这一代 old school 的人来说，音乐消费习惯就是如此。
所以唯一不够的不是供给，而是别的因素——供给再多，行业的健康发展也需要被重新探讨。互联网时代出现的问题，在 AI 时代已经完全不一样了。
正因为如此，我们更需要“掌舵者”这个概念。掌舵者，不仅是每位创作者要对自己的作品进行审美把关，还包括机构、平台，也包括我们的监管机构。
在 AI 突飞猛进时代，要引导我们的文化向上向善，再沿用过去的管理逻辑，我相信这一定是不成立的。
回到普惠的话题，回望移动互联网时代，放在中美对比的背景下，我们国家或许不是创新源头最强的，但一定是应用端最强的。从前面的内容产量柱状图大家也能看到这种效果。
那么，怎样才能真正实现 AI 向善、文化向美？我觉得这是一个时代命题，肯定没有标准答案，但这个问题绝不能用过去的逻辑去解答。
在此之前，我想再向大家提一个词，也就是腾讯的“科技向善”。这个词是腾讯研究院在 2017 年原创提出的，两年后成为公司的价值观。进入 AI 时代后，我们也在思考一个新的命题，腾讯的 AI 观应该是什么？
顺着这个问题，我想简单分享一下，腾讯在 AI 方面的一些思考。当然，这不代表腾讯的最终判断。我觉得腾讯之所以拥有开放包容的文化，是因为我作为智库负责人，可以“先于老板的同意”先去做、先去说。九年前我能率先讲“科技向善”，今天我也可以代表研究院、代表智库，先讲一下腾讯的 AI 观。
我们团队进行了多轮头脑风暴，最终凝练出一句话：
人要成为 AI 的尺度。
这句话显然套用自古希腊先贤普罗泰戈拉，他说过：人是万物的尺度，是存在者存在的尺度，也是不存在者不存在的尺度。后两句有点“不明觉厉”，我也不敢说完全读懂，但我把第一句套过来，人是 AI 的尺度。
还有一句话来自麦克卢汉——媒介是人的延伸。我们要做的，是让 AI 成为人的延伸，而不是让 AI 成为人的主导。
把这两句话合在一起，看起来确实有些学术化，但是我觉得它确实重新定义了 AI 时代什么叫“以人为本”。AI 时代的"以人为本"，可以说，就是用这两句话来定义的，也是用人类中心主义来定义的。
如果再用最简洁的方式进一步翻译，就是这八个字：
让人放心，把人放大。
这就是我们对腾讯 AI 观的初步思考。谢谢各位领导，谢谢各位观众，谢谢大家。
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