沈阳:构建人机协作框架 以AI为杠杆放大专业能力
新华网北京3月17日电“持续推进‘人工智能+’行动”“支持大模型广泛应用”写入今年《政府工作报告》。以大模型为代表的AI技术赋能千行百业,“人工智能+”加快走深向实。
开年以来,DeepSeek火爆出圈、加速部署,进一步降低大模型应用门槛。2月初,清华大学新闻学院、人工智能学院双聘教授沈阳团队聚焦DeepSeek如何赋能个体,发布的《DeepSeek:从入门到精通》技术文档在社交网络刷屏。此后,团队又针对DeepSeek如何赋能医疗、职场、政务、课堂、家庭教育等陆续推出系列报告,引发网友持续关注。

沈阳通过AI绘画创作的作品。受访者供图
沈阳在AI和大数据、元宇宙、虚拟人和机器人等领域有着深入研究。他在社交平台上透露,自己基于AI的人机共生的科研效率较2022年提升了9倍。“我们团队试图建立一个人机协作的方法论框架,帮助用户以‘AI思维’重构工作流程,将AI作为杠杆放大专业能力,而非仅仅视为替代工具。”沈阳在接受新华网专访时说。
他认为,DeepSeek以低价和多场景适配推动了AI普惠化,为AGI探索提供了新启示,彰显了生态思维对未来AI发展的深远影响。
尽管现代AI理解自然语言的能力增强,但在沈阳看来,提示词仍是打开AI能力的钥匙。“时代进步让提示词更灵活,但其本质不会消失。”他说,普通人用好AI的关键是根据需求选择合适的模型,普通人重实用性,而科研人员重专业性与严谨性。
如今,越来越多的企业、政府机构接入DeepSeek等开源大模型,“人工智能手机和电脑”作为新词出现在今年《政府工作报告》中。沈阳认为,实现与AI的深度融合需从技术、组织与流程、文化等多维度入手。AI逐渐下沉到端侧设备,这一趋势正在深刻改变设备本身及其与人类交互的方式。
“在AI时代,主动进化、专注高价值领域、协作共赢及坚守伦理将成为生存法则。”沈阳建议,无论是个人还是企业,都要积极拥抱AI。停止对AI的恐惧,开始行动,是个人与企业不被时代淘汰的关键。
以“AI思维”重构工作流程
新华网:团队编写《DeepSeek:从入门到精通》这份使用指南的初衷是什么?
沈阳:协助各行业全面理解和掌握DeepSeek这一国产人工智能大模型的使用方法,填补普通用户与AI技术之间的知识鸿沟。DeepSeek作为一款强大的开源推理模型,在智能对话、文本生成、代码生成等领域具有广泛应用潜力,但其高效使用需要一定的技巧,尤其是提示词设计和应用场景的适配。我们团队希望通过系统化的指南,从基础操作到高级应用,赋能用户——无论是初学者还是专业人士——让他们能够充分发挥DeepSeek的能力,提升工作效率或推动创新。
此外,这份手册还承载了推动国产AI技术普及与发展的愿景。通过深入浅出地讲解和实用案例,DeepSeek不仅展示了中国在人工智能领域的技术实力,我们团队也试图建立一个人机协作的方法论框架,帮助用户以“AI思维”重构工作流程,将AI作为杠杆放大专业能力,而非仅仅视为替代工具。

清华大学新闻学院、人工智能学院发布的报告。
新华网:既然是通过自然语言与AI对话,那掌握提示词还重要吗?
沈阳:提示词仍是打开AI能力的钥匙,尤其在思维链推理等复杂任务中,能提高效率、引导方向、控制输出质量。尽管现代AI理解自然语言的能力增强,提示词的重要性从显性指令转为隐性引导,但在专业场景下仍不可或缺。时代进步让提示词更灵活,但其本质不会消失。
DeepSeek为AGI探索提供了新启示
新华网:DeepSeek火爆出圈,从AI发展历程上看,它的独特意义是什么?
沈阳:DeepSeek的横空出世在AI发展历程中意义非凡,它以技术创新和开源策略为核心,打破了传统“大力出奇迹”的高成本模式,通过算法优化(如MoE和MLA架构)和高效训练,仅用557.6万美元和2048块H800 GPU打造出6710亿参数的顶级模型,挑战了西方闭源巨头的垄断地位,证明了“小力出奇迹”的可能性;其完全开源的姿态,吸引全球开发者共建生态,加速技术迭代与应用落地;作为中国AI从“追随者”到“引领者”的标志,DeepSeek不仅重塑了全球竞争格局,还以低价和多场景适配推动了AI普惠化,让技术从实验室走向现实;更重要的是,它以效率优先而非规模至上的实践,为AGI探索提供了新启示,彰显了生态思维对未来AI发展的深远影响。
普通人用AI重实用,科研人员重专业性、严谨性
新华网:普通人怎么选择AI工具,科研人员等特殊群体怎么用好AI?
沈阳:普通人用好AI的关键是根据需求选择合适的模型:日常任务可用DeepSeek等全能型工具,创意生成选豆包,优先考虑易用性、功能性和成本,善用提示词并多试用不同模型组合使用;而科研人员用AI(AI for Science)则需聚焦加速研究,如用Zeelin论文智能体快速综述文献、AlphaFold预测蛋白质结构、Trae生成代码,或用Kimi讨论和搜索网页资料,策略上要输入实验数据、迭代优化结果、结合专业工具与开源资源,同时注意验证AI输出、保护数据隐私并跟踪领域动态。总之,普通人重实用性,科研人员重专业性与严谨性。
新华网:B端(企业用户)、G端(政府用户)怎样做好与AI的深度融合?
沈阳:B端和G端用户实现与AI的深度融合需从技术、组织与流程、文化等多维度入手。技术层面,企业与政府需构建统一的数据治理框架,打通数据孤岛,投资数据基础设施,并通过定制化AI模型、低代码平台及系统集成,将AI无缝嵌入现有流程,研发智能体,同时确保安全性与合规性;组织与流程上,应通过业务流程再造优化低效环节,设立AI战略团队或跨职能部门推动落地,培养复合型人才并引入外部伙伴加速转型;文化方面,则需通过培训提升员工AI素养,设计激励机制增强接受度,并以成功案例树立信心。例如,企业可利用AI优化供应链或客服体验,政府可通过智慧城市平台整合资源,最终实现人机协同、效率提升与创新驱动的全面融合。
AI终端变革人与设备交互方式
新华网:AI越来越下沉到端侧(手机、PC、家电、汽车等),AI的普及对端侧以及人机交互方式产生哪些影响?
沈阳:AI逐渐下沉到端侧设备,这一趋势正深刻改变设备本身及其与人类交互的方式。对端侧设备而言,AI的普及推动硬件性能显著提升,例如专用芯片和高能效计算单元的出现,以满足本地运行AI模型的需求,同时通过模型压缩和优化降低能耗;它还促进了去中心化计算,数据无需上传云端即可处理,既减少了延迟又增强了隐私保护,而这种边缘智能的崛起也让设备在无网环境下依然可用。
此外,AI下沉要求操作系统与硬件深度协同,催生了定制化解决方案,满足不同设备的需求。在人机交互方面,端侧AI让设备从被动接受指令转向主动预测用户需求,通过结合传感器数据实现情境感知,提供个性化的体验;多模态交互(如语音、视觉、手势)的融合显著提升了交互的自然度和实时性,例如手机的离线语音识别、汽车的眼神控制导航等,逐步迈向“无感交互”的未来。然而这一趋势也带来了深层影响:用户享受到更便捷的生活同时可能过度依赖技术;产业层面,硬件厂商竞争加剧,新场景催生经济增长;伦理方面,隐私风险、安全隐患及算法偏见成为新挑战。
展望未来,端云协同与自适应学习将进一步成熟,AI无处不在的时代正在到来,人与设备的关系将被重塑为更紧密、更智能的共生状态。

老人们在上海市虹口区彩虹湾老年福利院的活动室内学习使用AI(2月26日摄)。新华社记者 唐斯琦 摄
新华网:AI快速演进,很多人包括企业担忧被时代淘汰。个人、企业应该如何理性看待,如何保持个体的竞争力?
沈阳:AI快速演进带来的焦虑源于对淘汰的恐惧,但理性看待其本质——增强而非取代人类,并从历史视角认识技术进步的常态,能将威胁转化为机遇。个人需通过终身学习、拥抱人机协作、建立独特品牌和心理韧性保持竞争力;企业则应聚焦核心价值、投资“人+AI”生态、敏捷转型并平衡技术与人性化体验。在AI时代,主动进化、专注高价值领域、协作共赢及坚守伦理将成为生存法则。停止恐惧,开始行动,是个人与企业不被时代淘汰的关键。
来源:新华网
作者: 凌纪伟