人工智能正以几乎无人预料到的速度，重塑着职场与日常生活。其迅猛发展不仅激起了广泛的热忱，也引发了深刻的忧虑。迈克尔·科切兹（Michael Cochez）指出，在拥抱技术所带来的无限可能的同时，我们也必须审慎对待其中的风险。他表示：“我们的目标是开发能够增强人类能力的工具。我认为，这正是巨大的机遇所在。”
迈克尔·科切兹近日被任命为奥博学术大学（Åbo Akademi University）机器学习与人工智能工程教授，并担任芬兰ELLIS研究所的研究员。他是通过2025年秋季的全球招聘流程，被招募至这一新成立的国家级研究机构的数位国际知名人工智能研究者之一。
这并非科切兹首次踏足芬兰。他最初以伊拉斯谟（Erasmus）交换生的身份来到于韦斯屈莱大学（University of Jyväskylä），随后留校完成了硕士与博士学位。之后，他的学术足迹遍布比利时、德国与荷兰。如今，他重返芬兰，在图尔库（Turku）继续深耕人工智能研究。
芬兰ELLIS研究所是一个具有国际声誉的全新国家级研究中心，专注于人工智能与机器学习领域。该研究所隶属于欧洲范围内的ELLIS（European Laboratory for Learning and Intelligent Systems）网络，汇聚了该领域的顶尖研究人员，并积极推动学术界、产业界与社会之间的深度合作。
以人类认知为基石
科切兹的研究重点在于机器学习与知识表示。尽管机器学习这一概念已广为人知，但知识表示听来往往更为抽象。
然而，对科切兹而言，这正是一项具体而关键的工作：让人工智能系统能够处理关于世界的结构化信息。
当下，许多人工智能系统通过输入海量数据，让模型自主识别其中的模式来进行训练。而科切兹的研究方向则是在这一过程中为系统提供结构性的引导。其核心理念在于，基于人类对事物运作方式的理解，为系统预先构建知识框架，而非让系统完全依赖非结构化数据进行自主学习。
“设想一下，你想教某人乘法运算。你可以给他们展示成千上万道计算题——这基本上就是我们目前在训练许多人工智能系统时所采用的方法。而我所尝试做的，是教会系统理解乘法运算背后的原理。”
通过向人工智能系统提供高层次的描述，而非仅仅依赖海量示例的堆叠，可以使系统运行得更快、更高效，且更少出错。
科切兹指出，这一方法正是建立在人类对世界的认知基础之上。“其理念是，让系统基于我们对于事物运作方式的理解来构建模型，而非要求它们从非结构化的数据中自行学习一切。”
知识表示技术已被广泛应用于大规模知识库中，涵盖医学、企业信息系统、环境数据及自然科学等多个研究领域。
未来的工作形态或将改变
科切兹在访谈中反复强调一个核心理念：人工智能应当增强人类的能力，而非与人类竞争。他指出，技术的发展常被描绘成人类与机器之间的竞赛，但这种叙事具有误导性。
“我们希望系统能在那些人类难以胜任的任务上表现优于我们，而不是去取代那些我们出于兴趣而从事的活动。”科切兹举例道，“以足球为例，如果机器人踢球比人类还厉害，我们又能从中获得什么呢？关键不在于取代这项运动本身。机器人研究真正关注的，是能够在危险环境中运行的系统，而不是与运动员一较高下。”
人工智能的潜力，在于处理复杂且高风险的使命。它可被用于替代人类从事危险工作，支持先进的医疗诊断，或帮助研究人员解析环境与气候科学领域中的海量数据集。在这些应用场景下，人工智能成为一种工具，能够释放人类的时间，提升安全性，并拓展我们能力的边界。
“我们的目标是开发出能够增强人类能力的工具。”
与此同时，科切兹也强调，这一变革并非没有代价。人工智能很可能会从根本上重塑劳动力市场。
“我们预计，许多现有的工作岗位将被人工智能系统取代。这种担忧是真实存在的。我不知道未来是否能像今天一样，为每个人提供充足的工作机会。作为社会整体，我们或许需要共同探讨缩短工作时间的可能性。”
技术的发展速度，也超出了许多专家此前的预期。
“如果你在五六年前问我，我们是否会走到今天这一步，我会说不会。”
人工智能专长赋能奥博学术大学
通过设立与奥博学术大学相关联的“芬兰学术研究员计划”（PS Fellow）职位，该校得以引入通常集中于大型科研机构的尖端专业知识。
“单一研究者的背景终究是有限的。你需要一个完整的网络和研究环境，才能有效开展工作。”科切兹表示。
通过ELLIS研究所，奥博学术大学已成为欧洲顶级人工智能研究人员国际网络的一部分。对于学生和研究人员而言，这为他们直接连通更广阔的欧洲学术共同体提供了宝贵渠道。
“我们预计，许多现有的工作岗位将被人工智能系统取代。这种担忧是真实存在的。”
科切兹还特别强调了图尔库地区雄厚的研究基础，以及与图尔库大学（University of Turku）之间的紧密合作。他提及双方联合运营的图尔库生物成像中心（Turku BioImaging），该中心拥有先进的生物成像研究设施，积累了海量的生物与生物医学成像数据集。他还提到了图尔库大学的TurkuNLP研究团队，该团队在语言技术领域享有盛誉。
“当你同时拥有海量数据和深厚的专业知识时，共同做出有意义成果的潜力是巨大的。”
芬兰在更广阔的人工智能格局中
芬兰与欧洲目前正面临激烈的全球竞争。人工智能领域的诸多突破，主要源自美国和中国，这两个国家在投资规模与可用资源方面远超欧洲。
“与美国和中国相比，我们在体量上存在明显差距。无论是在资金投入还是专业人才数量上，我们的资源都显著有限。”科切兹坦言。
这种差距意味着，在与最大的参与者直接竞争时，欧洲需要另辟蹊径。
“试图构建比他们更大的语言模型，意义并不大。相反，我们需要寻找能够发挥自身独特优势的细分领域。”
作为一所规模较小的大学，奥博学术大学比许多大型机构更为灵活，官僚层级也更少。在实践中，这意味着能够为研究投入更多时间，为学生提供更充分的支持。科切兹表示，他非常珍视这一点。
与此同时，科切兹指出，欧洲也拥有值得倚重的重要优势。欧洲拥有深厚的学术传统，在符号人工智能（symbolic AI）领域积累了丰富经验——这一分支通过逻辑规则与符号表征来模拟智能，而欧洲研究人员在这一方向上仍保有相当的专业实力。
科切兹认为，当前的首要任务是持续投入。
“如果没有持续的投资，研究人员自然会流向资源更为充沛的地方。如果这一趋势持续下去，我们可能会面临进一步落后的风险。”
对有志投身人工智能领域的年轻人，您有何建议？
“即使是人工智能教授，也很难预测几年后这个领域会变成什么样子。”科切兹说道。正因如此，他认为最值得培养的核心能力是解决问题的能力：即能够将复杂问题拆解为更小的组成部分，并逐步加以解决的能力。
“具备一定的数学直觉也非常有价值，编程能力依然至关重要。此外，必须牢记，人工智能很少脱离其他学科孤立发展。人们很少单纯地研究人工智能本身，而通常将其与自身真正感兴趣的领域相结合，例如医学或环境科学。最具挑战性也最富趣味的课题，往往就诞生在这些交叉地带。”
