"计算机时代随处可见，唯独在生产率的统计数据中不见踪影。"1987年，诺贝尔经济学奖得主罗伯特· 索洛（Robert Solow）如是感慨。 历史不会简单重复，但总是押着相同的韵脚，这一次的主角是人工智能。索洛的文章发表近40年后，如 今人们对AI泡沫的担忧挥之不去。 德国万亿欧元资产管理机构DWS全球研究主管Johannes Mueller近日在2025外滩年会上接受21世纪经济 报道记者独家专访时表示，技术革命在长期内往往被低估，而在短期内则被高估。人们目前可能稍微高 估了人工智能带来的益处。从长远来看，考虑到劳动力市场和人口结构的变化，人工智能将有利于全球 经济。 历史已经无数次证明，即使是最具变革性的技术，也必须等到配套的基础设施、技能和产品发展起来 后，才能最大限度地发挥效用，而这可能是一个漫长的过程。 《21世纪》：AI是推动多国股市狂欢的重要力量，你更倾向于将当前的AI热潮视为类似于上世纪90年 代末的互联网泡沫，还是一次真正更具颠覆性的革命开端？ Mueller：我认为AI是一场技术革命。然而，有一条定律，我称之为"阿玛拉定律"：技术革命在长期内 往往被低估，而在短期内则被高估。我认为我们目前 ...

南方财经 21世纪经济报道记者吴斌 上海报道 "计算机时代随处可见，唯独在生产率的统计数据中不见踪影。"1987年，诺贝尔经济学奖得主罗伯特· 索洛（Robert Solow）如是感慨。 历史不会简单重复，但总是押着相同的韵脚，这一次的主角是人工智能。索洛的文章发表近40年后，如 今人们对AI泡沫的担忧挥之不去。 德国万亿欧元资产管理机构DWS全球研究主管Johannes Mueller近日在2025外滩年会上接受21世纪经济 报道记者独家专访时表示，技术革命在长期内往往被低估，而在短期内则被高估。人们目前可能稍微高 估了人工智能带来的益处。从长远来看，考虑到劳动力市场和人口结构的变化，人工智能将有利于全球 经济。 历史已经无数次证明，即使是最具变革性的技术，也必须等到配套的基础设施、技能和产品发展起来 后，才能最大限度地发挥效用，而这可能是一个漫长的过程。 对于投资者而言，警钟已然敲响。过早播下的种子等不到收获，仓促建起的高塔难抵风雨。每一次技术 狂欢的背后，都是对耐心的考验。对泡沫保持敬畏，方能在狂热中全身而退。 人工智能短期高估、长期低估 《 21 世纪》： AI 是推动多国股市狂欢的重要力量，你更倾向 ...

Core Viewpoint - The article discusses the potential and challenges of Artificial General Intelligence (AGI) in the context of scientific research, emphasizing the need for a balanced perspective on its capabilities and limitations [1][2]. Group 1: AI for Science Developments - AI for Science (AI4S) is recognized for its value in scientific research, with recent achievements presented at the 2025 Pujiang Innovation Forum, including the Amix-Agent for protein design and the DeepPeptide model for peptide synthesis [2][5]. - The integration of AI in various scientific fields such as biomanufacturing, quantum technology, and climate energy is being promoted through the establishment of the "Scientific Intelligence Strategic Technology Alliance" [5]. Group 2: Six Questions on AGI for Science - The first question addresses the boundaries of AI, questioning whether all scientific problems can be solved by AI, highlighting the historical context of this debate [2]. - The second question examines the predictive capabilities of AGI, cautioning against overestimating current models' ability to predict scientific phenomena due to limitations in existing human knowledge [3]. - The third question focuses on the representation of scientific concepts, suggesting that AI should move beyond natural language to include symbolic languages for better expression [3]. - The fourth question explores the potential for AGI to foster interdisciplinary collaboration, emphasizing its role in revealing unseen connections between different scientific fields [3]. - The fifth question proposes a thought experiment to evaluate AGI's ability to make significant scientific discoveries, using the example of deriving general relativity from prior knowledge [4]. - The sixth question discusses the evolving relationship between researchers, research subjects, and tools, indicating AI's potential to identify valuable patterns in unstructured data [4].