(資料圖片僅供參考)

“未來，智力將會成為像電力一樣的基礎生產要素，智網將形成像電網一樣的基礎設施，接入千家萬戶。”6月17日，由中國科學學與科技政策研究會數字創新與管理專委會主辦的“新機遇 新挑戰 新戰略：通用人工智能創新發展研討會”在北京舉辦，北京大學計算機學院教授、北京智源人工智能研究院院長黃鐵軍分享了他對通用人工智能和大模型未來發展的思考。多位與會專家從技術路徑、創新戰略、應用場景、平臺企業、創新生態等多角度對通用人工智能發展展開研討。

黃鐵軍認為，在未來智能時代，智力將成為一種公共服務，惠及更多行業、企業、個人。作為通用人工智能的重要工具，大模型建設正飛速發展，各國廠商在這一領域展開了激烈競爭。“大模型建設有較高的技術、投資門檻，不應一哄而上，就像工業時代每個企業不應單獨制造發電機一樣，智能時代平臺企業應共建開源開放生態，形成優勢互補的良好創新生態。”為了在短板領域加快突破，避免重復建設，每個參與大模型建設的企業都應思考自身定位，形成合力。

“通用人工智能加速發展，使得萬數皆用于我、萬物皆備于我、萬技皆賦于我、萬感皆通于我的生成式元宇宙成為現實。”清華大學新聞學院元宇宙文化實驗室主任沈陽教授認為，大模型發展呈現出兩個趨勢，即巨大模型呈現出全模態、海量參數特征，實現從大數據到全數據發展，“智能涌現”帶來巨大機遇和挑戰;小微模型則聚焦于模型壓縮和優化，力爭在專業領域、有限資源內達成人工智能場景落地。

中國科學學與科技政策研究會數字創新與管理專委會主任、研究員余江認為，在大力推進大模型高質量建設和創新發展的同時，如何將大模型帶來的智能能力更好地深度嵌入研發與生產流程是更加需要企業和產業鏈、創新鏈思考的問題。“比如在科研領域，人工智能已經可以開展不少常規操作流程的工作，從而讓一流科學家從事更具有創造性的工作。”余江認為，人工智能如能嵌入更多產業場景的生產流程，將發揮更大作用。沈陽表示，要關注頭部平臺創新，形成強有力的軟硬件一體化競爭能力，鼓勵更多的行業從業者參與開源人工智能研發。黃鐵軍則表示，大模型發展尚未觸及“天花板”，但也不應只將目光對準語言智能，“通用視覺或成為下一個‘爆點’，引發如自動駕駛等領域的突破式發展。”

安全是通用人工智能發展始終繞不開的話題，人類究竟是否要制造更加智能的機器一直是業界爭論不休的焦點問題。多位業內專家預測，通用人工智能超越人類智能的時間點或是2045年。黃鐵軍認為，根據艾什比提出的控制論相關定律，任何有效的控制系統都必須與它所控制的系統一樣復雜。“如果人工智能系統的復雜度高于人類，那人類一定控制不了人工智能。我們究竟要不要做高度復雜、比人還強大的智能系統，是需要認真考慮的問題。”

中國科協創新戰略研究院研究員武虹認為，以ChatGPT為代表的生成式人工智能是比“元宇宙”更成功的交互式應用的場景創新。但無論是有監督還是無監督學習，數據從0到1的標注都需要人工完成，這其中極可能牽涉到價值觀問題。“深度學習所采用的統計學方法，只能對客觀規律進行揭示，而無法精準預測。因此，數據與系統二者疊加導致技術‘黑箱’，我們將無法百分百確定它下一步會做出什么。”武虹認為，要創新發展大模型，也要重視防范系統本身的安全風險，同時，小模型研發與應用或許值得進一步探索。

本次研討會由中國科學學與科技政策研究會數字創新與管理專委會副主任、研究員萬勁波主持，他總結認為，要把握人工智能科技革命浪潮，更好發揮科技領軍企業和優秀企業家的科技創新主體作用，帶動高水平研究型大學、國家科研機構、新型研發機構等發揮各自優勢，協同開展大模型攻關;要充分發揮我國海量數據、超大規模市場和豐富應用場景優勢，支持平臺企業在創造就業、拓展消費、國際競爭中大顯身手，形成大中小微企業融通創新的生態，推動技術和產業變革朝著信息化、數字化、智能化、融合化方向加速演進，以數字創新驅動引領數字經濟和實體經濟高質量發展。

關鍵詞：