【ZiDongHua 之智能自動化收錄關(guān)鍵詞：中科聞歌  人工智能 科技創(chuàng)新 生成式人工智能 智慧教育 】

　　

　　

　　來源：《學(xué)習(xí)時報》

　　

　　作者：曾大軍，中國科學(xué)院科技基礎(chǔ)能力局副局長、自動化研究所副所長

　　

　　鏈接：https://paper.cntheory.com/html/2024-10/14/nw.D110000xxsb_20241014_2-A5.htm

　　

　　習(xí)近平總書記強(qiáng)調(diào)，“科技創(chuàng)新是發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的核心要素”，“要以科技創(chuàng)新推動產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，特別是以顛覆性技術(shù)和前沿技術(shù)催生新產(chǎn)業(yè)、新模式、新動能，發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力”。利用前沿科技培育和推動新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展，是建設(shè)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系、推進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展、提升國際競爭力的重要內(nèi)容和必然要求。

　　

　　生成式人工智能是發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的重要驅(qū)動力。以大模型為代表的生成式人工智能技術(shù)，通過在技術(shù)上集成多年積累的深度學(xué)習(xí)模型與訓(xùn)練算法，依靠大算力，充分利用海量多模態(tài)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了從特定任務(wù)處理到跨領(lǐng)域通用的人工智能系統(tǒng)能力的飛躍，在語言理解、圖像識別、語音識別、內(nèi)容創(chuàng)作等多個領(lǐng)域展現(xiàn)了強(qiáng)大的能力和廣闊的應(yīng)用前景。大模型具有豐富的常識，擁有強(qiáng)大的通用任務(wù)解決能力、較好的工具使用能力、卓越的人機(jī)交互能力以及出色的指令遵循能力，這些優(yōu)勢使大模型能夠顯著提升應(yīng)用效率，輔助產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型，從而帶來巨大的經(jīng)濟(jì)效益。

　　

　　近兩年我國生成式人工智能取得了顯著進(jìn)展，技術(shù)路徑基本探明，應(yīng)用路徑逐漸明確，產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用落地廣泛。目前國產(chǎn)大模型數(shù)量已達(dá)數(shù)百個，涵蓋金融、醫(yī)療、教育等多個行業(yè)，成為賦能千行百業(yè)的新抓手和支撐產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的新支柱。生成式人工智能的發(fā)展與應(yīng)用趨勢日益明朗。

　　

　　生成式人工智能不僅是一種新技術(shù)，更代表著生產(chǎn)應(yīng)用的新范式，能夠催生新產(chǎn)業(yè)和新業(yè)態(tài)。大模型的學(xué)習(xí)模式類似人類大腦的處理機(jī)制，基于一個通用底座，通過學(xué)習(xí)不同的數(shù)據(jù)，能夠形成多樣化的能力，而無須針對特定任務(wù)開發(fā)定制算法。通過自然的人機(jī)交互，用戶可直接通過對話生成應(yīng)用程序，用戶就是程序員，數(shù)據(jù)和場景本身就是軟件應(yīng)用。這一突破改變了軟件開發(fā)范式，使軟件開發(fā)由代碼驅(qū)動向語言描述驅(qū)動轉(zhuǎn)變，在需求分析、代碼編寫、測試、部署等軟件開發(fā)的各個流程，都顯著降低了技術(shù)門檻、提高了開發(fā)效率。這種新范式同時也給軟件系統(tǒng)的建設(shè)和應(yīng)用帶來了新模式，使各行業(yè)的體系變革和生態(tài)發(fā)展都有了新邏輯和新路徑，促使新的產(chǎn)品、服務(wù)和商業(yè)模式不斷涌現(xiàn)。新興產(chǎn)業(yè)的形成和發(fā)展，將引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)變革，成為新質(zhì)生產(chǎn)力培育和發(fā)展的主陣地。

　　

　　生成式人工智能能夠推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)深度轉(zhuǎn)型升級，為實體經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入新動能。通過將大模型應(yīng)用于各個領(lǐng)域，可實現(xiàn)各行業(yè)的降本增效，提升產(chǎn)業(yè)自動化水平，助力企業(yè)的智能化升級，促使實體經(jīng)濟(jì)再上新臺階。在工業(yè)制造領(lǐng)域，生成式人工智能可輔助實現(xiàn)研發(fā)設(shè)計的自動化，為生產(chǎn)制造提供智能化的解決方案，通過預(yù)測需求、制定生產(chǎn)計劃助力經(jīng)營管理，并提供故障預(yù)測、健康管理等運維服務(wù)。在教育領(lǐng)域，可為師生提供智慧教育產(chǎn)品，實現(xiàn)個性化的因材施教。在醫(yī)療領(lǐng)域，可輔助診斷，成為醫(yī)生的診療助理和患者的健康助手。在金融領(lǐng)域，可為金融機(jī)構(gòu)提供智能客服、智能風(fēng)控、智慧營銷等服務(wù)，為客戶提升服務(wù)體驗。據(jù)有關(guān)預(yù)測，2035年生成式人工智能有望為全球貢獻(xiàn)近90萬億元的經(jīng)濟(jì)價值，其中我國將突破30萬億元，且對我國經(jīng)濟(jì)的賦能效應(yīng)顯著優(yōu)于美國等其他經(jīng)濟(jì)體。生成式人工智能與實體經(jīng)濟(jì)的深度融合，將打造“人工智能+”千行百業(yè)的產(chǎn)業(yè)新格局，形成現(xiàn)代化、智能化的產(chǎn)業(yè)體系，促進(jìn)由傳統(tǒng)生產(chǎn)力向新質(zhì)生產(chǎn)力的轉(zhuǎn)型。

　　

　　生成式人工智能帶來的安全風(fēng)險和治理挑戰(zhàn)不容忽視。由于大模型自身結(jié)構(gòu)和生成機(jī)制存在漏洞，有被惡意攻擊的風(fēng)險，同時大模型自身的知識表達(dá)和學(xué)習(xí)模式還存在缺陷，經(jīng)常出現(xiàn)常識性錯誤、杜撰內(nèi)容等“幻覺”。

　　

　　為此，應(yīng)建立針對大模型全生命周期的安全監(jiān)管與治理體系，從數(shù)據(jù)安全、模型安全、內(nèi)容安全、倫理安全等多個角度，保障大模型研發(fā)和應(yīng)用安全可信。一方面，需制定技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，強(qiáng)化過程控制。建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)采集、存儲和處理規(guī)范，確保數(shù)據(jù)來源合法可靠，同時保障數(shù)據(jù)隱私。對大模型進(jìn)行安全攻擊檢測，提升其對惡意攻擊的抵抗能力，并及時發(fā)現(xiàn)和修復(fù)安全漏洞。另一方面，系統(tǒng)推進(jìn)大模型監(jiān)管體系建設(shè)，制定和完善相關(guān)法律法規(guī)。強(qiáng)化內(nèi)容審核和過濾機(jī)制，識別并過濾生成的虛假信息、惡意內(nèi)容和違法信息。明確倫理規(guī)范，建立倫理審查機(jī)制，確保人工智能發(fā)展遵循人類道德和價值觀。通過建立全流程的安全保障體系，降低生成式人工智能的安全風(fēng)險，推動技術(shù)的安全、可持續(xù)發(fā)展。

　　

　　同時，為充分發(fā)揮大模型的帶動作用，必須確保大模型的健康合理應(yīng)用。然而，當(dāng)前在大模型應(yīng)用上仍存在一定誤區(qū)。一是將生成式人工智能“工具化”，僅將其視為生成文案的辦公工具。這種應(yīng)用方式大大限制了生成式人工智能的潛力。大模型不僅可以用于文案生成，還能夠在數(shù)據(jù)分析、決策支持、輔助管理等多個重要環(huán)節(jié)發(fā)揮作用，其應(yīng)用價值遠(yuǎn)超辦公自動化。二是將生成式人工智能“神化”，誤將其視作萬能助手。雖然大模型具備強(qiáng)大的通用能力，但在專業(yè)領(lǐng)域的賦能往往依賴專業(yè)知識，通用大模型難以滿足需求，只有與根據(jù)專業(yè)領(lǐng)域的知識和需求定制專用模型相結(jié)合，才能實現(xiàn)更為精準(zhǔn)和有效的支持。

　　

　　樹立立體思維，保障應(yīng)用健康發(fā)展。著力促進(jìn)各類大模型之間、人與機(jī)器之間的靈活配合與協(xié)同進(jìn)化，充分激發(fā)大模型的創(chuàng)新活力與應(yīng)用潛力，最大化釋放大模型的應(yīng)用價值。

　　

　　一是形成各類大模型各司其職、共同發(fā)展的創(chuàng)新生態(tài)。大模型可分為三類：底座大模型、領(lǐng)域大模型和任務(wù)大模型。底座大模型通過在大規(guī)模無標(biāo)注數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)人類常識，能夠形成舉一反三的強(qiáng)大泛化能力，具有基礎(chǔ)的通用功能，相當(dāng)于完成了人類的通識教育。底座大模型可看作智能時代的基礎(chǔ)設(shè)施，方便更多開發(fā)者在其基礎(chǔ)上做進(jìn)一步開發(fā)，從而促進(jìn)大模型的普及和應(yīng)用，加速構(gòu)建更加活躍多元的技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)。相比通用的底座大模型，領(lǐng)域大模型和任務(wù)大模型則更為專用。領(lǐng)域大模型專注于特定行業(yè)或領(lǐng)域的知識，通?；陬I(lǐng)域相關(guān)專業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練或微調(diào)，相當(dāng)于完成了專業(yè)教育，成為領(lǐng)域“專家”。任務(wù)大模型針對具體任務(wù)進(jìn)行微調(diào)和優(yōu)化，以提升其在具體任務(wù)上的效果。應(yīng)引導(dǎo)各類模型共同發(fā)展，培育多元化的創(chuàng)新生態(tài)。在實際應(yīng)用中，應(yīng)根據(jù)場景選擇相應(yīng)的模型，充分發(fā)揮各類模型的優(yōu)勢，從而更好地滿足多樣化需求，實現(xiàn)最佳的應(yīng)用效果。

　　

　　二是形成大模型通專結(jié)合、高效協(xié)同的創(chuàng)新體系。通用大模型與專業(yè)大模型各有優(yōu)勢，它們之間的關(guān)系應(yīng)辯證看待。通用大模型作為跨領(lǐng)域的通用平臺，能夠提供廣泛適用的解決方案，滿足不同用戶的基本需求，具有適用范圍廣、靈活性強(qiáng)等優(yōu)勢。在依賴常識的通用場景，如主要面向公眾的消費型業(yè)務(wù)和虛擬互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用等，能夠發(fā)揮不可替代的作用。專用大模型專注于特定領(lǐng)域，通過深耕行業(yè)的專業(yè)知識，發(fā)揮領(lǐng)域縱深優(yōu)勢，提供針對特定業(yè)務(wù)場景的高質(zhì)量解決方案，具有專業(yè)精度高、定制性強(qiáng)等特點。在實體經(jīng)濟(jì)、工業(yè)應(yīng)用等更依賴專業(yè)知識的場景中，能夠提供更加精準(zhǔn)有效的支持。因此，應(yīng)鼓勵兩類模型協(xié)同發(fā)展，支持互聯(lián)網(wǎng)頭部企業(yè)研發(fā)通用大模型，增強(qiáng)大模型的綜合能力，同時支持各行業(yè)發(fā)揮行業(yè)優(yōu)勢，在通用大模型的基礎(chǔ)上深耕專用模型，形成通專協(xié)同的創(chuàng)新體系。在實際應(yīng)用中，通過實現(xiàn)兩類模型的協(xié)同合作，使其充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢，提高整體應(yīng)用效果。

　　

　　三是形成人機(jī)融合、混合增強(qiáng)的創(chuàng)新機(jī)制。大模型自然流暢的人機(jī)交互能力，顛覆了傳統(tǒng)的人機(jī)交互范式，大幅提高了人機(jī)協(xié)同的效率和靈活性。為實現(xiàn)基于大模型的人機(jī)高效協(xié)同，需從業(yè)務(wù)體系層面進(jìn)行系統(tǒng)性的重構(gòu)。首先應(yīng)明確界定大模型、人類和專家各自的職責(zé)范圍，統(tǒng)籌發(fā)揮各自的優(yōu)勢。大模型在系統(tǒng)設(shè)計中應(yīng)擔(dān)任自動化任務(wù)者的核心角色，充分發(fā)揮其能夠快速處理大量信息、高效執(zhí)行重復(fù)性任務(wù)的優(yōu)勢，顯著提升系統(tǒng)的整體運行效率；人類應(yīng)發(fā)揮創(chuàng)造力強(qiáng)、決策能力強(qiáng)的優(yōu)勢，對系統(tǒng)起到整體設(shè)計和引導(dǎo)的作用；對于需要深入理解和判斷的任務(wù)，例如復(fù)雜情境中的任務(wù)或非標(biāo)準(zhǔn)問題，需由經(jīng)驗豐富的專家團(tuán)隊來主導(dǎo)，確保決策的科學(xué)性和有效性。其次應(yīng)面向?qū)嶋H需求，設(shè)計人機(jī)協(xié)同工作流，建立有效的人機(jī)溝通機(jī)制和協(xié)作策略，確保人機(jī)能夠高效合作。通過形成人機(jī)協(xié)同的創(chuàng)新機(jī)制，不斷優(yōu)化資源配置，提升系統(tǒng)的靈活性，實現(xiàn)更高效的系統(tǒng)性能，用人機(jī)融合新機(jī)制促進(jìn)新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展。