通順的自然語言生成、全領域的知識體系覆蓋、通暢的人機交互介面

加快推動人工智慧發展

中央經濟工作會議提出，要大力推進新型工業化，發展數字經濟，加快推動人工智慧發展。

2023年10月18日，我國在第三屆“一帶一路”國際合作高峰論壇期間發佈《全球人工智慧治理倡議》，圍繞人工智慧發展、安全、治理三方面系統闡述了人工智慧治理中國方案。

近年來，全球人工智慧技術快速發展，成為推動科技和産業加速發展的重要力量，對經濟社會發展和人類文明進步産生深遠影響。人工智慧技術發展現狀如何？有哪些應用？未來趨勢怎樣？記者採訪了相關專家。

人工智慧處理複雜任務的能力大為提升

當前，人工智慧技術已進入實用階段，正深刻地改變著人類的生産生活。

“近70年的發展歷程中，人工智慧經歷了灌輸規則、灌輸知識、從數據中學習這三個階段。近年來在全球迅速發展的人工智慧大模型技術，其依託的基本模型都基於‘大數據+大算力+強演算法’訓練，這是人工智慧發展第三階段的典型體現。”北京智源人工智慧研究院院長黃鐵軍説。

目前，各類人工智慧大模型處於迅猛發展之中，全球眾多高科技企業紛紛投身人工智慧大模型建設。

“現在圍繞人工智慧大模型已形成相對成熟的技術框架，但産品和生態尚在發展形成之中。”中國科學院自動化研究所副所長、研究員曾大軍説，“總體而言，人工智慧大模型的技術發展歷程相比以往任何人工智慧技術都更為迅猛，其影響力也是史無前例的。”

人工智慧大模型的出現，為通用人工智慧的實現打開了新的想像空間，大大提升了人工智慧處理複雜任務的能力。

“比如，基於人工智慧大語言模型的聊天機器人能夠實現高品質的資訊整合、翻譯和簡單問題求解與規劃。”曾大軍説，“這類機器人受到關注，主要是因為其已初步具備通用人工智慧的部分特性，包括通順的自然語言生成、全領域的知識體系覆蓋、跨任務場景的通用處理模型、通暢的人機交互介面。”

不過，目前人工智慧大模型能力仍有局限性。

“一方面，由於人工智慧大模型自身結構和機制漏洞，有被惡意攻擊的風險；另一方面，人工智慧大模型自身的知識表達和學習模式還存在缺陷，導致其回答會有常識性錯誤、杜撰內容等。”曾大軍説，“人工智慧學者們正在圍繞這些問題進行攻關。”

人工智慧加速邁向全面應用新階段

“我是剛入學的大一電腦專業學生，想選修人工智慧課程，需要做什麼準備？”“你需要學習基礎數學知識、編程語言，學習機器學習演算法，關注技術趨勢……”這段對話並非出自師生之間，而是學生與人工智慧之間的問答。

2023年8月，浙江大學聯合高等教育出版社等發佈“智海—三樂”教育垂直大模型，在核心教材、領域論文和學位論文等語料和專業指令數據集的基礎上，可提供智慧問答、試題生成、學習導航、教學評估等服務，現已在多所高校應用。

“我們把這些教材拆成語句、段落、篇章去‘喂給’大模型，這些高品質的語料會合成詞與詞之間的概率關聯，給學生以啟迪。”浙江大學教授吳飛説。

工業質檢、知識管理、代碼生成、語音交互……當前，我國人工智慧正從單點應用向多元化應用、從通用場景向行業特定場景不斷深入，加速邁向全面應用新階段。特別是隨著人工智慧大模型的突破和生成式人工智慧的興起，人工智慧得以更好處理生産生活中的複雜問題，為各行業實現産品和流程革新提供了更加先進的工具和手段。

預測一個颱風未來10天的路徑，過去需要在3000台伺服器上花費5小時進行倣真，現在基於預訓練的盤古氣象大模型，10秒內就可以獲得更精確的預測結果；字數將近4000萬的一套古籍，研究人員利用人工智慧，3個多月就完成了識別、點校、上線發佈……

“人工智慧大模型帶動生成式人工智慧産業迅速發展，在科學探索、技術研發、藝術創作、企業經營等諸多領域都帶來了巨大的創新機遇。”中國工程院院士王恩東説。

在供需兩側的共同推動下，技術創新成果開始大規模地從實驗室研究走向産業實踐，人工智慧産業化進程不斷加快。據不完全統計，截至2023年10月，我國累計發佈200余個人工智慧大模型，科研院所和企業成為開發主力軍。

在華為混合雲總裁尚海峰看來，以人工智慧為代表的創新技術，正在加快重塑各個行業。

科技部新一代人工智慧發展研究中心主任趙志耘表示：“人工智慧技術正沿著追求更高精度、挑戰更複雜任務、拓展能力邊界等方向持續演進。場景創新成為人工智慧技術升級、産業增長的新路徑。”

浪潮資訊高級副總裁劉軍認為，未來，人工智慧還需要進一步去深入應用場景、賦能具體的産業環節。“這個過程很難靠一家廠商獨立完成，需要産業鏈、創新生態更多的深度協同。”劉軍説。

更加通用的人工智慧有望實現

專家表示，以人工智慧大模型為代表的人工智慧第三發展階段，未來會有一段較長的發展紅利期，將成為新一輪科技革命和産業變革的重要驅動力量。

中國科學院自動化研究所對人工智慧大模型的演進態勢做了研判，曾大軍介紹了其觀點：應用和創新生態正在發生劇變或至少有劇變的潛質，人工智慧大模型推動決策智慧迅猛發展，人工智慧大模型小型化和領域專業化需求非常迫切，更加通用的人工智慧有望實現。

曾大軍説：“人工智慧大模型就像一個人類大腦的雛形，通過‘喂給’各種數據，實現各種智慧能力。人工智慧大模型正在重新定義人與電腦的互動關係，有望成為人機交互的主要介面。”

曾大軍著重強調了人工智慧大模型小型化和領域化的發展。他表示，現有人工智慧大模型的算力和能耗挑戰，會促使很多工作向領域專用化、輕量級的小模型或大小模型混搭的方向發展，特別是金融、教育、醫療、交通等領域，力求降低大模型的成本。

黃鐵軍認為人工智慧將從資訊智慧到實體智慧發展，視覺、具身人工智慧大模型將是下一個爆發點。“大數據是世界的表達，從中訓練出的語言認知模型可以支援資訊服務，語言類大模型能夠提高自動駕駛、機器人等實體的智慧水準，但還需要視覺、聽覺、具身、交互等技術的發展。”

黃鐵軍告訴記者，目前的智慧涌現還只是靜態涌現，還不具備人腦的動態涌現能力。“未來有望通過類腦智慧實現真正擁有動態涌現能力的人工智慧。”

曾大軍認為，人工智慧大模型有望發展成為更加通用的人工智慧。“在不久的將來，人工智慧大模型將超越資訊域，結合硬體設施，發展成為與物理和人類世界互動的具象智慧，逐步縮小與真正的‘通用人工智慧’的差距。”

“預計未來智慧程度還將不斷提高，對各行業的帶動和影響更為深刻，這是其他技術難以比肩的。”黃鐵軍説。

在曾大軍看來，決策科學加人工智慧融合創新，能夠碰撞出非常多的火花。

“人工智慧，特別是經過知識自動推理的加持之後，能夠實現從已知到未知的跨越。”曾大軍進一步解釋，“更高層級的決策功能，比如産業態勢的研判、風險評估等，這種從未知到未知的決策，機器智慧有可能起到很大的輔助作用。”（記者 吳月輝 谷業凱）