中國網/中國發展門戶網訊 （記者馬驊）“大算力突破了演算法的演進瓶頸，人工智慧賦能了新一代資訊技術創新，帶動了技術革命的加速。數字經濟實際上也是工業經濟的一種形式。”中國工程院院士、中國網際網路協會諮詢委員會主任鄔賀銓9月24日在第四屆智庫科學與工程研討會上表示。

圖為中國工程院院士、中國網際網路協會諮詢委員會主任鄔賀銓作題為“AI與智庫”的報告。中國網 鄭亮攝

鄔賀銓指出，人工智慧ChatGPT的出現，已經不僅僅是“做A和B的選擇題”，而是可以創造內容，即主要由數據驅動的生成式。未來在這種數據驅動下，還可能有養成式，也稱互動式。

鄔賀銓表示，大模型往往是網際網路的大企業、研究機構，在有足夠的算力、數據、人才、應用場景和閉環生態的前提下，才能進行開發，門檻很高。多數行業的大企業沒有自行開發大模型的能力，而網際網路大企業和科研機構的大模型不了解行業，因此難以直接應用到行業中。為解決以上困境，現在的一種趨勢是，網際網路企業和科研企業開發大模型與行業合作，加上行業和企業自身數據，再在原有基礎大模型上針對應用場景進行調優、量化、場景遷移等，幫助模型適應行業需要，變成一種小模型。

關於人工智慧對智庫發展帶來的影響，鄔賀銓認為，人工智慧可以幫助諮詢研究，但不能完全取代人工。人工智慧大模型具有一定的邏輯推理和判斷能力，但生成式的人工智慧推理過程是不透明的，很難保證它的結論預期性和可信性，在利用人工智慧作重要決策時，還需要識別結論是否可信。對此，他建議，運用有監督學習思維鏈的模式，在訓練ChatGPT時引入有監督學習，通過人工不斷交互，引導人工智慧大模型進行思維推理；變換場景，用以檢驗大模型合理性；有意加入反事實數據，用一些錯誤的內容引導大模型，以檢測它的辨別能力。

鄔賀銓表示，隨著人工智慧大模型的興起，傳統的智庫工作是可以被取代的，企業可以自動化許多流程，不需要人工干預，實現提質增效降碳。高端智庫也面臨挑戰，但並不意味著不需要智庫。智庫需要儘快適應人工智慧時代，人工智慧長于戰術分析，但不擅長戰略思考，這是高端智庫團隊彰顯能力之所在。

鄔賀銓強調，僅靠智庫專家的大腦和經驗，已經跟不上政府和企業的需要，“智庫需要學習AI，駕馭AI，將AI作為助手，‘高端智庫+AI’會顯示出高於AI的決策諮詢能力。”他説。

據悉，第四屆智庫科學與工程研討會由中國科學院科技戰略諮詢研究院、中國發展戰略學研究會、國際歐亞科學院中國科學中心共同主辦，中國發展戰略學研究會智庫專業委員會承辦。