編者按
如今，人工智能（AI）在以大模型為核心實現著更加快速的發展，并正在向一個嶄新時代全速邁進。“大模型在改變人工智能的同時，也在改變著全世界”似乎在一夜之間成為科技界公認的客觀事實。與此同時，大模型也在和元宇宙、區塊鏈、Web3.0等一眾“風口”爭奪誰主沉浮的風浪中突出重圍，搶盡風頭。圍繞AI和大模型“你中有我、我中有你”的親密關系，站在全新起點的人工智能發展將走向何方，也正在成為科技界乃至全社會東猜西揣的熱點思考之一。
數智前瞻
唯有通過人工智能的范式革命建立信息學科范式，才能獲得人工智能研究的源頭創新和整體創新。
創新AI范式 爭取通用大模型光明前景
■ 中國經濟時報記者 林春霞
自ChatGPT橫空出世以來，在短短半年時間里，大語言模型給我們帶來方方面面的震撼，搜索、創意創作、代碼生成脫胎換骨。在大模型助力AI快速發展的新時代，如何準確把握人工智能的走向，使之更廣泛應用于不同場景，成了業界爭奪的焦點。那么，通用大模型AI發展現狀如何，其在商業應用領域呈現哪些特點，前景是否可期？
通用大模型AI尚處科學進展滯后的初期階段
中國社會科學院信息化研究中心主任姜奇平在接受中國經濟時報記者采訪時表示，通用大模型AI當前發展處于技術飛速突破，但科學進展滯后的初期階段。技術突破表現在其將相關關系與因果關系結合，突破了大數據“相關而非因果”算法的局限。科學滯后是指人工智能范式革命仍然沒有發生，突出問題表現為在物質科學觀束縛下，信息、知識、智能的主體因素（如價值因素和內容因素）被系統地忽略，AI表現出對物質客體把握能力強，而對主客相互作用把握能力弱的“偏癱”現象。在現象上表現為一些明星技術成為“大眾眼中的專家”“專家眼中的大眾”，技術強而科學弱。
姜奇平分析認為，通用大模型AI對商業應用的影響，是在不需要專家級高端智能情況下，可以替代一些簡單歸納型的知識勞動，但仍不能替代真正的專家進行知識發現。目前，主要適合一些非創造性的腦力勞動，如助手型的工作。在一些“人算不如天算”的高風險決策、預測領域的應用效果，還有待觀察。
向高級階段邁進還需經歷漫長過程
通用大模型AI雖被業界看好，但要獲得光明前景，唯有通過人工智能的范式革命建立信息學科范式，才能獲得人工智能研究的源頭創新和整體創新。
姜奇平認為，未來人工智能發展，需要新科學范式、新信息范式的突破。人工智能范式革命乃是推動物質學科主導的科學時代轉變到信息學科主導的科學新時代的引擎和橋梁。
在姜奇平看來，目前通用大模型發展存在一定障礙，根本原因在于它援引的是物質學科范式，而把人排除在外。物質學科范式僅僅把物質客體的結構與功能作為自己的研究對象，徹底地排除了主體的一切因素，因而也就排除了價值和內容的立足點，徹底否決了從形式加工出價值和內容的可能性。
因此，姜奇平分析認為，從目前來看，通用大模型AI從初級階段邁向高級階段還需要一個漫長的“交學費”過程。因為其目前主導的思路，是完全用物理學看待物的觀點來看待物與人同時產生作用的人工智能。只有通過人工智能的范式革命建立兼具主客體特征的信息學科范式，才能獲得人工智能研究的源頭創新和整體創新，進入人工智能發展的高級階段。
“當然，在出現真正的突破之前，應用可以發揮引導作用。”姜奇平表示，因為應用可以由人主導進行價值判斷，以彌補機器在價值判斷上的無能。在應用過程中需要注意的是，堅持以人為本，以應用需求主導技術能力發揮，將人的價值能力與機器的物質能力結合起來。總之，通用大模型AI應用不能搞“無人駕駛”，要讓人“駕駛”機器。
人工智能應優先應用于制造業領域
人工智能重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，形成從宏觀到微觀各領域的智能化新需求，催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式。
人工智能與制造業融合，是指將人工智能技術應用到制造業，使制造業在數字化和網絡化的基礎上，實現機器的自動反饋和自主優化。人工智能在制造業中的應用廣泛，圍繞提升效率、降低成本、增加產品和服務價值以及探索新業務模式等價值定位產生了不同的應用場景。
“制造業的智能化決定了一個國家的實力，人工智能在制造業領域應該得到優先發展。”中央財經大學中國互聯網經濟研究院副院長歐陽日輝對中國經濟時報記者表示，制造業的智能化決定了一個國家的實力，人工智能在制造業領域應該得到優先發展。按照應用領域，我國人工智能可分為視覺人工智能、決策類人工智能、語音及語義人工智能等類別。經過多年的發展和實踐，我國人工智能已廣泛應用于城市管理、金融、零售、制造等諸多領域。其中，電子、汽車、能源電力行業人工智能預備度較高，應用市場的規模和增長領先于其他行業，“人、機、物三元智能融合是未來信息技術的發展方向，物設備的智能化將是最大的市場，必將形成新的產業生態。”
數智新風向
創新AI范式 爭取通用大模型光明前景
■ 中國經濟時報記者 胡畔
大模型時代的到來使得人工智能（AI）邁入了一個新的發展階段。在這個階段，專業性大模型的開發和應用成為了行業關注的焦點。
應用場景豐富是中國AI發展的優勢
中央財經大學中國互聯網經濟研究院副院長歐陽日輝在接受中國經濟時報記者采訪時表示，人工智能重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，形成從宏觀到微觀各領域的智能化新需求，催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式。按照應用領域，我國人工智能可分為視覺人工智能、決策類人工智能、語音及語義人工智能等類別。經過多年的發展和實踐，我國人工智能已廣泛應用于城市管理、金融、零售、制造等諸多領域。
在大模型助力AI快速發展的新時代，準確把握人工智能的走向已被視為抓住未來發展的關鍵。
歐陽日輝表示，近年來，我國人工智能產業取得長足發展。百度、阿里、華為、騰訊、科大訊飛、云從科技、京東等人工智能開放平臺已初步具備支撐產業快速發展的能力。
以國內涉足人工智能大模型訓練的機構為例，主要分為大型科技公司、科研院校和初創科技團隊三類。從大模型的布局體系來看，百度、阿里、華為等大型科技公司從算力層、平臺層、模型層、應用層進行了四位一體的全面布局，科研院校及初創科技公司主要以研發大模型算法及細分領域應用為主；從大模型參數量看，大型科技公司的參數量遠大于科研院所，但基本都處于千億及以上規模；從大模型應用方向看，大部分企業前期以內部應用為主，后續主要向B端企業拓展服務，預計少數企業將在C端市場形成規模。總體來說，業界普遍認為國內大模型與GPT-3的水平相當，與GPT-4仍有較大差距。
“人工智能的本質是知識自動化。知識自動化致力于利用人工智能完成大部分白領工作，未來的白領將主要從事創造性和決策性的工作。雖然我們在AIGC大模型方面暫時落后于美國，但我國在人工智能領域更有可能領先世界。中國的優勢在于應用場景豐富，擁有超大規模市場。問題導向，應用牽引和市場驅動我國技術進步和企業發展，是中國式技術發展和創新道路。”歐陽日輝說。
為大模型AI的發展提供可持續的環境
當下，我國專業性大模型AI的開發仍然面臨一些挑戰和限制。一方面，大模型的訓練需要龐大的計算資源和時間，這對于一些中小型企業和研究機構來說是一個難以逾越的壁壘。另一方面，大模型的訓練數據需要大量的人工標注和清洗，這對于一些領域專業性較高的任務來說是一個復雜而耗時的過程。此外，大模型的應用也面臨著數據隱私和安全性的挑戰，如何保護用戶數據和防止濫用成為了亟待解決的問題。
對此，專家建議，首先要加大對大模型訓練數據和算法模型的研究和投入，進一步提高其準確性和效率。其次要加強跨學科的合作，匯集各領域的專業知識和資源，推動大模型AI在各個行業的應用落地。此外，要制定相應的政策和法規，加強數據隱私和安全保護，為大模型AI的發展提供可持續的環境。
歐陽日輝強調，要深化產學研用融合，高校和科研院所的科研人員要真正把企業作為技術創新的主體，不把企業當做所謂科研成果轉移的接受者，研究要圍繞企業需要、回答企業的提問，經世致用；高校人工智能人才培養堅持以“需求導向、應用驅動”“項目牽引、多元支持”“跨界融合、精準培養”為基本原則，探索以問題為導向的學科交叉人才培養模式。
總而言之，盡管存在一些挑戰，專業性大模型AI的前景依然十分廣闊。未來，隨著計算技術的進步和算法模型的不斷優化，大模型的開發和應用將變得更加普遍和可行，大模型AI也將更好地適應各行各業的專業性需求，為醫療、金融、教育、能源等領域帶來更多的創新和發展機會。
相信，通過持續地創新和合作，專業性大模型AI將為社會帶來更多的創造力和效益，引領人工智能邁向一個更加繁榮和可持續的未來。
數智講堂
專業性大模型AI開發：掌握未來發展的關鍵
■ 趙祚翔
今年6月初，Neuralink宣布腦機接口（BCI）技術已獲得美國食品藥品監督管理局（FDA）的批準，可以對人體進行首次測試。這對該公司進一步開展BCI研發、應用和推廣來說是一個重要的里程碑。
Neuralink旨在開發可以植入人腦的微芯片，以幫助恢復人們的視力和行動能力。植入人腦的微芯片被設計成能夠解讀大腦信號，并使用藍牙技術將信息傳輸到外部設備。BCI研發早期的應用主要集中在幫助殘疾人群恢復運動功能，但近年來，BCI技術已經在軍事、航天等特殊環境場合中發揮重要作用，這也是美國國防高級研究計劃局（DARPA）等機構大力支持BCI技術發展的原因之一。這次最新的人體測試批準不僅對該公司來說是一個積極的發展，也可能對具身智能的研究帶來革命性突破。
Neuralink腦機接口的發展具有多方面的潛在影響。首先，它可以增強感知能力，恢復或增強殘疾人或感覺障礙患者的感知功能，使他們能夠以新的方式感知和與世界互動，從而帶來更全面和沉浸式的感知體驗。其次，該技術可以幫助癱瘓或運動障礙的人恢復運動和控制能力，通過連接大腦和外部設備實現對其直接控制，提供更好的移動性和獨立性。
此外，腦機接口有可能通過直接交流實現發展大腦與計算機之間的連接，增強認知能力，改善記憶、信息處理和決策能力。促進人類思維與人工智能系統之間的無縫交互，實現人機共生，充分發揮雙方的優勢。在具身智能（EmbodiedAI）的應用層面，腦機接口的發展可能實現將智能算法與機器人的感知、行動和環境交互能力相結合，通過融合感知、決策和行動的能力，使個體能夠更直觀高效地控制和與技術互動，從而開創人機協作的新形式，使機器成為人類能力的自然延伸。
未來，隨著腦機接口技術可能產生的顛覆性突破，具身智能的發展有望在以下幾個場景中產生重要的影響。
第一，增強人機交互。具身智能和腦機接口技術的結合有望改善人與機器之間的交互方式。通過直接與人類大腦連接，腦機接口可以實現更快速、更直觀的信息交流，將人類思維轉化為機器可以理解和處理的指令。這將極大地拓展了人與計算機之間的界面，提供了更自然、更高效的交互方式。
第二，實現醫療應用的突破。腦機接口技術在醫療領域具有巨大潛力。它可以被用于幫助治療神經系統疾病和損傷，例如帕金森病、脊髓損傷等。通過與大腦直接進行交互，腦機接口可以幫助恢復運動功能、改善聽覺和視覺障礙，甚至可以成為人工假肢的控制方式。此外，它還可以提供一種新的方式來研究和理解大腦的工作原理，推動神經科學的發展。
第三，提升人類自身學習能力。具身智能和腦機接口技術有望為人類提供一種增強能力的途徑。通過與機器的融合，人類可以獲得更強大的計算和信息處理能力，進一步擴展自身的智力和能力范圍。這可能會帶來諸如增強記憶、提高學習能力、實現思維與計算的融合等方面的突破。
第四，實現虛擬現實和增強現實體驗的增強。腦機接口可以提供更直接、沉浸式的虛擬現實和增強現實體驗。通過連接大腦和虛擬現實設備，人們可以獲得更逼真的感官體驗，進一步深入虛擬世界或增強現實環境。
當前，盡管腦機接口技術在理論上具有巨大潛力，但實際的應用和發展仍面臨挑戰和限制。技術的成熟和商業化還需要時間，同時需要解決技術可行性、成本效益、安全性和可接受性等問題。此外，隨著具身智能的發展，涉及到倫理和道德的問題也變得尤為重要。例如，如何保護個人隱私和數據安全？如何確保技術的公平和可訪問性？如何平衡技術的發展和人類價值觀之間的關系？這些問題需要社會、法律和倫理學界的共同關注和探討。
（作者系中國科學院科技戰略咨詢研究院博士、助理研究員）
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