編者按：黨的二十大報(bào)告指出，加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群。圍繞履行國家高端智庫職責(zé)，中國經(jīng)濟(jì)信息社數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究中心深入訪談數(shù)字經(jīng)濟(jì)權(quán)威專家，搭建思想交流平臺(tái)，助力數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

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新華財(cái)經(jīng)北京8月23日電（李倩倩）以ChatGPT為代表的生成式人工智能自推出以來持續(xù)引發(fā)關(guān)注。近日，中國科學(xué)院院士、清華大學(xué)人工智能研究院名譽(yù)院長張鈸在訪談中表示，ChatGPT的出現(xiàn)或意味著人工智能（AI）產(chǎn)業(yè)向通用性邁出了重要一步，隨著基礎(chǔ)模型不斷發(fā)展，未來AI技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域?qū)⑦M(jìn)一步拓寬。針對生成式人工智能大模型面臨的安全性和穩(wěn)定性方面的挑戰(zhàn)，他認(rèn)為，人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展與治理應(yīng)同時(shí)并進(jìn)。

人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展“緩慢曲折”

“與信息科技產(chǎn)業(yè)持續(xù)高速的發(fā)展態(tài)勢相比，人工智能產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)緩慢曲折發(fā)展的特點(diǎn)。”張鈸指出，人工智能產(chǎn)業(yè)和信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展范式存在明顯差異。

具體而言，他指出，信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展建立在完善的信息科學(xué)技術(shù)基礎(chǔ)理論支撐的基礎(chǔ)上，其硬件和軟件屬于“通用型”，能夠普遍應(yīng)用在各行各業(yè)。而人工智能產(chǎn)業(yè)尚缺乏理論基礎(chǔ)，無論是基于知識(shí)驅(qū)動(dòng)模型的第一代人工智能產(chǎn)業(yè)，還是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的第二代人工智能產(chǎn)業(yè)，其軟硬件都以模型和算法為基礎(chǔ)建立，屬于“專用型”，與應(yīng)用場景和應(yīng)用領(lǐng)域緊密相關(guān)。

ChatGPT向通用人工智能邁出了一步

值得注意的是，去年11月ChatGPT的問世打破了現(xiàn)有人工智能技術(shù)的局限，對人工智能發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。

張鈸認(rèn)為，基于人工智能視角，ChatGPT至少實(shí)現(xiàn)了兩大突破：首先，以ChatGPT為代表的大語言模型，轉(zhuǎn)變了傳統(tǒng)的只處理文本形式的缺陷，使機(jī)器具備了處理文本語義的能力，并能與人進(jìn)行自然對話。其次，在ChatGPT出現(xiàn)之前，人工智能僅能在限定領(lǐng)域里完成單個(gè)任務(wù)，沒有實(shí)現(xiàn)通用人工智能，而ChatGPT在對話領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了通用性，不受領(lǐng)域限制，因此可以說ChatGPT向通用人工智能邁出了一步。

“只有跟領(lǐng)域脫鉤，才有可能建立起人工智能的通用理論。ChatGPT在自然語言處理上實(shí)現(xiàn)了與領(lǐng)域無關(guān)，是人工智能的一個(gè)重大突破。”張鈸說。

從應(yīng)用層面來看，目前人工智能技術(shù)已在交通、健康、教育、安全、娛樂、金融、智能制造等多個(gè)領(lǐng)域得到應(yīng)用，覆蓋范圍廣泛，涉及行業(yè)眾多。張鈸認(rèn)為，隨著基礎(chǔ)模型的突破，作為“AI大模型+機(jī)器人”結(jié)合的通用智能機(jī)器人（具身智能）有望迎來發(fā)展機(jī)遇。

大模型時(shí)代AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展應(yīng)開放與治理同行

不過，張鈸強(qiáng)調(diào)，ChatGPT僅在語言處理領(lǐng)域達(dá)到了預(yù)期目標(biāo)，目前還不能被稱為通用人工智能。同時(shí)，作為一種基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理模型，ChatGPT在結(jié)果輸出上具有一定的隨機(jī)性，不太適合應(yīng)用于不確定、多變、關(guān)鍵和復(fù)雜的環(huán)境，同時(shí)還存在質(zhì)量不一致、不可控、自我解釋能力差、常識(shí)和推理能力不足等缺陷，這也使得人工智能治理的重要性凸顯。

對此，張鈸認(rèn)為，人工智能治理既包括對模型本身的治理，也包括對模型使用者的治理。其中，對模型的治理可通過人工智能對齊（AI Alignment），由人類幫助它通過監(jiān)督學(xué)習(xí)（supervised learning）、使用人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）等方式進(jìn)行治理；對模型使用者的治理則重點(diǎn)需要防止濫用、誤用等。

基于生成式人工智能大模型的特點(diǎn)，張鈸認(rèn)為，人工智能產(chǎn)業(yè)的開放與治理應(yīng)同時(shí)進(jìn)行，邊開放邊治理，治理的最終目的是為了加快推進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展和迭代升級。

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