推动生成式人工智能健康发展

生成式人工智能技术快速发展，涵盖了创意产业、医疗保健、虚拟现实、艺术和文化创作等多个领域，为各行各业带来更多创新、效率和价值。第十四届夏季达沃斯论坛发布《2023十大新兴技术报告》，其中就包括生成式人工智能。2023年7月13日，国家网信办等七部门发布《生成式人工智能服务管理暂行办法》，推动生成式人工智能向着健康发展和规范应用迈进。本期特邀专家围绕相关问题进行研讨。

深度嵌入生产生活全过程

生成式人工智能走进现实，将给经济社会发展带来怎样的变革？

(资料图)

余江（中国科学院科技战略咨询研究院研究员）：当前，以ChatGPT为代表的人工智能的前沿性突破给世界带来极大震撼，也给人们的生产生活带来深刻变化。生成式人工智能，是指基于算法、模型、规则来生成文本、图片、声音、视频、代码等内容的新一代人工智能技术，其与传统人工智能或简单神经网络学习最大的差异是具备自生成模式，可以实现闭环式学习体系的构建，通过从海量数据信息中自己学习要素，进而生成全新的、原创的专业知识内容或产品，并能持续提高自身能力，真正打破了我们熟悉的“专业知识壁垒”。生成式人工智能等突破性创新涌现，标志着世界进入新一轮创新活跃期和产业变革期。

值得注意的是，依托无处不在的数据与智能，当前除了在语言大模型方面有重大突破，人工智能领军企业还在研究构建针对不同类型业务数据进行高效训练的模型，包括代码、时间序列数据、表格数据、地理空间数据和IT事件数据等各类异质性极大的数据集。生成式人工智能不仅具备传统人工智能的分析、判断、决策功能，还能实现其所不及的创造性属性，加速了人工智能行业从决策式分析式向生成式跃进演化，强调学习归纳后进行演绎创造，生成新的知识内容，其本质是对生产力的大幅度提升和创造，这引起了世界各国科技界和产业界的高度重视。

具有创造性是生成式人工智能的核心特征。强大的对话能力和生成能力，能够处理超长文本，允许用长形式的内容创建、扩展会话、文档搜索，回答新问题、承认可能的错误、拒绝不适当的请求等，意味着当前人工智能颠覆了传统搜索模式，具有创造性将信息转化为知识的优势，不仅对我们熟悉的咨询、教学、考试等方面产生深远影响，在智能客服、游戏、虚拟人等领域也得到广泛应用。

人工智能持续取得突破，正不断催生新产业、新业态和新商业模式，培育经济发展新动能。生成式人工智能在商业端的应用开始跨越企业组织边界，深度集成到现有组织工作流程和系统中，对客户服务、供应链和网络安全等领域的关键业务流程进行重构，形成有影响力的新模式、新业务。生成式人工智能商业潜力的发挥，推动了利用与开发海量数据价值的进程，在信息生成、编辑和迭代方面，可以高效收集、整合各类数据，自动生成文本内容、图像。据国际咨询公司Gartner预测，到2025年，大型企业机构对外营销信息中的合成信息比例将上升到30%；到2030年，主要影视作品中AI生成内容的比例将上升到90%。在新的人工智能基础设施赋能下，生物制药、制造、材料科学等领域也开始变革业务流程。

生成式人工智能从营销、设计、建筑、内容领域向生命科学、制药、汽车、航空航天产业广泛渗透，正成为越来越多行业的新生产力核心元素，为更多客户创造全新价值。同时也要认识到，当前算法、模型、数据和算力的进步一日千里，亟需引导人工智能良性健康发展。人工智能系统能力及其固有的局限性是把双刃剑，在加强技术研发和创新的同时，需努力提高其安全性和可控性，有效识别潜在风险和漏洞并形成应对策略。需推进生成式人工智能发展所需的算力基础设施、优质数据集等建设。此外，还要营造可信的运行环境，通过提升算法透明度、水印技术等方式确保使用者知晓内容是否为人工智能生成。释放海量数据价值和生成式人工智能的商业潜力，需要提供法规保障，让更多用户受益，《生成式人工智能服务管理暂行办法》出台，展现了国家坚持发展和安全并重、促进创新和依法治理相结合的包容审慎原则。

产业界高度重视生成式人工智能的突破意义，近期各类大模型发布如火如荼。拥抱更美好的智能时代，关键在于推动人工智能深度嵌入经济社会生产生活全过程，依托数据与模型相互增强的双动力，以数智化赋能、激活和推动更多新业务新场景落地，坚持共生共赢的合作开放理念，营造充满活力的智能化创新生态圈，让生成式人工智能成为创新发展重要驱动力。

赋能千行百业潜力巨大

作为一项新技术，生成式人工智能在我国发展和应用情况怎样？如何充分释放其发展潜力？

武虹（中国科协创新战略研究院研究员）：大模型引发的生成式人工智能热潮，其关键变革性特征是通过学习现有数据并以自然语言而非编程语言实现创建文本、图像、视频、音频和代码等形式的新内容。生成式人工智能泛指借助AI手段由机器自动产出的多模态内容，其技术本身离不开算力、算法、数据三大要素的支撑，而作为AI技术产出的成果，可以与相关行业融合，赋能千行百业。《生成式人工智能服务管理暂行办法》规范了生成内容的服务管理，对生成式人工智能技术从算力（平台）、算法以及数据等维度进行了激励与约束，提升了在应用过程中的规范化程度，以激发多方协作，推动扩大行业未来增长空间。

伴随ChatGPT的火爆，人工智能行业格局发生巨大变化，由于市场拥挤、产品差异化不够，国外一些基于开源工具开发的大语言模型初创企业发展受阻，已进入裁员阶段，缺乏技术护城河和产品易复刻成为初创型企业可持续发展面临的关键问题。回观国内，近半年来国产生成式人工智能大模型亦备受业界关注。今年3月16日，百度推出搭载文心大模型的文心一言，对标ChatGPT。其后，更多巨头企业跟进发布大模型。4月8日，华为更新盘古大模型；4月10日，商汤科技推出商量SenseChat；4月11日，阿里巴巴推出通义千问，字节跳动、科大讯飞、京东、腾讯等互联网巨头也相继在该领域布局。科技部新一代人工智能发展研究中心5月底发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，当前国内10亿参数规模以上的大模型已发布79个。数据显示，我国人工智能核心产业规模达到5000亿元，企业数量超过4300家，生成式人工智能大模型成为近期热度最高的领域。从目前状况来看，国内生成式人工智能底层算法及实现与发达国家还存在一定差距，算力存在限制，加之国外基础模型自身也在不断演进与发展，作为上层应用的人工智能产业或在不短的时间内处于紧密跟随的动荡期。

大模型作为生成式人工智能最基础、最核心的工具，可作为底层技术，在此基础上垂直应用于各个产业和复杂场景。国内大型科技企业研发的人工智能大模型已布局办公、娱乐、生活、金融、医疗、教育、工业、自动驾驶、智慧城市等多个领域。例如，百度文心大模型已率先应用于百度搜索、信息流、智能驾驶、百度地图、小度智能屏等内部重要产品，并在能源、金融、传媒、社科等领域与国家电网、浦发银行、泰康保险集团、上海辞书出版社等开展外部应用实践。华为盘古大模型专注于企业市场服务，已在能源、零售、金融、工业、医疗、环境、物流等领域完成场景验证。公开信息显示，在医药领域，利用药物分子大模型可将先导药研发周期缩短至1个月，研发成本降低约70%；在气象领域，可提供秒级全球气象预报，预测速度提高了万倍以上；在工业领域，可提升样本筛选效率约30倍，筛选质量提高约5倍，同时降低开发成本90%，但目前尚无关于盘古大模型的外部评估信息。