黃莉玲　李玲

從ChatGPT到最新推出的文生視頻模型Sora，“人工智能”是近年全國兩會上的科技熱話題。今年全國兩會期間，全國政協(xié)委員、中國工程院院士、湖南工商大學黨委書記、湘江實驗室主任陳曉紅提交了一份《規(guī)范大模型建設生態(tài)，助力新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展》的提案。

近日，陳曉紅接受了南都記者的專訪。她表示，目前我國在AI開源框架方面尚未被“卡脖子”，想要真正在AI基礎大模型領域形成國際影響力和話語權，亟待在底層平臺和原創(chuàng)算法上取得突破。

AI率先會為三個行業(yè)帶來深刻變革

南都：生成式AI的爆發(fā)持續(xù)引發(fā)科技圈討論，您怎么看待這波生成式AI熱潮？它將對哪些行業(yè)和產(chǎn)業(yè)帶來顛覆性沖擊？

陳曉紅：隨著ChatGPT、Sora等各類生成式AI的出現(xiàn)，人工智能熱潮給各行各業(yè)帶來了一系列技術創(chuàng)新和應用的可能性。目前，生成式AI在自然語言處理與圖像生成這些細分領域，已經(jīng)開辟出了可商用模型與應用模式。

面對AIGC的飛速發(fā)展，我認為對于以下幾個行業(yè)，生成式AI可能會率先產(chǎn)生深刻變革：一是媒體與娛樂行業(yè)，從創(chuàng)作到消費，生成式AI為內(nèi)容生產(chǎn)提速和個性化推薦定制提供了新的途徑。二是醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)，生成式AI對于醫(yī)療圖像的解讀能力，將會提高輔助診斷的準確性，也引發(fā)基礎醫(yī)學研究和藥物研發(fā)的模式變革。三是教育行業(yè)，生成式AI個性化、定制化教育內(nèi)容可提供更符合學習者需求的學習體驗，進而改變教與學之間的關系，甚至重構教育的體系、結構和模式。

南都：在OpenAI接連推出王炸產(chǎn)品后，也有疑問提出為什么中國沒有辦法出現(xiàn)類似引領科技浪潮的產(chǎn)品。當前我國AIGC領城的技術現(xiàn)狀如何？怎樣提升我們的AI創(chuàng)新力？

陳曉紅：自從2023年ChatGPT推出以來，實際上我國自己的生成式AI、大模型也一直在研究、發(fā)展，出現(xiàn)了“百模大戰(zhàn)”的競爭格局。盡管我國在通用大模型領域和國外還有較大差距，但在垂直領域，如智能制造、智慧交通、智慧醫(yī)療等領域仍然有大的發(fā)展機會，可走出一條具有中國特色的大模型發(fā)展之路。

南都：一些國家的部分AI關鍵核心技術仍對中國實行“卡脖子”政策。您認為，應當如何提升AI基礎大模型的自主研發(fā)實力和加強國際話語權建設？

陳曉紅：世界各國都將人工智能視為未來大國競爭的焦點。因此，國際上一些國家對我國的AI關鍵核心技術實行了“卡脖子”政策。但是，我們也看到，我國垂直領域的大模型參數(shù)量通常只需要百億規(guī)模，這一方面可以緩解我國在算力需求方面的壓力，另一方面，我國也可以采取許多措施，如提高算力利用效率，加快高性能芯片等硬件技術的突破，開展國際合作和創(chuàng)新算力供給的商業(yè)模式等，突破國外對我國AI算力的封鎖。

此外，當前我國在AI領域的另一個問題是底層技術和原創(chuàng)核心算法不足。雖然這方面因為開源框架尚未被“卡脖子”，但是真正要在AI基礎大模型領域形成國際影響力和話語權，我國亟待在底層平臺和原創(chuàng)算法上取得突破。

談“AI威脅論”

南都：AI技術火熱的同時也帶來了新的治理挑戰(zhàn)，不少人擔憂人類終有一日會被AI取代。你怎么看待AI帶來的倫理與治理挑戰(zhàn)？

陳曉紅：AI帶來倫理與治理的挑戰(zhàn)在一定程度上是不可避免的。人工智能已然深度介入人類社會，因此，我們應該正視這種挑戰(zhàn)，在發(fā)展人工智能的過程中探求解決方案。

從勞動力的角度看，AI確實會取代部分人類簡單勞動力，推動勞動結構轉(zhuǎn)型升級，但是我們也應該理性認識到，AI不是對人類勞動能力的完全替代，而是對勞動者提出了更高的要求，要求勞動者掌握科學知識，將技術的發(fā)展內(nèi)化為自身能力，在更具創(chuàng)造性的工作中實現(xiàn)自身價值。

AI可以從海量數(shù)據(jù)中總結規(guī)律，在理解和解決專業(yè)性問題上已展現(xiàn)強大威力，但還難以跨領域、綜合性地處理問題。而人卻能在大量知識的基礎上，綜合性地建構起整個世界、人生的觀念和體系，這是人類獨特的“智”。同時，創(chuàng)造力是人類所獨有的并締造著人類文明的能力，這是人類的“能”。此外，人在情感關懷、社會交往和心靈溝通方面的需求 始終存在，并將被更加看重，這是人類的“芯”。

因此在智能時代，我們要做的就是站到比智能科技更高的山峰，去做那些AI技術難以做到、難以做好的事情，甚至給AI技術指引方向。