谭铁牛院士：我国缺乏对整个AIGC技术的主导权｜大家谈AI第三期
整理｜景佑
今年，中国科学院院士谭铁牛在许多场合，探讨其对人工智能的发展现状和未来趋势的研究，为人工智能领域的发展提供了许多有价值的建议。
谭铁牛院士资料卡
中国科学院院士，计算机视觉、模式识别和人工智能领域的领军人物。英国皇家工程院赞誉他是模式识别领域的国际顶尖学者，其科研成果在许多重要的领域得到了实际工程应用。他提出的基于多通道滤波的纹理图像分析方法并将纹理分析用于语种、字体和笔迹识别，开辟了解决这类模式识别问题的新途径。
生成式人工智能概念是新的，课题是老的
7月，在第六届世界人工智能大会上，谭铁牛院士发表了以“生成式人工智能的发展态势”为主题的演讲，阐述了其对生成式人工智能的发展历程以及未来趋势的独特见解。
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1956年人工智能的概念提出来以后，已经经过了67年的发展。我觉得从三个维度和6句话大概能概括人工智能目前总体的发展现状：
技术维度：专用人工智能持续突破，多（通）用人工智能热度显著上升；（我在通用人工智能前面加了个“多”字，我认为当前大家所谈的通用人工智能用多用人工智能可能更加贴切。）
经济维度：人工智能产业应用如火如荼，创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地；
社会维度：人工智能上升为世界主要国家的重要发展战略，人工智能的社会影响日益凸显。
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毫无疑问在当下的人工智能领域，大家谈及最多的就是生成式人工智能。实际上，生成式人工智能就是基于算法、模型、规则生成文本、图像等内容的人工智能技术。生成式人工智能概念是新的，课题是老的。因为在概念提出来之前，我们就有各种方式来自动生成包括自然语言和图像在内的各种内容。
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我把生成式人工智能发展历程基本上分三个阶段，早期基于一些简单的模型生成简单的内容；大概80年代以后与这一次的浪潮之间，我把它叫做积累阶段；深度学习网络出现以后，形成快速发展的基本态势，特别是以ChatGDP为代表。
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目前生成式人工智能发展现状，我总结了五点：
可生成内容种类多、真实感强，比如数字人生成、3D自然场景重构；
生成式人工智能应用广泛渗透，比如通过语言模型和扩散模型设计蛋白质结构、智能编程工具Copilot X可以提高用户编程效率；
生成式人工智能全球竞争日趋激烈：近半年有近一百家公司、机构发布了大语言模型相关产品；生成式人工智能已经被多国重点布局；生成式人工智能也进一步推动AI芯片竞争；
生成式人工智能仍面临许多挑战：现有生成式人工智能的局限性，比如一一本正经信口开河、识其字不识其意；生成式人工智能面临的瓶颈问题，比如推理处于初步阶段、可解释性瓶颈、可靠性瓶颈、泛化性瓶颈、知识更新瓶颈、算力和能耗瓶颈；
生成式人工智能的社会影响日益凸显：生成式人工智能存在内生安全和滥用风险，比如AI诈骗、虚假信息、信息泄露等问题；社会各界高度关注生成式人工智能的风险。
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生成式人工智能的下一步发展，我也从六个维度发表下个人见解：
生成式大模型进一步向多模态、多任务演进。比如统一音视图文知识表示，打通不同行业的应用壁垒；
生成式AI在垂直领域向小而精发展；
生成式AI将促进人机协同创作成为新常态；
生成式AI将加速科研范式变革。未来是否会存在即经验范式、理论范式、计算范式、数据驱动范式之后的AI赋能范式？
- 生成式AI应用边界将持续拓展：虚实结合的数据多样化应用将成为新趋势；生成式AI可以用于优化产业结构，打造新的经济增长点和竞争制高点等； 生成式AI规管将进一步加强。
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最后，我小结5句话：
生成式人工智能是个新概念、老课题，当下突飞猛进，方兴未艾；
生成式人工智能并非尽善尽美，诸多挑战有待破解；
生成式人工智能应用前景广阔，当未雨绸缪，多措并举，加强监管，确保向善向好发展；
生成式人工智能不是人工智能的全部，要避免一叶障目，确保人工智能健康可持续发展；
人工智能还有很多不能，依然任重道远，生物启发的人工能依然是值得重视的研究方向。
面对人工智能热潮，须多措并举、精准施策
3月，谭铁牛院士在接受中国青年报的采访时，详细阐述了人工智能新一轮热潮的席卷下我国面临的风险与挑战，并分享了其建议。
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面临的风险与挑战主要有：
- 技术主导权缺乏带来技术落差不断扩大的风险。与美国等西方发达国家相比，我国在人工智能基础理论、训练数据和芯片算力等方面存在明显差距，导致我国缺乏对整个AIGC技术的主导权。
- 法规与治理体系不完善带来社会稳定与国家安全方面的风险。AIGC技术可能会被用来恶意伪造出严重威胁社会稳定和国家安全的谣言或虚假信息。
- 盲目跟风带来无序发展和资源浪费的风险。近期短短一周时间内，十余家国内互联网和科技企业宣布已布局AIGC技术，并且还有很多创业团队一拥而上。
- 过度渲染带来社会恐慌的风险。由于普罗大众对AIGC技术的真正内涵了解有限，一些媒体和自媒体的过度渲染极易导致不必要的失业焦虑和对隐私泄露的担忧。
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主要建议：
- 加强科技攻关，牢牢紧握AIGC技术主导权。持之以恒加强人工智能基础理论研究，着力推进人工智能基础与应用基础研究的前瞻性、战略性和系统性布局，既要聚焦AIGC技术，也要重视人工智能生成内容的鉴别技术研究。要大力推动数据资源的汇聚，破解“数据孤岛”，完善数据共享机制。加快构建国家顶层规划、龙头企业牵头、高校科研机构共同支撑的创新链产业链融合体系。
- 建立健全相应的法律法规，构建良好舆论环境，推动AIGC技术健康有序发展。依法依规推动AIGC技术的作品创作和内容传播，明确AIGC生成内容的身份标识与知识产权归属认定，明确AIGC生成内容过程中侵犯他人的责任界定，明确AIGC技术的应用红线，不断完善相关法律法规体系。加强舆论对AIGC技术的客观理性宣传，对社会公众普遍关心的热点问题，官方媒体要有针对性地正面引导、深入解读、回应关切，避免恶意炒作和行业泡沫。
- 坚持科学普及与科技创新并重，着力提升全民智能化素养与技能水平。大力普及人工智能基础知识，提高公众认知，使公众理性对待人工智能。面向人工智能技术的开发者和使用者，加强伦理教育和职业伦理培训，通过开设工程伦理课程，在相关职业资格考试中增加对伦理道德专业知识和人员自身道德素质的考核内容，全方位塑造道德伦理体系。构建高效对话机制和沟通平台，消除社会大众对人工智能的误解与恐慌。
- 健全研发、审核、应用与安全等多维标准规范体系，完善AIGC技术创新生态。比如，集聚政产学研用力量，聚焦学术术语、参考框架、算法模型、训练数据、技术平台，不断拓展和完善现有标准体系，推动AIGC技术的国际标准化。全面建立人工智能生成内容审核标准的评估验证机制，防止虚假信息或不良信息在网络上的广泛传播，规范AIGC技术、服务和产品在特定行业的应用范围和深度标准化建设。
- 积极参与人工智能国际合作和治理，为AIGC技术普惠人类社会提供中国方案。深化国际科技交流合作，深度参与全球人工智能科技治理，参与相关国际管理政策及标准的制定，前瞻研判人工智能技术带来的社会风险、伦理挑战，完善相关法律法规、伦理审查规则及监管框架，为人工智能技术健康发展特别是AIGC技术普惠人类社会贡献中国智慧、提供中国方案。
参考资料：
1.谭铁牛书记在2023世界人工智能大会中国移动“大模型与深度行业智能”创新论坛上作主旨演讲
2.谭铁牛委员：加强对人工智能内容生成技术的监管
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