技术创新赋能AI产业加速发展 | 社会科学报
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治国理政
今年的政府工作报告指出，近五年来，我国科技创新成果丰硕，构建新型举国体制，组建国家实验室，分批推进全国重点实验室重组。一些关键核心技术攻关取得新突破，载人航天、探月探火、深海深地探测、超级计算机、卫星导航、量子信息、核电技术、大飞机制造、人工智能等领域创新成果不断涌现。全社会研发经费投入强度从2.1%提高到2.5%以上，科技进步贡献率提高到60%以上，创新支撑发展能力不断增强。
最近，历史上增长最快的消费应用程序ChatGPT，引发了全球的关注。人们关心的是，它是否代表着通用人工智能的未来？全球科技产业格局是否将重构？随着人工智能产业的加速变革，机遇和挑战也不断向我们涌来。
原文：《技术创新赋能AI产业加速发展》
作者 |本报记者 杜娟
图片 |网络
我国人工智能产业发展步伐加快
近年来，我国加快科技产业战略布局、实现高水平科技自立自强的步伐越迈越大。在去年第六届世界智能大会上发布的《中国新一代人工智能科技产业发展报告（2022）》指出，中国人工智能科技产业技术体系包括大数据和云计算、物联网、5G、智能机器人、计算机视觉等17类技术。中国信息通信研究院预计，2022年我国人工智能核心产业规模（增加值）达到5080亿元，同比增长18%。
2022年11月底，美国人工智能研究实验室OpenAI推出聊天机器人程序ChatGPT。该程序基于语言大模型，使用了Transformer神经网络架构，连接大量语料库训练模型，具备了海量知识储备，并能根据聊天的上下文进行互动的能力，还能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。仅仅两个多月的时间，其注册用户数就突破了一个亿，成为历史上成长最快的消费者应用软件产品。 ChatGPT的横空出世，让不少业内人士认为，人工智能发展的大模型时代已经到来。
在今年全国两会上，多位参会的代表委员就关注到ChatGPT。 全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰对媒体表示，中国必须尽快推出能够实现智慧能力自进化的认知智能大模型，让行业尽快享受 AI 红利。 全国人大代表、中国工程院院士张伯礼建议用AI等先进技术改造医药传统产业，推动智慧制药。
业界对此也抱有很高期待。 西安交通大学人工智能学院副院长兰旭光在接受本报记者采访时表示, 未来人工智能在物理世界作用方面还有很大发展空间，下一步可能是把知识从语言层转向动作空间，即与真实物理世界交互的研究。日前，复旦大学与清华大学的科研团队联合在《信息与电子工程前沿（英文）》（FITEE）上刊发的论文也指出，作为大型语言模型的代表，结合了许多前沿自然语言处理技术的ChatGPT无疑引领了现阶段人工智能的发展。论文认为，可信的人工智能、对话式搜索引擎和通用人工智能是人工智能未来的发展方向。
对此， 上海人工智能研究院首席技术官王资凯指出，OpenAI引发的这一轮创新是由云厂商和大模型构建者搭建了较完善的基础设施，人工智能生态中的活跃开发者完善开发工具，再同产业专家共同赋能细分行业的变革。这一轮技术变革大概率会在短期内让机器替代人类工作，比如初级信息收集、程序设计、稿件撰写，中期内出现信息爆炸和过载，机器与人协同生成的内容将会越来越多，长期将出现项目外包和人力外包行业中心的转移，以往的中心是人力丰富和教育较强的国家，这个市场的未来属于能够充分利用人工智能技术的国家。
AI技术带来的挑战
从元宇宙到ChatGPT，人工智能从技术到产业落地的进程正在不断深化。 当前，面对国外在人工智能大模型发展的领先优势，要认识到我们所面对的是新一轮的技术产业变革，需要尽快形成正确认知，并抓住技术发展的“时间窗口”。
需要从技术层面厘清认知。 同济大学上海自主智能无人系统科学中心教授何斌在接受记者采访时表示，当前人工智能技术创新已呈现多点开花、由表及深的特点，由ChatGPT给科技界和行业的启发来看，各行各业大模型将提高行业的生产效率，提升生产质量，也将改变产业的格局，催生数据获取、数据分析、数据应用等产业，将带来一些重复性劳动行业和产业的衰退。
王资凯表示，当前首要的是要意识到大模型技术的价值和潜力。对这轮技术革命的一些错误理解将让我们错失很多机会。有不少媒体专注于讨论ChatGPT在细分领域问题上出现了这样那样的错误，即忽略了大语言模型与人相比的优势。在实际工作场景中存在大量信息整理收集加工提炼的任务，生产力的变动必将带来效率的提升和生产关系的重组。
人工智能的迭代特点使得创新成为技术与行业变革的重要驱动力。在新发展背景下，科学研究范式、科技创新模式和科研活动的组织形式都在发生深刻变化。 同济大学上海市产业创新生态系统研究中心执行主任陈强认为，我们需要思考的问题是如何建立和完善创新生态，推动更多的策源性成果、产品和服务创新涌现。“其背后的底层逻辑是什么？所需要的生态条件是什么？这对我们部署创新链和产业链来说，都是值得思考的问题。” 基于此，他提出了当前两个较为明显的短板：一是能够深度洞察技术前沿发展趋势、具有较强建构能力、能够组织高水平大规模科学研究活动的战略科学家还比较少。二是在一些前沿技术领域，基础性技术发展与国外先进水平仍有较大差距。
两会期间， 全国人大代表、复旦大学校长金力在接受《光明日报》采访时表示，“我国在集成电路、人工智能等领域面临的‘卡脖子’问题，根本上是因为起引领支撑作用的基础研究还不足，核心科学问题有待进一步解决。一些目标面向世界科技前沿的基础研究，实际上没有足够聚焦核心科学问题，而是在别人的框架下做跟踪型、验证型研究，无法转化为未来在该领域的自主突破和技术优势。一些面向应用导向的基础研究还没有真正围绕应用需求，解决不了实践问题。”他表示，真正的原始创新来自基础研究，要夯实科技自立自强根基。
元宇宙、ChatGPT乃至即将到来的大模型时代，为我们展开了一个广阔而深远的蓝图，但未知的探索可能也面临潜藏的风险“黑洞”。最近， 清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松提醒，ChatGPT的产业化可能引发一些法律和伦理问题，如果不加以限制，互联网上的一些内容可能快速超过人类文明生产的内容。其产生的文本是否有版权？如果有，可能形成某种形式的内容垄断，发生冲突（人机、机机）；如果没有，则完全忽视了模型设计者的贡献。另外，伦理的考量也难有定论，比如“虚情假意的艺术应该被人类接受吗？”“人类对人工智能艺术作品宽容度在哪里？”，等等。这些问题的讨论在未来还会持续很长时间。
构筑自立自强技术创新体系
百度近日已推出中文版聊天机器人“文心一言”。早在2021年，北京创建国家人工智能创新应用先导区，提出实施“科技冬奥”，并在冬奥会上将人工智能技术成功落地，送餐机器人、防疫机器人、人工智能裁判、AI手语主播等让人们感受到人工智能技术的应用潜力。近日，中共中央、国务院又印发《数字中国建设整体布局规划》提出要强化数字中国关键能力，构筑自立自强的数字技术创新体系，筑牢可信可控的数字安全屏障。文件中提到要夯实数字基础设施和数据资源体系“两大基础”。 如何促进技术创新尽快实现并赋能产业发展，必须从多个方面来推进。
首先，要加快研究和解决技术短板，才能迎接挑战。兰旭光直言不讳：“没有算力，所有的创新都会受限”。目前，算力支撑是我们的短板，芯片的设计是人工智能产业发展的关键，这个问题需要我们去攻克。 何斌则建议要加强产教融合和科教融合，特别是ChatGPT对教育行业冲击很大，传统的教和学的过程也将面临挑战。
构建良好的技术研发生态，实现产业落地是关键环节。苏楠认为，人工智能大模型或将成为数字化平台的“底座”，需要支持企业进一步提升大模型构建和训练水平，需要提高相关数字基础设施的供给能力，需要支持高质量的数据集开发，提高数据流通共享水平。从人工智能技术应用看，我国具有市场规模大、用户类型多和应用场景丰富等优势，需要在鼓励开放和探索更多应用场景，为技术应用和升级提供广阔空间，也需要支持人工智能产业链上下游开放合作、共同开发，构建多层共生和多主体协同的创新生态。另外，类似ChatGPT产品的使用存在虚假信息、版权著作权、数据安全等风险和隐患，需要强化科学监管，防范技术滥用谬用。
受访的专家学者们一直认为， 我们不但需要更进一步的开放，还必须在新一波技术浪潮中加快进行自主创新。陈强指出，面向未来产业的创新生态构建，需要从全过程、全链条的视角，关注主体之间的协同、要素的集聚和利用、高水平科研活动的策划和组织、高等级国际学术平台的构建，为未来产业发展打下良好的基础。 王资凯认为，在ChatGPT的关键构建和学术产出中有大量华人学者的参与，在大语言模型的生态里有各种华人公司和投资机构的身影。“中国有机会在这轮抓住机遇在生产关系重组过程中占据主动。在这个过程中不要有零和博弈的思维，让华人在国内外的学术圈和细分产业起到关键作用。”
近日，复旦大学计算机科学技术学院邱锡鹏团队发布了类ChatGPT模型MOSS，迅速登上互联网的热搜。他期待“MOSS这类大型语言模型会成为和搜索引擎一样常规的存在，为人们生活的方方面面提供助益。”团队宣布，新模型预计在3月份底优化完成，后期将逐步实现开源。“我们想证明，在有限的资源下，也能做出类ChatGPT模型。” 邱锡鹏说。不仅仅是ChatGPT，MOSS的开发同样不是一蹴而就，这需要我们的科技工作者凭借不懈探索的勇气，去攀登基础研究的高峰，为我国产业发展解决“卡脖子”的技术难题。唯有如此，我们才能早日创建独立自主的科学体系，迎来中国式现代化的繁荣景象。
文章为社会科学报“思想工坊”融媒体原创出品，原载于社会科学报第1846期第1版，未经允许禁止转载，文中内容仅代表作者观点，不代表本报立场。
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