生成式人工智能技術快速發展，涵蓋了創意產業、醫療保健、虛擬現實、藝術和文化創作等多個領域，為各行各業帶來更多創新、效率和價值。第十四屆夏季達沃斯論壇發布《2023十大新興技術報告》，其中就包括生成式人工智能。2023年7月13日，國家網信辦等七部門發布《生成式人工智能服務管理暫行辦法》，推動生成式人工智能向著健康發展和規范應用邁進。本期特邀專家圍繞相關問題進行研討。

深度嵌入生產生活全過程

生成式人工智能走進現實，將給經濟社會發展帶來怎樣的變革？

(資料圖片僅供參考)

余江（中國科學院科技戰略咨詢研究院研究員）：當前，以ChatGPT為代表的人工智能的前沿性突破給世界帶來極大震撼，也給人們的生產生活帶來深刻變化。生成式人工智能，是指基于算法、模型、規則來生成文本、圖片、聲音、視頻、代碼等內容的新一代人工智能技術，其與傳統人工智能或簡單神經網絡學習最大的差異是具備自生成模式，可以實現閉環式學習體系的構建，通過從海量數據信息中自己學習要素，進而生成全新的、原創的專業知識內容或產品，并能持續提高自身能力，真正打破了我們熟悉的“專業知識壁壘”。生成式人工智能等突破性創新涌現，標志著世界進入新一輪創新活躍期和產業變革期。

值得注意的是，依托無處不在的數據與智能，當前除了在語言大模型方面有重大突破，人工智能領軍企業還在研究構建針對不同類型業務數據進行高效訓練的模型，包括代碼、時間序列數據、表格數據、地理空間數據和IT事件數據等各類異質性極大的數據集。生成式人工智能不僅具備傳統人工智能的分析、判斷、決策功能，還能實現其所不及的創造性屬性，加速了人工智能行業從決策式分析式向生成式躍進演化，強調學習歸納后進行演繹創造，生成新的知識內容，其本質是對生產力的大幅度提升和創造，這引起了世界各國科技界和產業界的高度重視。

具有創造性是生成式人工智能的核心特征。強大的對話能力和生成能力，能夠處理超長文本，允許用長形式的內容創建、擴展會話、文檔搜索，回答新問題、承認可能的錯誤、拒絕不適當的請求等，意味著當前人工智能顛覆了傳統搜索模式，具有創造性將信息轉化為知識的優勢，不僅對我們熟悉的咨詢、教學、考試等方面產生深遠影響，在智能客服、游戲、虛擬人等領域也得到廣泛應用。

人工智能持續取得突破，正不斷催生新產業、新業態和新商業模式，培育經濟發展新動能。生成式人工智能在商業端的應用開始跨越企業組織邊界，深度集成到現有組織工作流程和系統中，對客戶服務、供應鏈和網絡安全等領域的關鍵業務流程進行重構，形成有影響力的新模式、新業務。生成式人工智能商業潛力的發揮，推動了利用與開發海量數據價值的進程，在信息生成、編輯和迭代方面，可以高效收集、整合各類數據，自動生成文本內容、圖像。據國際咨詢公司Gartner預測，到2025年，大型企業機構對外營銷信息中的合成信息比例將上升到30%；到2030年，主要影視作品中AI生成內容的比例將上升到90%。在新的人工智能基礎設施賦能下，生物制藥、制造、材料科學等領域也開始變革業務流程。

生成式人工智能從營銷、設計、建筑、內容領域向生命科學、制藥、汽車、航空航天產業廣泛滲透，正成為越來越多行業的新生產力核心元素，為更多客戶創造全新價值。同時也要認識到，當前算法、模型、數據和算力的進步一日千里，亟需引導人工智能良性健康發展。人工智能系統能力及其固有的局限性是把雙刃劍，在加強技術研發和創新的同時，需努力提高其安全性和可控性，有效識別潛在風險和漏洞并形成應對策略。需推進生成式人工智能發展所需的算力基礎設施、優質數據集等建設。此外，還要營造可信的運行環境，通過提升算法透明度、水印技術等方式確保使用者知曉內容是否為人工智能生成。釋放海量數據價值和生成式人工智能的商業潛力，需要提供法規保障，讓更多用戶受益，《生成式人工智能服務管理暫行辦法》出臺，展現了國家堅持發展和安全并重、促進創新和依法治理相結合的包容審慎原則。

產業界高度重視生成式人工智能的突破意義，近期各類大模型發布如火如荼。擁抱更美好的智能時代，關鍵在于推動人工智能深度嵌入經濟社會生產生活全過程，依托數據與模型相互增強的雙動力，以數智化賦能、激活和推動更多新業務新場景落地，堅持共生共贏的合作開放理念，營造充滿活力的智能化創新生態圈，讓生成式人工智能成為創新發展重要驅動力。

賦能千行百業潛力巨大

作為一項新技術，生成式人工智能在我國發展和應用情況怎樣？如何充分釋放其發展潛力？

武虹（中國科協創新戰略研究院研究員）：大模型引發的生成式人工智能熱潮，其關鍵變革性特征是通過學習現有數據并以自然語言而非編程語言實現創建文本、圖像、視頻、音頻和代碼等形式的新內容。生成式人工智能泛指借助AI手段由機器自動產出的多模態內容，其技術本身離不開算力、算法、數據三大要素的支撐，而作為AI技術產出的成果，可以與相關行業融合，賦能千行百業。《生成式人工智能服務管理暫行辦法》規范了生成內容的服務管理，對生成式人工智能技術從算力（平臺）、算法以及數據等維度進行了激勵與約束，提升了在應用過程中的規范化程度，以激發多方協作，推動擴大行業未來增長空間。

伴隨ChatGPT的火爆，人工智能行業格局發生巨大變化，由于市場擁擠、產品差異化不夠，國外一些基于開源工具開發的大語言模型初創企業發展受阻，已進入裁員階段，缺乏技術護城河和產品易復刻成為初創型企業可持續發展面臨的關鍵問題。回觀國內，近半年來國產生成式人工智能大模型亦備受業界關注。今年3月16日，百度推出搭載文心大模型的文心一言，對標ChatGPT。其后，更多巨頭企業跟進發布大模型。4月8日，華為更新盤古大模型；4月10日，商湯科技推出商量SenseChat；4月11日，阿里巴巴推出通義千問，字節跳動、科大訊飛、京東、騰訊等互聯網巨頭也相繼在該領域布局。科技部新一代人工智能發展研究中心5月底發布的《中國人工智能大模型地圖研究報告》顯示，當前國內10億參數規模以上的大模型已發布79個。數據顯示，我國人工智能核心產業規模達到5000億元，企業數量超過4300家，生成式人工智能大模型成為近期熱度最高的領域。從目前狀況來看，國內生成式人工智能底層算法及實現與發達國家還存在一定差距，算力存在限制，加之國外基礎模型自身也在不斷演進與發展，作為上層應用的人工智能產業或在不短的時間內處于緊密跟隨的動蕩期。

大模型作為生成式人工智能最基礎、最核心的工具，可作為底層技術，在此基礎上垂直應用于各個產業和復雜場景。國內大型科技企業研發的人工智能大模型已布局辦公、娛樂、生活、金融、醫療、教育、工業、自動駕駛、智慧城市等多個領域。例如，百度文心大模型已率先應用于百度搜索、信息流、智能駕駛、百度地圖、小度智能屏等內部重要產品，并在能源、金融、傳媒、社科等領域與國家電網、浦發銀行、泰康保險集團、上海辭書出版社等開展外部應用實踐。華為盤古大模型專注于企業市場服務，已在能源、零售、金融、工業、醫療、環境、物流等領域完成場景驗證。公開信息顯示，在醫藥領域，利用藥物分子大模型可將先導藥研發周期縮短至1個月，研發成本降低約70%；在氣象領域，可提供秒級全球氣象預報，預測速度提高了萬倍以上；在工業領域，可提升樣本篩選效率約30倍，篩選質量提高約5倍，同時降低開發成本90%，但目前尚無關于盤古大模型的外部評估信息。

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