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黄铁军认为，在未来智能时代，智力将成为一种公共服务，惠及更多行业、企业、个人。作为通用人工智能的重要工具，大模型建设正飞速发展，各国厂商在这一领域展开了激烈竞争。“大模型建设有较高的技术、投资门槛，不应一哄而上，就像工业时代每个企业不应单独制造发电机一样，智能时代平台企业应共建开源开放生态，形成优势互补的良好创新生态。”为了在短板领域加快突破，避免重复建设，每个参与大模型建设的企业都应思考自身定位，形成合力。

“通用人工智能加速发展，使得万数皆用于我、万物皆备于我、万技皆赋于我、万感皆通于我的生成式元宇宙成为现实。”清华大学新闻学院元宇宙文化实验室主任沈阳教授认为，大模型发展呈现出两个趋势，即巨大模型呈现出全模态、海量参数特征，实现从大数据到全数据发展，“智能涌现”带来巨大机遇和挑战;小微模型则聚焦于模型压缩和优化，力争在专业领域、有限资源内达成人工智能场景落地。

中国科学学与科技政策研究会数字创新与管理专委会主任、研究员余江认为，在大力推进大模型高质量建设和创新发展的同时，如何将大模型带来的智能能力更好地深度嵌入研发与生产流程是更加需要企业和产业链、创新链思考的问题。“比如在科研领域，人工智能已经可以开展不少常规操作流程的工作，从而让一流科学家从事更具有创造性的工作。”余江认为，人工智能如能嵌入更多产业场景的生产流程，将发挥更大作用。沈阳表示，要关注头部平台创新，形成强有力的软硬件一体化竞争能力，鼓励更多的行业从业者参与开源人工智能研发。黄铁军则表示，大模型发展尚未触及“天花板”，但也不应只将目光对准语言智能，“通用视觉或成为下一个‘爆点’，引发如自动驾驶等领域的突破式发展。”

安全是通用人工智能发展始终绕不开的话题，人类究竟是否要制造更加智能的机器一直是业界争论不休的焦点问题。多位业内专家预测，通用人工智能超越人类智能的时间点或是2045年。黄铁军认为，根据艾什比提出的控制论相关定律，任何有效的控制系统都必须与它所控制的系统一样复杂。“如果人工智能系统的复杂度高于人类，那人类一定控制不了人工智能。我们究竟要不要做高度复杂、比人还强大的智能系统，是需要认真考虑的问题。”

中国科协创新战略研究院研究员武虹认为，以ChatGPT为代表的生成式人工智能是比“元宇宙”更成功的交互式应用的场景创新。但无论是有监督还是无监督学习，数据从0到1的标注都需要人工完成，这其中极可能牵涉到价值观问题。“深度学习所采用的统计学方法，只能对客观规律进行揭示，而无法精准预测。因此，数据与系统二者叠加导致技术‘黑箱’，我们将无法百分百确定它下一步会做出什么。”武虹认为，要创新发展大模型，也要重视防范系统本身的安全风险，同时，小模型研发与应用或许值得进一步探索。

本次研讨会由中国科学学与科技政策研究会数字创新与管理专委会副主任、研究员万劲波主持，他总结认为，要把握人工智能科技革命浪潮，更好发挥科技领军企业和优秀企业家的科技创新主体作用，带动高水平研究型大学、国家科研机构、新型研发机构等发挥各自优势，协同开展大模型攻关;要充分发挥我国海量数据、超大规模市场和丰富应用场景优势，支持平台企业在创造就业、拓展消费、国际竞争中大显身手，形成大中小微企业融通创新的生态，推动技术和产业变革朝着信息化、数字化、智能化、融合化方向加速演进，以数字创新驱动引领数字经济和实体经济高质量发展。

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