編者的話：人工智能（AI）大模型的誕生，讓2023年成為人類(lèi)歷史上一個(gè)重要年份通用人工智能元年。聯(lián)合國(guó)教科文組織稱(chēng)，以大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能技術(shù)正在推動(dòng)第四次工業(yè)革命。但對(duì)于普通人來(lái)說(shuō)，AI在帶給我們“驚喜”之余，場(chǎng)景層面的具體落地似乎還有待破局。“元年”已過(guò)，人工智能會(huì)“涼”嗎？落地應(yīng)用的具體前景如何？
跨界與場(chǎng)景創(chuàng)新是兩大方向
李志起
人工智能的發(fā)展是一個(gè)多元交叉領(lǐng)域，既需要算法和算力的突破，也需要與具體產(chǎn)業(yè)、應(yīng)用場(chǎng)景深度融合。人工智能在C端（消費(fèi)者端）的成功應(yīng)用往往會(huì)引起普通群眾的興趣，但B端（企業(yè)用戶端）才是真正豐厚的蛋糕，當(dāng)然也充滿了挑戰(zhàn)性、難度也是最大的。
隨著人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的完善，諸如無(wú)人機(jī)、人形機(jī)器人、智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)等領(lǐng)域都展現(xiàn)出巨大的市場(chǎng)潛力。這些領(lǐng)域的共同特點(diǎn)是具有豐富的應(yīng)用場(chǎng)景，為AI提供了施展拳腳的舞臺(tái)。而要真正實(shí)現(xiàn)通用人工智能的落地應(yīng)用，需緊緊圍繞場(chǎng)景創(chuàng)新這一核心。企業(yè)需深入研究行業(yè)痛點(diǎn)，理解真實(shí)需求，打造定制化的人工智能解決方案。
中國(guó)在人工智能應(yīng)用方面具有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)。龐大的市場(chǎng)規(guī)模、多樣化的應(yīng)用場(chǎng)景以及完整的產(chǎn)業(yè)鏈為AI的創(chuàng)新提供了沃土。這種優(yōu)勢(shì)將倒逼產(chǎn)業(yè)鏈上游的發(fā)展，像諸多戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)一樣，下游的繁榮也將為上游提供強(qiáng)大推動(dòng)力。如何將這種優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為實(shí)際的競(jìng)爭(zhēng)力，則需要政策制定者、產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界的共同努力。
目前，人工智能在垂直領(lǐng)域的應(yīng)用已開(kāi)始顯現(xiàn)其獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，但與這些領(lǐng)域結(jié)合時(shí)，常常面臨“跨界”挑戰(zhàn)�？缃绮粌H僅是技術(shù)的跨越，更是思維、認(rèn)知和組織結(jié)構(gòu)的跨越。傳統(tǒng)職業(yè)與人工智能的結(jié)合需要一批既懂技術(shù)又懂業(yè)務(wù)的復(fù)合型人才，他們能夠?qū)⒈涞拇a與實(shí)際需求緊密結(jié)合，創(chuàng)造出真正有價(jià)值的應(yīng)用，這其實(shí)是當(dāng)下人工智能發(fā)展中最緊迫的問(wèn)題。
為此，在政策層面應(yīng)出臺(tái)更多針對(duì)應(yīng)用場(chǎng)景創(chuàng)新的扶持政策。鼓勵(lì)企業(yè)與科研機(jī)構(gòu)合作，將理論研究轉(zhuǎn)化為實(shí)際的產(chǎn)品和服務(wù)。同時(shí)，降低市場(chǎng)準(zhǔn)入門(mén)檻，為AI的創(chuàng)新應(yīng)用提供更為廣闊的空間。
產(chǎn)業(yè)界需積極擁抱變革，勇于嘗試跨界合作。傳統(tǒng)企業(yè)應(yīng)將人工智能視為轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要機(jī)遇，而不是威脅與挑戰(zhàn)。通過(guò)與AI企業(yè)的深度合作，打破原有產(chǎn)業(yè)的邊界，創(chuàng)造出更多具有競(jìng)爭(zhēng)力的新業(yè)態(tài)。
學(xué)術(shù)界則應(yīng)更加注重與產(chǎn)業(yè)界的對(duì)接，將研究成果及時(shí)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。鼓勵(lì)學(xué)者走出象牙塔，深入了解市場(chǎng)需求，與產(chǎn)業(yè)界共同探索AI落地的最佳路徑。
通用人工智能的落地應(yīng)用是一個(gè)系統(tǒng)工程，需要多方面的協(xié)同努力。而跨界與場(chǎng)景創(chuàng)新是兩大方向。只有緊緊抓住這兩個(gè)關(guān)鍵詞，才能真正實(shí)現(xiàn)AI與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合，推動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。（作者是北京市政協(xié)經(jīng)濟(jì)委員會(huì)副主任，振興國(guó)際智庫(kù)理事長(zhǎng)）
普及應(yīng)用的三個(gè)方向和需要關(guān)注的風(fēng)險(xiǎn)
李崢
2024年，生成式人工智能技術(shù)將進(jìn)一步發(fā)展，并可能在更多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。但同時(shí)也可能帶來(lái)更為普遍性的風(fēng)險(xiǎn)，主要體現(xiàn)在以下領(lǐng)域：
其一，生成式人工智能與硬件設(shè)備的深度融合。2024年，該技術(shù)可能走出電腦屏幕，邁向更多消費(fèi)級(jí)產(chǎn)品和工業(yè)生產(chǎn)設(shè)備，提升這些領(lǐng)域硬件的智能化程度。但是，這也可能帶來(lái)一些新風(fēng)險(xiǎn)。如算法的漏洞可能被網(wǎng)絡(luò)攻擊者利用，威脅設(shè)備的安全穩(wěn)定；人工智能算法也可能與現(xiàn)有控制系統(tǒng)存在沖突，從而增加設(shè)備故障的可能性，甚至造成生產(chǎn)事故。生成式人工智能變“硬”顯著增加了人工智能設(shè)備造成人類(lèi)傷亡的風(fēng)險(xiǎn)，這可能造成新的法律問(wèn)題和引發(fā)社會(huì)恐慌。
其二，生成式人工智能與更多開(kāi)發(fā)者的結(jié)合。近一年來(lái)，生成式人工智能的開(kāi)發(fā)門(mén)檻不斷降低，開(kāi)始被全球數(shù)字生態(tài)的諸多開(kāi)發(fā)者所熟悉。2024年，我們將看到越來(lái)越多軟件、數(shù)字媒體、游戲中插入生成式人工智能技術(shù)，形成人工智能深度參與的新型數(shù)字生態(tài)。這些新變化也將帶來(lái)一些挑戰(zhàn)和難題，例如，生成式人工智能將自動(dòng)抓取和改編數(shù)字空間中的內(nèi)容，帶來(lái)版權(quán)上的爭(zhēng)議；新型娛樂(lè)方式將更加鼓勵(lì)與用戶互動(dòng)，從而改進(jìn)其算法，這雖然將加深用戶的沉浸感，也可能造成新的數(shù)字成癮和隱私暴露問(wèn)題；生成式人工智能的廣泛使用將增加甄別內(nèi)容的難度，讓更多人身處于“后真相”時(shí)代。
其三，生成式人工智能與更多用戶的深度接觸。生成式人工智能與硬件和開(kāi)發(fā)者的融合都將最終體現(xiàn)在用戶端。2024年，該技術(shù)將在用戶層面上實(shí)現(xiàn)“祛魅化”，成為一項(xiàng)普及型消費(fèi)品。在大范圍普及的同時(shí)，用戶對(duì)于該技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)和缺陷卻意識(shí)不足。例如，生成式人工智能應(yīng)用將加劇當(dāng)前已經(jīng)存在的“數(shù)字繭房”現(xiàn)象，利用更加智能的手段采集和套取用戶大量敏感信息，反向塑造用戶的行為和決策；該技術(shù)也將讓一些傳統(tǒng)犯罪手法變得更加隱蔽、高效，突破現(xiàn)有的身份認(rèn)證、識(shí)別安防系統(tǒng)。
在一段時(shí)間內(nèi)，生成式人工智能與一般的數(shù)字技術(shù)的區(qū)分也會(huì)存在難以界定的情況。監(jiān)管部門(mén)應(yīng)加強(qiáng)應(yīng)對(duì)，探索統(tǒng)籌發(fā)展與保障安全的合理化路徑。（作者是中國(guó)現(xiàn)代國(guó)際關(guān)系研究院美國(guó)研究所所長(zhǎng)助理）
從“大”到“小”解決落地難題
張家鋮
近年來(lái)，以大模型為代表的人工智能技術(shù)在自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)以及多模態(tài)融合等領(lǐng)域取得了長(zhǎng)足進(jìn)展，在特定任務(wù)上已展現(xiàn)出近似人類(lèi)智能的語(yǔ)言理解與創(chuàng)作能力。但是，由于計(jì)算資源、數(shù)據(jù)安全、生成內(nèi)容風(fēng)險(xiǎn)等限制，通用人工智能何時(shí)能落地應(yīng)用，成為真正造福社會(huì)的工具仍任重道遠(yuǎn)。當(dāng)前人工智能的落地應(yīng)用面臨兩個(gè)主要矛盾：
一是技術(shù)通用與場(chǎng)景適應(yīng)的平衡。當(dāng)前人工智能的許多領(lǐng)軍技術(shù)都在追求更加通用強(qiáng)大的能力，因?yàn)檫@是實(shí)現(xiàn)通用人工智能的必由之路。然而，追求通用性的同時(shí)也面臨技術(shù)過(guò)度泛化的風(fēng)險(xiǎn)，完全通用的技術(shù)可能很難適應(yīng)特定場(chǎng)景的需求。當(dāng)前的通用大模型由于缺少對(duì)行業(yè)知識(shí)的深度理解，以及對(duì)企業(yè)內(nèi)部知識(shí)的融匯貫通，而無(wú)法有效應(yīng)用到企業(yè)的實(shí)際生產(chǎn)和效率提升中。廣度與深度的平衡、通用能力與適應(yīng)能力的取舍，是當(dāng)前人工智能工程化的關(guān)鍵所在。
二是數(shù)據(jù)質(zhì)量與隱私安全的權(quán)衡。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是當(dāng)前人工智能技術(shù)取得進(jìn)步的基石，如果企業(yè)過(guò)度注重?cái)?shù)據(jù)的安全與保護(hù)，將難以為研發(fā)團(tuán)隊(duì)提供足夠樣本，訓(xùn)練更精準(zhǔn)的模型。而一味追求數(shù)據(jù)共享，則會(huì)降低企業(yè)信息安全水平，增加商業(yè)機(jī)密泄露的風(fēng)險(xiǎn)。
上述矛盾導(dǎo)致許多企業(yè)一方面“神往”AI，一方面又“懼怕”AI的局面。構(gòu)建一套完整的企業(yè)數(shù)據(jù)安全體系，利用數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)制度、差分隱私、同態(tài)加密等技術(shù)為數(shù)據(jù)共享和訓(xùn)練保駕護(hù)航，將是人工智能可持續(xù)發(fā)展和應(yīng)用的基矗
“元年”之后的人工智能正處在一個(gè)關(guān)鍵的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，其引發(fā)工業(yè)革命的道路將取決于如何在千行百業(yè)中落地應(yīng)用。就當(dāng)前面臨的雙重矛盾來(lái)看，將大模型拉下“神壇”，從訓(xùn)練服務(wù)于企業(yè)的垂直“小”模型做起將是一條可行的道路。
從“大”到“小”，意味著先將大模型做小做精，應(yīng)用于企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的某一個(gè)切口，隨著數(shù)據(jù)安全體系的建立和完善，再逐步將大模型接入企業(yè)機(jī)密級(jí)的知識(shí)圖譜。在確保信息安全的基礎(chǔ)上，讓人工智能技術(shù)在企業(yè)實(shí)踐中“落地生根”，完成從實(shí)驗(yàn)室到實(shí)踐的轉(zhuǎn)變，成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的穩(wěn)定力量。（作者是清華大學(xué)新聞與傳播學(xué)院助理研究員）
