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專家:中國人工智能發(fā)展面臨三個關(guān)鍵性的重點課題

2025-02-08 08:26:57

來源:中國新聞網(wǎng)

  中新網(wǎng)北京2月8日電(中新財經(jīng)記者 宋宇晟)自今年1月宣布開源后,DeepSeek熱度居高不下。在海外,眾多業(yè)內(nèi)人士連夜復(fù)現(xiàn)DeepSeek“驗真?zhèn)巍?;在國?nèi),DeepSeek概念股本周持續(xù)大漲,多個相關(guān)個股漲停。

  業(yè)內(nèi)如何看待DeepSeek的意義?中國人工智能下一步應(yīng)走向何處?中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)教授、中國人工智能學(xué)會人工智能倫理與治理工委會主任陳小平近日接受了中新財經(jīng)專訪。

  “DeepSeek的意義主要表現(xiàn)在兩個方面,其一是有力推動了‘低成本+開源’的人工智能應(yīng)用路徑,其二是標志著我國人工智能工程創(chuàng)新跨上新臺階?!?/p>

  陳小平告訴記者,在此之前,大模型的研發(fā)經(jīng)歷了開源到閉源的轉(zhuǎn)變,而且成本始終居高不下。

  “全球范圍內(nèi),高成本+閉源的發(fā)展路徑似乎成為唯一可能的選擇。沿著這條路徑發(fā)展下去,大概率將出現(xiàn)‘巨角獸經(jīng)濟’,即由極少數(shù)企業(yè)承擔社會的大部分生產(chǎn)的經(jīng)濟形態(tài)?!?/p>

  在陳小平看來,在“巨角獸經(jīng)濟”中,確實會出現(xiàn)生產(chǎn)效率提升、大眾享受到更多便利等情況,但同時將出現(xiàn)大面積就業(yè)替代,社會分化加劇等風險。DeepSeek代表的“低成本+開源”路徑提供了一種全新的可能,更適合發(fā)展中國家的國情,而且在生產(chǎn)效率提升、大眾享受更多便利的同時,大面積就業(yè)替代,社會分化加劇等風險發(fā)生的概率和幅度會大大降低。

  “所以,‘低成本+開源’路徑符合我國高質(zhì)量發(fā)展的要求。DeepSeek的出現(xiàn)令全球意外,改變了全球人工智能的發(fā)展格局,這是中國人工智能界對世界人工智能的一個重大貢獻。”

  另一方面,DeepSeek讓全球重新認識中國的創(chuàng)新能力。

  陳小平指出,近年來,中國在人工智能和大模型研究中進步很快,取得了一大批成果,但主要集中在技術(shù)創(chuàng)新方面。對于大模型這樣的大型AI系統(tǒng),工程創(chuàng)新比技術(shù)創(chuàng)新的作用更大。工程創(chuàng)新需要以應(yīng)用為導(dǎo)向,組織實施大量技術(shù)創(chuàng)新并組合技術(shù)創(chuàng)新成果,以實現(xiàn)大模型性能的較大提升。

  “在大模型的工程創(chuàng)新方面,國內(nèi)一些企業(yè)進行了積極探索,取得了很好的進展。DeepSeek的工程創(chuàng)新具有更加鮮明的特色?!?/p>

  他告訴記者,DeepSeek工程創(chuàng)新中最值得重視的是放棄了對“通用性”的盲目、過度追求,針對自然語言、數(shù)學(xué)和編程,采取了聚焦重點、以點帶面的研發(fā)策略,并取得了成功?!霸偌由系统杀竞烷_源的影響,DeepSeek引起了全球同行的重視、復(fù)現(xiàn)和承認,這種情況是以往沒有出現(xiàn)過的。”

  陳小平預(yù)計,在DeepSeek的帶動下,我國人工智能工程創(chuàng)新將出現(xiàn)百花齊放、百舸爭流的新局面,進而形成引領(lǐng)全球人工智能工程創(chuàng)新的中國方陣,為世界人工智能的健康發(fā)展做出更大貢獻。

  對于下一步發(fā)展方向,陳小平認為中國人工智能發(fā)展面臨三個關(guān)鍵性的重點課題。

  第一是根據(jù)我國國情和產(chǎn)業(yè)特點,力爭盡快實現(xiàn)人工智能行業(yè)應(yīng)用的大面積落地。我國高質(zhì)量發(fā)展需要人工智能技術(shù)的驅(qū)動,尤其在傳統(tǒng)制造業(yè)、智慧農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域,需要針對細分行業(yè)的具體特點,積極發(fā)展行業(yè)和企業(yè)的專用人工智能系統(tǒng),在性能和成本兩方面滿足企業(yè)實際需求,而“低成本+開源”路徑為此提供了歷史性契機。

  第二,需要加強人工智能治理,尤其需要加強重大公共安全風險和重大民生安全風險的主動防范,同時要重視AI生成的虛假/虛構(gòu)信息、侵犯用戶隱私等倫理問題的敏捷治理和長期風險預(yù)測與防范。

  第三,需要更加重視大模型及生成式人工智能的基礎(chǔ)研究,科學(xué)地理解人工智能的原理性突破和原理性局限,為技術(shù)創(chuàng)新、工程創(chuàng)新和倫理治理提供科學(xué)認識基礎(chǔ)。(完)

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