5月22日，2023数字经济（东湖）论坛在武汉举办，本次论坛主题为“数字经济新机遇·新作为”。

在论坛上，复旦大学教授、上海市数据科学重点实验室主任肖仰华作了题为《大模型——推动数字经济发展与社会进步的先进生产力》的主旨演讲。论坛期间，肖仰华接受了《每日经济新闻》记者采访。

肖仰华在论坛上发表演讲每经记者张蕊摄

(资料图片仅供参考)

我国在人工智能技术专利申请总量和论文数量方面都已超过美国，但是在大模型方面依然落后美国。当前我国在人工智能方面到底“牛”在什么地方？哪些方面还存在短板？

对于《每日经济新闻》记者提出的这一问题，肖仰华回应表示，大家看到我们的论文、专利数非常多，甚至在全球处于数一数二的位置。总体上看，我们的人工智能或者计算机技术在过去几年对于量的追求超过了对于质的要求，质明显跟不上量。

“我们更多是应用和集成创新，这是我们的强项。但是跟美国相比，我们缺的是原始创新，原始创新甚至到了极度稀缺的程度。”肖仰华说，我们需要不断优化科研文化和科研生态，才能激发原始创新。

当前的科研文化要更包容“异类”

“可以说我们过去的科研文化适合追赶。”肖仰华对《每日经济新闻》记者表示，我国过去几十年一直在多个技术领域不断追赶，我们要肯定过去的成绩，毕竟能用短短几十年追赶到现在这个地步是非常不容易的。

“但是我们不能因为追赶而变得麻木，我们要有清醒的认识，追赶的心态在未来的科技竞争中，可能不适合原始创新。”他强调。

原始创新是怎么来的？“可能来自科学家的奇思妙想，可能来自偏执甚至疯狂的想法。”肖仰华举例说，比如Open AI的CEO山姆·奥特曼（Sam Altman），他在2015年成立Open AI，2018年投入巨资研发大模型。而在2018年这个时间点，全世界没有多少科学家认为通用人工智能这条路可以走通。

什么是通用人工智能？肖仰华解释说，形象地讲，就是什么都懂一些的全才。让机器成为全才通才，这在当时是一个严谨的科学家不敢想象的。但奥特曼坚持了“通用人工智能一定能实现”这样一个执念，才成就了ChatGPT，才有了通用人工智能跨越式的进步。

肖仰华图片来源：主办方

肖仰华表示，当前科研文化的形成有一定客观原因，主要源于我国过去几十年的追赶状态。“但是将来我们想要引领，就一定要鼓励原始创新。”他强调，鼓励原始创新，就要求科研文化足够宽容、允许失败、允许偏执，鼓励思辨、鼓励质疑，才有可能真正实现原始创新。

“ChatGPT为什么没有出现在中国，大家的反思是很深刻的。”肖仰华说，我相信我们的科研文化会改变，国家也在推动这个事情。文化的改变绝不是一朝一夕的，需要漫长的过程，需要所有人的努力。“包括媒体的责任也很重大，媒体要去宣传、倡导宽容的科研文化氛围，才有可能让更多的原始创新冒出来。”

不能为了追随ChatGPT而错失下一个ChatGPT

现在生成式AI很火热，市场出现了向风口看齐的情况，这是否会挤压AI其他方向和领域的研发？

对此，肖仰华表示，自从ChatGPT去年12月份上线以来，不管是国际还是国内各大厂商纷纷跟进，投入了巨大的研发资源来研发类ChatGPT这样的大模型。

“事实上，人工智能的发展，尤其到了通用人工智能阶段，可谓是热点纷呈。”他举例说，除了我们看到的聊天这种场景下的ChatGPT以外，还有图文生成像Mid journey这样代表性的公司；还有具身智能，也就是让大模型和机器结合去操纵现实世界，让机器人能够更好为我们服务，所以热点是很多的。

肖仰华强调，这波大模型的发展一定要注意一件事——不能为了追随ChatGPT，而错失了下一个ChatGPT，不能一窝蜂炒作一个热点，而忽略了其他热点。“我们的研究一定要有战略定力，对新出现的热点要战略上重视，但不能打乱自己的既有布局。很多传统小模型，该研究的也得研究，其他IT技术也得往前推进。”

那么在产业领域方面，有哪些值得我们进一步延伸开发的？

对此肖仰华提到，ChatGPT是针对聊天优化过的大模型，开放聊天存在商业价值，但垂直领域的严肃决策商业价值要高很多。

他举例说，比如医疗领域一直希望做能代替或者解放医生的问诊机器人，投资领域希望有一些投资顾问机器人，司法领域希望有一些司法咨询机器人，都属于垂直领域的严肃应用场景。“这些需求不是简单闲聊功能所能胜任的，仍需要把领域知识、专家经验、复杂逻辑等能力赋予机器或者大模型，才有可能解决领域的复杂问题。”

肖仰华说，所以我们一方面要跟踪ChatGPT技术，另一方面更要补齐其不足，并积极推动大模型向千行百业落地。大模型赋能复杂决策场景将是未来人工智能产业发展的焦点。

（文章来源：每日经济新闻）