戴汝為：人工智能決定未來國家核心競爭力

文/本刊記者 龐曉娟 特約通訊員 鄭楠

ChatGPT是人工智能技術驅動的自然語言處理工具，2022年11月底一經推出迅速在社交媒體走紅。短短兩個月其月活用戶已突破1億，成為史上增長最快的消費者應用。針對ChatGPT和人工智能的發展前景，本刊記者采訪了我國控制論與人工智能專家、模式識別的奠基者中國科學院院士戴汝為。

戴汝為院士團隊長期從事復雜系統、綜合集成、人工智能的理論研究與技術應用工作，構建了“信息空間的綜合集成研討體系”，在我國宏觀經濟、軍事戰略及黃河水利調度等重大決策問題上率先展開實踐并獲得實用化成果，為社會重大決策發揮了支撐作用，并受到中央的充分肯定和表揚。

在人工智能研究中，他提出“人-機結合的智能科學”新學科，奠定了國內智能科學發展的基礎；提出的“綜合集成法”強調以“人-機結合”的智能來處理極其復雜的問題，強調人的智能、機器的智能及人機群體智能的互相激發和融合。近年來，他帶領學生將“人-機結合”的智能系統繼續深化，為“人-機結合”智能進化提供理論基礎。目前，他的團隊仍奮戰在人工智能研究的前沿，正在應用“社會智能科學”成果來處理開放的智慧城市建設問題。

ChatGPT直面大眾

科技創新與品牌（以下簡稱“科”）：最近ChatGPT概念比較火爆，您怎么理解它？

戴汝為院士（以下簡稱“戴”）：從技術角度而言，ChatGPT是一種生成式語言模型，它結合了自然語言處理、深度學習和大規模訓練數據，以創建一個能夠理解和生成自然語言對話的人工智能模型。其底層基于Transformers架構，通過大規模的訓練數據和復雜的神經網絡體系結構，可以生成具有一定上下文連貫性和語義理解能力的自然語言響應，表現出接近人類的語言理解能力。而ChatGPT概念之所以火爆，很重要的原因在于之前的GPT系列都是面向企業的，而ChatGPT直接面向大眾。在強大的問答能力面前，人們的工作效率得以提升，這也是它迅速普及的原因之一。

從“綜合集成”角度看，ChatGPT是一種典型的“人-機結合”智能模式。通過機器學習算法從大量對話數據中學習，掌握語言規則、常識知識和語義理解。這種“定量”方法使它能夠生成流暢、準確的回復，并在處理常見問題和情境時表現出色。然而，它并不是完全基于機器算法的，人類專家也在其設計和訓練中發揮重要作用。人類專家提供了數據的標注、評估和調整，以確保生成的回復符合語法規則、邏輯一致性和社會準則。這種“定性”方法可以糾正機器學習算法可能存在的偏差、錯誤或不當回應等問題。

因此，ChatGPT作為典型的“綜合集成方法論”的應用，實現了“從定性到定量的綜合集成”，“人-機結合”的優勢被充分發揮。它能夠處理各種對話情境，提供實時的問題解答、建議和信息查詢等服務，它的普及將極大影響人們的生產生活方式。當然，它也存在一定局限性和潛在誤導性，在使用時需要謹慎對待，結合人類判斷進行理解和解釋，需要適當的監管和控制。

推動互聯網發展時，應重視人類價值觀保護

科：隨著科技創新與產業變革循環演進，互聯網不僅實現了從桌面互聯網向移動互聯網的過渡，也實現了從信息互聯網、消費互聯網到產業互聯網的覆蓋，應用場景已經滲透到各行各業。這與您之前預期的“社會智能”的發展是否一致?有何異同?

戴：互聯網的加快演進將智能技術與不同行業、領域和應用場景相結合，實現了更廣泛的智能化應用；從信息互聯網到產業互聯網的覆蓋，使各行各業都能夠實現智能化轉型和創新。互聯網技術的飛速發展，社會層面幾乎全方位的覆蓋使得我們比任何時候都要接近“萬物互聯時代”。信息技術、通信技術和網絡技術等方面的創新研發，提供各種交流和合作的平臺，將人們更高效地連接起來，推動了社會的空前發展和變革。從這一角度而言，互聯網的發展與之前我們研究工作所預期的“社會智能”的發展是一致的，因為“社會智能”強調的是技術和社會的結合，以實現更智能化、更高效的社會運作和問題解決。

然而，與“社會智能”相比，互聯網的發展也存在一些不同之處。首先，其更側重于技術和應用的發展，強調的是各種技術和服務的整合和應用創新；而“社會智能”更側重于“智能化系統”和“社會系統”的融合，強調的是整個社會系統的智能化和可持續發展。其次，互聯網的發展演進更注重商業和經濟層面的變革，強調的是互聯網在商業模式、市場機制和產業結構方面的影響和創新；而“社會智能”更注重“社會”和“人類”層面的變革，強調的是智能技術對社會生活、文化交流和人類福祉的影響和促進。

此外，互聯網的發展雖然在某種程度上實現了信息的智能化和交互的便捷性，但也帶來了一些問題和挑戰，如信息安全、隱私保護、信息泛濫和數字鴻溝等。因此，盡管互聯網的應用場景滲透到各行各業，但我們也需要在推動互聯網發展的同時，重視社會和人類價值觀的保護，以實現更可持續、更有益于社會發展的互聯網應用。通過將不同領域的知識和利益相關方的意見整合起來，利用“綜合集成法”推動互聯網發展的智能化和可持續發展，以實現技術與社會的協同進步。隨著人工智能和相關技術的不斷進步，我們可以期待未來互聯網應用的智能化水平會不斷提高，從而更好地促進“社會智能”的發展。

人工智能將帶來社會巨變

科：有分析認為，人工智能或帶來新一輪科技革命，您怎么看？

戴：人工智能技術的快速發展和廣泛應用正在對各個行業和領域產生深遠的影響。從“人-機結合”角度看，人工智能的發展帶來了人與機器之間更加緊密的合作和互補關系。傳統上，人類主要依靠自己的智力和技能來解決問題，而現在人工智能技術的發展使機器能夠擁有感知、學習和推理能力。這種“人-機結合”方式可以發揮出雙方優勢，提高問題解決效率和準確性。從“定性”到“定量”的角度分析，人工智能技術的發展使得我們能夠將主觀性和經驗性問題轉化為“定量”化的計算和模型。傳統上，很多問題都依賴于人類的主觀判斷和經驗，這種“定性”方法存在主觀性和不確定性問題。而人工智能技術可以通過大規模數據分析和機器學習算法，將這些問題轉化為可量化的指標和模型。這使我們能夠更加客觀準確地分析解決問題。例如，醫療診斷領域，傳統做法是醫生根據患者的癥狀和臨床經驗做出診斷；而目前完全可以通過人工智能技術利用大量的醫學數據和先進算法來輔助醫生進行準確診斷，從而大大提高救治效率，這種“定量”化的方法使得醫療決策更加科學和可靠。

人工智能自誕生以來就在不斷改變人類生活，但直到ChatGPT的出現才讓人們真正感到人工智能即將帶來時代巨變。如今深度學習、自然語言處理、計算機視覺等技術的每一次突破，都會提高人工智能從大規模數據中提取信息、發現規律的速度與精度，實現預測準確度的提升。此輪以ChatGPT為代表的人工智能的發展，極有可能帶來新一輪科技革命，實現對勞動力、資本等生產要素的智能替代和功能倍增，促進全要素生產率的提高，從而促進勞動生產率的提升，并決定了未來企業乃至國家的核心競爭力。

縱觀人類發展史，每一次重大科技進步都改進了勞動工具，提高了勞動者素質，帶來勞動生產率極大提高、產業結構快速優化升級，給經濟社會發展增添強大驅動力。在今天的信息科技時代，隨著人工智能技術的發展，許多傳統行業和工作崗位可能會面臨變革和替代。人工智能必將催生新的產業和就業機會，需要人們具備與人工智能合作和協同工作的能力。同時，我們也要注意人工智能技術所帶來的挑戰和風險，并制定相應的規范和措施來確保其應用符合人類的利益和價值觀。

人工智能的未來及實現路徑

科：您在十多年前發表的文章里已經比較清晰地描繪出當下互聯網和人工智能的相關應用。您能暢想一下人工智能未來的發展趨勢和場景嗎?

戴：從思維與智能的進化角度來看，“人-機結合”可以分為三個演變層次：初等結合、人機協同、人機融合智能共進。當前的人工智能尚處于第二個層次，正朝著第三個層次不斷邁進。未來的人工智能可以將人的創造思維外化并賦予計算機，用于解決計算機能思考、推理、決策的問題。同時，能夠對人進行認知心理建模，有效表達思維和心理狀態，提升人對“復雜系統”問題的深入洞察與認知理解，從而形成人工智能融合共進的智能未來。

對于人工智能未來發展的趨勢和場景，以下幾個方向供參考。

●“智能助理”和虛擬個人助手：未來，“人工智能助理”將更加智能化和個性化，能夠根據個人的需求和偏好提供更精準的服務。它們將能夠準確處理更自然的對話，并通過學習用戶的行為和反饋，提供更智能的建議、推薦和決策支持。

●自動化和機器人技術：人工智能將在自動化和機器人領域發揮更重要的作用。機器人將具備更高的感知、決策和執行能力，可以在不同的環境中進行“復雜系統”任務的執行，例如服務機器人、物流機器人和醫療機器人等。

●醫療和健康領域：人工智能將在醫療和健康領域發揮重要作用。它可以輔助醫生進行精準診斷和提供治療決策，提供個性化的醫療建議和治療方案。此外，人工智能還可以用于健康監測、預防和早期診斷，以實現個性化的健康管理。

●教育和學習：人工智能技術將改變教育和學習方式。個性化的智能教育系統可以根據學生的學習能力和興趣提供定制化的學習內容和反饋。虛擬現實和增強現實技術也將與人工智能相結合，提供更豐富、沉浸式的學習體驗。

●智能城市和可持續發展：人工智能將在建設智能城市和實現可持續發展方面發揮重要作用。它可以幫助優化城市的能源管理、交通流量調控、廢物管理等方面，提高城市的效率和可持續性發展。

這些場景和趨勢只是人工智能未來發展的一部分可能性，實際發展將受到技術突破、社會需求和法律倫理等多種因素影響。“綜合集成方法論”可以幫助我們更全面地思考和引導人工智能的發展，以實現人工智能在未來的潛力和價值。

科：人工智能作為未來發展的核心，是我們必須掌握在自己手中的。作為戰略型科學家，在您看來我國要想引領人工智能發展，還需補齊哪些短板?

戴：目前我國在人工智能領域的發展處于一個大而不強的階段。近年來我國在人工智能方面投入比較大，高水平論文和核心專利數量都在快速提升，一些人工智能領軍企業快速發展。為保證我國在接下來的競爭中走在世界前列，我認為現階段還需做大量深入、扎實的原創性工作，以克服以下短板。

第一，數據分散，各自為戰的現實局面。我們擁有世界上最大規模的海量數據資源，這將是我國未來發展人工智能的獨特優勢。然而我國企業制作的模型訓練數據庫規模有限，且“各自為戰”，導致數據較分散，空有寶山不會用，造成對數據資源的浪費。人工智能的發展，不僅涉及多學科及其交叉融合，芯片、操作系統等軟硬件系統，還涉及復雜的開源平臺、海量數據資源和標準體系建設等。因此，我建議要加強頂層規劃設計，加強統籌協調和系統布局，構建自主可控的國家級開源平臺。明確人工智能科技投入的國家目標，協調相關機構根據自身職責、能力從而確定發展重點，統籌規劃發展路線，集中力量辦大事。

第二，頂尖人才嚴重缺乏，原始性創新研發極度稀缺。在學科教育方面，缺乏高質量師資，課程設置與市場需求不相匹配，人才培養規模和質量難以滿足發展需求。其次原始創新和技術積累不足，研究方向多集中在應用層面，對基礎理論重視不夠，可能導致我國在智能化階段再次“空心化”。因此，我建議更有必要創新改革人才培養模式，加快培養造就一支具有相當規模、水平一流的人工智能人才隊伍，努力在人工智能發展方向和理論、方法、工具、系統等方面取得變革性、顛覆性突破，形成具有國際影響力的人工智能原創理論體系，為構建我國自主可控的人工智能技術創新生態提供領先跨越的理論支撐。從上世紀八十年代起，錢學森先生親自指導我們加強跨學科的合作研究和人才培養，為國家培養具備綜合能力的人工智能專業人才，促進不同領域專家之間的交流和合作，推動人工智能的綜合創新。

第三，產業發展生態不健全的問題必須重視。雖然我國在人工智能領域已經形成了一定的產業基礎，但整個創新生態和產業鏈發展仍存在不足。自主技術體系和產業生態發展薄弱，大量市場應用發展良莠不齊，中低端較多，同質化競爭明顯，市場競爭環境仍有待改善。充分激發企業作為技術創新主體的活力和潛力，促進不同研究領域的協調合作，鼓勵探索更多應用場景，促進人工智能的廣泛應用，才能支撐行業長期穩健發展，形成科技創新和產業應用互相促進的良好發展局面。