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近期ChatGPT引发高度关注，与之相关的人工智能也成为全国两会期间的热议话题。ChatGPT会带来什么样的变革？如何进一步加快关键技术创新？如何看待人工智能的应用前景？代表委员和业内人士纷纷发表见解。
强创新
抓住前沿技术发展“时间窗口”
近期，人工智能研究公司OpenAI推出的聊天机器人ChatGPT迅速成为全球科技界关注的焦点，国内企业也宣布相关业务布局。
“ChatGPT之所以引起关注，在于它作为一个大模型，有效结合了大数据、大算力、强算法。”在今年两会第一场“部长通道”上，科技部部长王志刚针对人工智能等热点话题回答了记者提问。
“通过计算是可以把人的自然语言进行理解并且进行对话，但是要达到实时效果是不容易的。”王志刚表示，我们国家在这方面做了很多布局，研究也进行了很多年，并且有一些成果，但目前要达到像OpenAI的效果可能还要观察。
在代表委员们看来，人工智能是数字技术创新最活跃的领域之一，以生成式AI（AIGC）、大规模预训练模型、知识驱动AI为代表的新技术释放着行业新机遇，需要抓住技术发展的“时间窗口”。
全国政协委员、中国科学院自动化研究所研究员赵晓光表示，ChatGPT属于自然语言处理领域，我国的一些科研单位和企业在自然语言处理领域已经开展了卓有成效的工作，但在更广泛的通用模型方面还需要下力气。“在大模型训练和模拟人脑的小样本研究工作中，都需要更紧密地与解决实际问题相结合，更紧密地跟上用户需求的变化。”
“随着技术的推进，ChatGPT将不仅仅是一个对话式的机器人，而会是给各行各业带来颠覆的人工智能助手。”全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰表示，认知智能大模型有望改变现有的信息分发获取方式、升级人机交互方式，增强人工智能对各行各业的赋能作用。需要重视认知智能大模型研发，加速跟进和追赶国际前沿水平。
促应用
释放产业升级智“变”动能
技术创新不断突破的同时，人工智能也不断赋能经济社会发展，成为推动产业优化升级的新动能。
这从《关于2022年国民经济和社会发展计划执行情况与2023年国民经济和社会发展计划草案的报告》中的数据可见一斑：关键数字技术中人工智能、物联网、量子信息领域发明专利授权量居世界首位；智能灌溉、智能温室、精准施肥等智慧农业新模式得到广泛推广；智能制造应用规模和水平进入全球领先行列，累计建成近2000家高水平数字化车间和智能工厂……
不过人工智能融合应用的广度和深度还需进一步挖掘。中国电子信息产业发展研究院副总工程师安晖认为，目前一些传统行业利用人工智能技术进行改造的需求尚不强烈，应用模式尚待探索，人工智能基础设施和公共服务平台建设需要加强。
从加快5G、人工智能等新型基础设施建设，到加快人工智能等前沿技术研发和应用推广，再到深入实施智能制造工程，计划报告提出了加快人工智能创新应用的具体举措。
刘庆峰代表说，当前人工智能在功能、性能和应用场景上迅速发展，要推进人工智能与垂直行业进一步融合，特别是在工业、金融、交通、医疗等行业，加快形成一批可复制、可推广的案例，加快实体经济智能化转型。
“我国人工智能产业的整体比较优势在于应用场景丰富、数据资源丰富，可以支持开展成规模的应用创新并实现快速迭代。”安晖说，人工智能与实体经济加速融合，可带动智能运营、智能软件、智能硬件、智能机器人等新产品发展，泛在化的智能经济发展将现雏形。需加快以市场需求为牵引，充分挖掘实体经济需求，积极培育人工智能创新产品和服务。
优生态
开放协同和安全发展并举
在代表委员和业内人士看来，推动人工智能技术融合创新，需要进一步构建开放协同的人工智能创新体系，同时注重对伦理、安全等问题的研究应对。
“在关注技术层面创新的同时，更要关注技术突破背后所依赖的创新模式。”全国政协委员、360集团创始人周鸿祎认为，ChatGPT是基于开源和众包的开放创新模式，建议建立大型科技企业+重点科研机构的产研协同创新模式。支持设立多个国家级人工智能大模型的长期开源项目，打造开源众包的开放创新生态。
中国信通院副总工程师王爱华也表示，人工智能的高强度计算需求建立在强大的算力基础上。建议加快人工智能基础保障能力的提升，在高质量数据集、开源社区、智能算力等方面加强布局和供给，为人工智能发展提供良好条件。
人工智能发展应用，也需关注其面临的安全、伦理问题。今年两会，民进中央的一份提案指出，ChatGPT再次引发国际社会对人工智能领域伦理问题的担忧。建议构建多方参与的治理体系，结合各交叉领域特点开展差异化的伦理规制研究。
全国政协委员、奇安信科技集团董事长齐向东认为，人工智能技术能极大提高生产力，但也带来新的安全隐患，要注重对安全问题的研究和应对，目前奇安信正基于海量的安全知识和数据，进一步训练专有的类ChatGPT安全大模型。
赵晓光委员表示，安全可信是人工智能健康良性发展的保障，也是国际间人工智能领域竞争与合作的重要议题，需要政府、行业组织、企业等协同发力，将安全可信的理念融入到人工智能的完整生命周期中。
