ChatGPT越来越强，而我们在百模大战怎么办？

中美之间，也就是ChatGPT与百模大战之间，确实有差距。在论坛上，中国科学技术信息研究所党委书记赵志耘发布了《2023全球人工智能创新指数》，这份报告清晰地指出了中美在AI之间的差距——虽然目前全球AI发展由中美两家强强引领，同处在第一梯队，但在各个指标上，美国全面领先。中国AI怎么办？上海人工智能实验室主任、首席科学家周伯文给出的一个方案是“通专融合”，这也是后来嘉宾们讨论的关键词之一。

周伯文认为，对于科学界来说，AI应该帮助科学家提升科学发现能力，以现在最火的大模型为例，要实现这一价值，必须把通用模型和专业模型结合起来。他解释，通用模型无法解决专业问题，而专业模型又过于专业，就像现在有一个明显的趋势，就是全球论文影响力下降，他认为这是因为科学大厦基本建设完成，在每个专业领域里形成了信息茧房，因此影响力下降。

要专业又要破除茧房，与此同时，他也强调要创新AI训练方法，与实际结合。比如人学了游泳知识但不一定会游泳，AI现在往具身智能方向发展，光有智能还不够，还需要身体训练。

周伯文的这套理论也是目前上海人工实验室正在实践的理论，在论坛上，该实验室的三位青年科学家发布了三项通专融合带来的最新成果。

其中，书生·浦语大模型发布了2.5版本，该模型在尝试模仿人的思考过程，推理能力比上一代提升20%，同时模型自主规划搜索、撰写专业回答的效率也比人类专家提升60倍；书生·万象布局图文领域，支持图像、文本、语音等，并采用渐进式训练，从小语言模型逐步过渡到语言模型，目前能力也处于业内领先水平；书生·风乌大模型将跨模态的通用大模型与气象海洋专用大模型融合，能够实现短期到长达多年的高精度天气预报，目前已部署上海气象局。

在随后的圆桌论坛中，包括两位中国工程院院士在内的科学界嘉宾也围绕“通专融合”开展了讨论。

“科学发现要有泛化能力，考虑样本之外还能走多远，同时又要具有可检测性，因此需要通专融合，相互补充。”中国工程院院士、国家流程制造智能调控技术创新中心首席科学家钱锋说。

中国工程院院士、机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心主任王耀南认为，AI要“顶天立地”。所谓“顶天”就是实现前沿技术的突破，要解决体系架构、推理过程、安全可信度等问题。而“立地”是为各行各业赋能，其中具身智能是最好案例，过去机器人依靠编程行动，但要真正在各行业中应用，需要一群机器人协同交互，也就是从感知、规划、决策、控制，到多模态大模型，感传算融合，这背后也是通专融合的意思。

认知智能全国重点实验室主任胡国平指出，训练AI就好比一个人看书做题长大后工作，每个人在小学、初中、大学不同的阶段要有不同资料去学习，一开始是通用知识，后来要分专业，AI也是如此。

虚拟现实技术与系统全国重点实验室主任吕卫锋表示，文生图出现以后，AI就变了，多模态大模型发展，最后就是要形成混合的智能平台。“我是研究虚拟现实的，未来AI就是让虚拟环境更逼真，要虚实结合、能自然交互。”吕卫锋说。

北京大学教授、多媒体信息处理全国重点实验室主任黄铁军介绍了AI的发展历程，从2018以前，人脸识别感知就是AI，到现在大模型，实际上是认知问题取得了突破。他认为，未来AI需要超实时感知，然后实时处理，就像人看到一些信息，会联想到背后的很多东西一样，人处理信息是依靠大脑的脉冲神经网络，是信息流，不是简单地实时看到什么图文信息就是什么。

“未来的AI感知和处理信息也必须依靠信息流，要把各种东西融合起来考虑，AI的思考功能必须和人一样，同时性能比人强，这样具身智能才能超越人类。”黄铁军还开玩笑道：“AI要代替人的岗位，就是要比人强，要不要我们不需要研究AI了，多生点孩子就行了。”

那究竟如何融合发展？专家们的观点是“聚势成峰”，实验室之间、产业之间密切结合，实现AI战略科技力量的协调与引领。

“融合协同很重要，不仅是通专融合，各实验室也要融合。”钱锋也表示。他还提出了几点思考：“我们能不能形成一个总链主、总平台？能不能让科技创新和产业创新深度融合？能不能创新体制机制？”

“为什么ChatGPT越来越强，而我们在百模大战？这不是科技圈自己能解决的。Open AI从科研到为大企业服务，它的发展是与商业互动的结果。美国有大型企业拉动，在我国的优势是可以集中力量办大事。”黄铁军说。

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