基于对当前技术、应用的分析，充分释放生成式人工智能发展潜力，需注重以下几方面。
一是加快生态培育和应用拓展。发挥我国生成式人工智能专业化、细分化、多元化应用场景优势，构建多源异构的应用大数据生态圈。合法合规推动开源开放，打破“数据孤岛”，以高质量、多模态、场景化的数据为人工智能产业稳定高速发展提供原动力。
二是顺应新一代人工智能研发范式的变革，淡化研发与应用边界。借鉴ChatGPT在研发组织方面的经验，通过为用户提供测试服务，收集交互数据加速迭代优化模型。以新技术的多场景应用为导向，以供需联动为路径，促进研发和应用形成闭环。
三是加强人工智能领域高水平开放合作。充分发挥我国超大市场规模优势、制造业集成化优势，搭建多层次国际交流平台，积极融入国际人工智能创新生态。倡导共建共享理念，参与人工智能全球研发应用与产业分工，维护产业链供应链稳定、完善与发展。
四是合理引导，避免盲目跟风的同质化研发，一哄而上的概念炒作等现象。充分利用我国在数据规模、应用以及产业上的优势，准确研判生成式人工智能的发展走势并前瞻布局，为实施国家大数据战略增添新动力。
全球范围迎来新一轮快速成长期
从世界范围看，生成式人工智能发展现状和趋势怎样？
肖仰华（复旦大学计算机科学技术学院教授、上海市数据科学重点实验室主任）：自2022年11月ChatGPT推出以来，其强大的多轮对话能力、意图理解能力、上下文学习能力、指令理解能力引起社会广泛关注，引领了生成式人工智能的研究与应用热潮。
随着前沿技术的不断进步，全球范围内生成式人工智能迎来新一轮快速发展。生成式人工智能在解决复杂任务、提升专业水平、理解多模态数据、具身化操纵物理机械等方面有了显着进展，其产业生态初具规模，已形成从基础模型、行业模型、应用插件到数据服务的完整产业形态，带动了GPU（图形处理器）计算显卡、高通量网络互联设备、云计算平台等算力企业进一步发展，并在图像、语音、代码、游戏、医疗等领域的应用场景中取得了显着效果。国际知名AI工具导航网站theresanaiforthat已收录面向1966个任务的7142个AI应用，其中绝大多数是近半年内新生企业，主要围绕基础模型，结合各细分领域与场景的具体需求，打造具有竞争力的AI产品或服务。可以说，围绕生成式人工智能基础模型的产业生态正蓬勃发展。
新一轮人工智能的快速发展由少数巨头企业直接推动形成，微软、亚马逊、谷歌、脸书等企业竞相入局，并投入巨大资源布局生成式人工智能大模型与相应产品研发。同时，一系列以实现通用人工智能为目标的人工智能实验室或创新企业汇聚了包括图灵奖得主在内的顶尖科学家，取得一系列重大突破，加速推动通用人工智能应用落地。
生成式人工智能的发展催生了大量的产业应用，涉及教育、娱乐、商业等众多领域。在教育领域，可以实现教学各个环节提质增效。以可汗学院的AI机器人Khanmigo为例，可为学生提供多个领域的个性化辅导和反馈，让其自主掌握知识和技能。在娱乐领域，可以创作出小说、剧本、配音、歌曲、动画等多种形式和风格的内容。Fable Studio公司的动画生成模型SHOW-1使用ChatGPT生成脚本；位于纽约的人工智能初创公司Runway发布的视频编辑器Gen-2，可根据用户指令进行影视作品创作。在商业领域，可以帮助企业进行市场分析，为客户提供智能咨询、推荐等服务。例如，客户关系管理软件服务提供商Salesforce推出的AI销售助手SalesGPT，可快速生成定制的销售邮件，而arketing GPT模型则将AI用于营销工作，帮助用户提高效率。上述应用只是不完整列表，生成式人工智能是有着深远且广泛影响的技术革命，其代表性技术大规模基础模型将会成为人工智能基础设施，赋能千行百业。
全球人工智能产业进入高速发展阶段，但在实际应用中仍有不少问题亟需解决。首先，大模型存在安全底线问题，很多训练语料在未经用户授权情况下混入个人信息，提供对外服务时存在泄露风险，需进一步加强隐私防护、版权保护、可控编辑，确保可解释性与透明度。其次，大模型经常产生所谓的幻觉现象（如编造不存在的人物经历），未来要在更多场景应用落地，需解决其幻觉问题，降低训练与应用成本、实现增量学习、提升规范理解能力，增强大模型的可用性。再次，持续提升大模型的认知能力，包括角色扮演、性格塑造、记忆与遗忘、长短期记忆转换等，从而提高其在代码生成、数学推理、评论改写等场景的应用效果。
值得注意的是，人工智能新技术在为经济社会发展带来新机遇的同时，也产生了传播虚假信息、侵害个人信息权益等问题。兼顾发展与安全成为全球共识，各国政府积极应对生成式人工智能带来的新挑战。美国加利福尼亚州、伊利诺伊州等地出台了生成式人工智能相关法案，欧盟、日本、韩国等国家和地区正酝酿相关法案，预期在2023年底出台正式法案。中国发布《生成式人工智能服务管理暂行办法》，已于今年8月15日正式施行。与此同时，社会各界也在积极呼吁加强对生成式人工智能的监管与治理。
人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，从全球发展趋势来看，算力仍是人工智能发展的制约性因素，特别是高端GPU芯片、高速网络互联设备，生成式人工智能与其他人工智能的技术集成将成为取得应用效果的关键。与此同时，大模型能力瓶颈日益受到关注，大模型与传统AI技术的深度融合，特别是与传统知识库等技术的融合，是释放其在严肃复杂决策场景应用价值的重要方式。大模型将逐步从文本、图像、语音等数据的基础模型，演变为自治智能体大脑；将驱动智能体在虚拟环境中成长、与物理环境交互，成为能够自主适应复杂环境的智能体；将逐步从互联网开放聊天，演变为推动实体经济智能化发展的先进生产力。大模型有望成为推动数据价值变现的重要技术设施，助力数据资产化改革。
来源：经济日报
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