专家:中国人工智能发展面临三个关键性的重点课题

  自今年1月宣布开源后,DeepSeek热度居高不下。在海外,众多业内人士连夜复现DeepSeek“验真伪”;在国内,DeepSeek概念股本周持续大涨,多个相关个股涨停。

  业内如何看待DeepSeek的意义?中国人工智能下一步应走向何处?中国科学技术大学教授、中国人工智能学会人工智能伦理与治理工委会主任陈小平近日接受了中新财经专访。

  “DeepSeek的意义主要表现在两个方面,其一是有力推动了‘低成本 开源’的人工智能应用路径,其二是标志着我国人工智能工程创新跨上新台阶。”

  陈小平告诉记者,在此之前,大模型的研发经历了开源到闭源的转变,而且成本始终居高不下。

  “全球范围内,高成本 闭源的发展路径似乎成为唯一可能的选择。沿着这条路径发展下去,大概率将出现‘巨角兽经济’,即由极少数企业承担社会的大部分生产的经济形态。”

  在陈小平看来,在“巨角兽经济”中,确实会出现生产效率提升、大众享受到更多便利等情况,但同时将出现大面积就业替代,社会分化加剧等风险。DeepSeek代表的“低成本 开源”路径提供了一种全新的可能,更适合发展中国家的国情,而且在生产效率提升、大众享受更多便利的同时,大面积就业替代,社会分化加剧等风险发生的概率和幅度会大大降低。

  “所以,‘低成本 开源’路径符合我国高质量发展的要求。DeepSeek的出现令全球意外,改变了全球人工智能的发展格局,这是中国人工智能界对世界人工智能的一个重大贡献。”

  另一方面,DeepSeek让全球重新认识中国的创新能力。

  陈小平指出,近年来,中国在人工智能和大模型研究中进步很快,取得了一大批成果,但主要集中在技术创新方面。对于大模型这样的大型AI系统,工程创新比技术创新的作用更大。工程创新需要以应用为导向,组织实施大量技术创新并组合技术创新成果,以实现大模型性能的较大提升。

  “在大模型的工程创新方面,国内一些企业进行了积极探索,取得了很好的进展。DeepSeek的工程创新具有更加鲜明的特色。”

  他告诉记者,DeepSeek工程创新中最值得重视的是放弃了对“通用性”的盲目、过度追求,针对自然语言、数学和编程,采取了聚焦重点、以点带面的研发策略,并取得了成功。“再加上低成本和开源的影响,DeepSeek引起了全球同行的重视、复现和承认,这种情况是以往没有出现过的。”

  陈小平预计,在DeepSeek的带动下,我国人工智能工程创新将出现百花齐放、百舸争流的新局面,进而形成引领全球人工智能工程创新的中国方阵,为世界人工智能的健康发展做出更大贡献。

  对于下一步发展方向,陈小平认为中国人工智能发展面临三个关键性的重点课题。

  第一是根据我国国情和产业特点,力争尽快实现人工智能行业应用的大面积落地。我国高质量发展需要人工智能技术的驱动,尤其在传统制造业、智慧农业等领域,需要针对细分行业的具体特点,积极发展行业和企业的专用人工智能系统,在性能和成本两方面满足企业实际需求,而“低成本 开源”路径为此提供了历史性契机。

  第二,需要加强人工智能治理,尤其需要加强重大公共安全风险和重大民生安全风险的主动防范,同时要重视AI生成的虚假/虚构信息、侵犯用户隐私等伦理问题的敏捷治理和长期风险预测与防范。

  第三,需要更加重视大模型及生成式人工智能的基础研究,科学地理解人工智能的原理性突破和原理性局限,为技术创新、工程创新和伦理治理提供科学认识基础。

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