每经本报记者：张蕊 每经编辑：Caquet
5月22日，2023位数中国经济（南湖）高峰论坛在重庆举行，本次高峰论坛主专文“位数中国经济机遇·新作为”。
在高峰论坛上，北京大学教授、南京市统计数据自然科学重点项目生物医学秘书长肖仰华作了专文《大数学模型——推动位数中国经济与社会进步的先进劳动生产率》的中心思想演说。高峰论坛期间，肖仰华接受了《每星期中国经济新闻》本报记者采访。
肖仰华在高峰论坛上发表演说 每经本报记者 张蕊 摄
我省在人工智慧控制技术发明专利权总量和学术论文数量各方面都已少于英国，但在大数学模型各方面依然落后英国。现阶段我省在人工智慧各方面到底“牛”在甚么地方？哪些各方面还存在软肋？
对《每星期中国经济新闻》本报记者提出的这一问题，肖仰华澄清则表示，大家看到他们的学术论文、专利权数十分多，即使在全球处于首屈一指的位置。总体上看，他们的人工智慧或者电子计算机在往后几年对量的追求少于了对质的要求，质明显太慢量。
“他们更多是应用和软件系统控制技术创新，这是他们的弱项。但跟英国相比，他们缺的是原初控制技术创新，原初控制技术创新即使到了极其匮乏的程度。”肖仰华说，他们需要急速强化自然科学研究人文和自然科学研究自然生态，才能唤起原初控制技术创新。
现阶段的自然科学研究人文要更包容“前所未闻”
“能说他们往后的自然科学研究人文适宜追上。”肖仰华对《每星期中国经济新闻》本报记者则表示，我省往后数十年一直在多个控制技术领域急速追上，他们要肯定往后的战绩，毕竟能用短短的数十年追上到现在那个境地是十分不容易的。
“但他们不能因为追上而变得僵硬，他们要有冷静的认识，追上的态度在未来的科技竞争中，可能将不适合原初控制技术创新。”他强调。
原初控制技术创新是怎么来的？“可能将源自生物学家的意念，可能将源自自恋即使狂热的想法。”肖仰华总括说，比如Open AI的CEO迪恩·哥斯拉（Sam Altman），他在2015年成立Open AI，2018年投入重金研制大数学模型。而在2018年那个时间点，在世界上没有多少生物学家认为通用型人工智慧那条路能利恩茨。
甚么是通用型人工智慧？肖仰华解释说，形象地讲，就是甚么都懂一些的圣埃蒂安德。让机器成为全才教育者，这在当时是一个细致的生物学家不敢想像的。但哥斯拉坚持了“通用型人工智慧一定能实现”这样一个执念，才成就了ChatGPT，才有了通用型人工智慧跨越式的进步。
肖仰华则表示，现阶段自然科学研究人文的形成有一定客观原因，主要源于我省往后数十年的追上状态。“但将来他们想要助推，就一定要鼓励原初控制技术创新。”他强调，鼓励原初控制技术创新，就要求自然科学研究人文足够包容、允许失败、允许自恋，鼓励思辨、鼓励质疑，才有可能真正实现原初控制技术创新。
“ChatGPT为甚么没有出现在中国，大家的反思是很深刻的。”肖仰华说，我相信他们的自然科学研究人文会改变，国家也在推动那个事情。人文的改变绝不是一朝一夕的，需要漫长的过程，需要所有人的努力。“包括媒体的责任也很重大，媒体要去宣传、倡导包容的自然科学研究人文氛围，才有可能将让更多的原初控制技术创新冒出来。”
不能为了追随ChatGPT而错失下一个ChatGPT
现在生成式AI很火热，市场出现了向风口看齐的情况，这是否会挤压AI其他方向和领域的研制？
对此，肖仰华则表示，自从ChatGPT去年12月份上线以来，不管是国际还是国内各大厂商纷纷跟进，投入了巨大的研制资源来研制类ChatGPT这样的大数学模型。
“事实上，人工智慧的发展，尤其到了通用型人工智慧阶段，可谓是热点纷呈。”他总括说，除了他们看到的聊天这种场景下的ChatGPT以外，还有图文生成像Mid journey这样代表性的公司；还有具身智能，也就是让大数学模型和机器结合去操纵现实世界，让机器人能够更好为他们服务，所以热点是很多的。
肖仰华强调，这波大数学模型的发展一定要注意一件事——不能为了追随ChatGPT，而错失了下一个ChatGPT，不能一窝蜂炒作一个热点，而忽略了其他热点。“他们的研究一定要有战略定力，对新出现的热点要战略上重视，但不能打乱自己的既有布局。很多传统小数学模型，该研究的也得研究，其他IT控制技术也得往前推进。”
那么在产业领域各方面，有哪些值得他们进一步延伸开发的？
对此肖仰华提到，ChatGPT是针对聊天强化过的大数学模型，开放聊天存在商业价值，但垂直领域的严肃决策商业价值要高很多。
他总括说，比如医疗领域一直希望做能代替或者解放医生的问诊机器人，投资领域希望有一些投资顾问机器人，司法领域希望有一些司法咨询机器人，都属于垂直领域的严肃应用场景。“这些需求不是简单闲聊功能所能胜任的，仍需要把领域知识、专家经验、复杂逻辑等能力赋予机器或者大数学模型，才有可能将解决领域的复杂问题。”
肖仰华说，所以他们一各方面要跟踪ChatGPT控制技术，另一各方面更要补齐其不足，并积极推动大数学模型向千行百业落地。大数学模型赋能复杂决策场景将是未来人工智慧产业发展的焦点。
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