新華社沈陽10月28日電　題：從“好玩”到“好用”――在2023中國計算機大會看大模型未來應(yīng)用

　　新華社記者溫競?cè)A,、洪可潤,、宋晨

　　10月26日至28日在遼寧沈陽舉辦的2023中國計算機大會上，蓬勃發(fā)展的人工智能大模型成為熱議的焦點。

　　“以大模型為代表的人工智能技術(shù),，正在成為引領(lǐng)新一代產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力。當前,，各類國產(chǎn)大模型百花齊放,，但商業(yè)模式和落地場景還不是特別清晰?！睆囊髟娮鳟嫷摹翱粗猛妗钡劫x能千行百業(yè)的“真正好用”,，專家學者和企業(yè)家共同展望大模型未來將如何落地應(yīng)用，真正服務(wù)經(jīng)濟社會發(fā)展和百姓生活,。

　　為智慧醫(yī)療帶去新方案

　　在人流量大的三甲醫(yī)院輔助智能分診,、提高醫(yī)生診斷準確性，在基層醫(yī)院扮演“帶頭人”角色幫助醫(yī)生提高診療水平……會上,，業(yè)內(nèi)專家描繪出一幅幅大模型賦能醫(yī)療的未來圖景,。

　　首都醫(yī)科大學附屬北京朝陽醫(yī)院放射科主任楊旗認為，醫(yī)療大模型應(yīng)用要區(qū)分場景,，急診場景下的大模型應(yīng)用非常重要,。例如，在患者剛到醫(yī)院進行CT等初步影像檢查后,，不需要等待醫(yī)生看報告下判斷,，人工智能就可第一時間對危急程度進行判斷，使病人在醫(yī)院流轉(zhuǎn)過程中得到最優(yōu)化,、高效地救治,。

　　醫(yī)療行業(yè)尤其需要大模型提供更專業(yè)、更精準的診斷和治療建議,。醫(yī)學影像是重要的醫(yī)療數(shù)據(jù),，多位專家表示，醫(yī)學影像數(shù)據(jù)差異性特征明顯,，數(shù)據(jù)標注難問題亟待突破,。

　　北京理工大學光電學院教授楊健提出,，醫(yī)療大模型訓練需要大量文本、影像,、生化指標等多模態(tài)的數(shù)據(jù)樣本,，但醫(yī)療行業(yè)對患者隱私保護和數(shù)據(jù)安全的要求較高。如何化解這一矛盾是醫(yī)療大模型發(fā)展的重要課題,，他認為,，大模型在設(shè)計上更應(yīng)考慮不同層級結(jié)構(gòu)之間既要隔離又要打通的特殊需求。

　　加速具身智能研發(fā)落地

　　影片《機器人與弗蘭克》中陪伴老人日常起居的機器人,、動漫中的“哆啦A夢”……早在1950年初,，“人工智能之父”圖靈就提出了“具身智能”這一概念。今天,，高速發(fā)展的大模型有望給機器人裝上“智慧大腦”,，這種能夠像人一樣感知周圍環(huán)境變化并作出相應(yīng)反應(yīng)的具身智能正在逐步從科幻走向現(xiàn)實。

　　上海交通大學教授盧策吾提出,，具身智能包括3個模塊：通過具身感知,、具身想象實現(xiàn)大腦功能，即對世界的理解與抽象,；具身執(zhí)行則執(zhí)行小腦功能,，對大腦做出的判斷進行具體執(zhí)行。

　　“當前的具身智能體,，雖然建立在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強大的表達和學習能力基礎(chǔ)之上,，卻面臨著缺乏知識推理、難以與人溝通交互,、無法解釋決策機理等瓶頸,。”浙江大學教授楊易認為,，需要將人類知識,、人工智能大模型及領(lǐng)域任務(wù)模型與具身智能體結(jié)合，來提高具身智能體的感知,、推理以及與人類溝通,、協(xié)作的能力。

　　具身智能加速落地,，將如何改變?nèi)祟惖墓ぷ骱蜕睿?/p>

　　字節(jié)跳動人工智能實驗室研究員孔濤認為,，研發(fā)高服務(wù)完成度的機器人，可以在枯燥,、重復(fù),、危險的場景實現(xiàn)大規(guī)模的勞動力補充。而北京大學計算機學院前沿計算研究中心助理教授王鶴則認為，在眾多具身智能的應(yīng)用中,，智能家用服務(wù)機器人是其終極夢想之一,，將有助于解決養(yǎng)老等重大社會需求，提升人們的生活水平,。

　　重視大模型安全問題

　　一段時間以來，當人們驚嘆于大模型日新月異的發(fā)展時,，科技界卻產(chǎn)生了一種擔憂：當機器有了聰明的大腦,，是否會給人類帶來風險甚至災(zāi)難？

　　與會專家表示,，大模型本身十分復(fù)雜,，當前我們對模型意圖和執(zhí)行過程的理解還遠遠不夠，當理解不夠但又賦予它足夠自由度時候,，必然會出現(xiàn)一定程度的安全問題,。

　　“大模型一開始沒有對錯的概念，所以它可能做任何事,。一旦它培養(yǎng)出好壞之分,、善惡區(qū)別，就會更容易去選擇做合理的事情,?！蔽浵伡瘓F副總裁徐鵬認為，在可解釋性,、價值觀對齊和強化學習方面應(yīng)該有長期的,、更大的投入，一方面加強人類對大模型行為的理解,，另一方面引導大模型“科技向善”,。

　　專家普遍認為，人工智能可能會帶來倫理風險,，但距離真正產(chǎn)生自我意識而失控還很遠,。

　　“現(xiàn)在大模型學習還是在人為設(shè)定目標下訓練，短期內(nèi)不用太擔心它的危害性,。未來什么時候它自己有了目標,、不再遵循人類目標的時候，可能真正需要引起警惕,?！睆?fù)旦大學計算機科學技術(shù)學院教授邱錫鵬說。