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（CWW）以ChatGPT為代表的生成式人工智能自推出以來便持續引發關注。8月15日，在由清湛人工智能研究院主辦、盛景網聯科技股份有限公司承辦的“大模型時代，AI賦能產業升級與引領”論壇上，中國科學院院士、清華大學人工智能研究院名譽院長張鈸表示，ChatGPT的出現或意味著人工智能（AI）產業向通用性邁出了重要一步，隨著基礎模型不斷發展，未來AI技術的應用領域將進一步拓寬。針對生成式人工智能大模型面臨的安全性和穩定性方面的挑戰，人工智能產業發展與治理應同時并進。

“與信息科技產業持續高速的發展態勢相比，人工智能產業呈現緩慢曲折發展的特點。”張鈸指出，人工智能產業和信息產業的發展范式存在明顯差異。具體而言，信息產業的發展建立在完善的信息科學技術基礎理論支撐的基礎上，其硬件和軟件屬于“通用型”，能夠普遍應用在各行各業。而人工智能產業尚缺乏理論基礎，無論是基于知識驅動模型的第一代人工智能產業，還是基于數據驅動模型的第二代人工智能產業，其軟件和硬件都以模型和算法為基礎建立，屬于“專用型”，與應用場景和應用領域緊密相關。

值得注意的是，去年11月ChatGPT的問世打破了現有人工智能技術的局限，對人工智能的發展產生了深遠影響。

張鈸認為，基于人工智能視角，ChatGPT至少實現了兩大突破：首先，以ChatGPT為代表的大語言模型，轉變了傳統的只處理文本形式的缺陷，使機器具備了處理文本語義的能力，并能與人進行自然對話。其次，在ChatGPT出現之前，人工智能僅能在限定領域里完成單個任務，沒有實現通用人工智能，而ChatGPT在對話領域實現了通用性，不受領域限制，因此可以說ChatGPT向通用人工智能邁出了一步。

“只有跟領域脫鉤，才有可能建立起人工智能的通用理論。ChatGPT在自然語言處理上實現了與領域無關，是人工智能的一個重大突破。”張鈸說。

從應用層面來看，目前人工智能技術已在交通、健康、教育、安全、娛樂、金融、智能制造等多個領域得到應用，覆蓋范圍廣泛，涉及行業眾多。張鈸認為，隨著基礎模型的突破，作為“AI大模型+機器人”結合的通用智能機器人（具身智能）有望迎來發展機遇。

不過，張鈸強調，ChatGPT僅在語言處理領域達到了預期目標，目前還不能被稱為通用人工智能。同時，作為一種基于深度學習的自然語言處理模型，ChatGPT在結果輸出上具有一定隨機性，不大適合應用于不確定、多變、關鍵和復雜的環境，以及存在質量不一致、不可控、自我解釋能力差、常識和推理能力不足等缺陷，這也使得人工智能治理的重要性凸顯。

對此，張鈸認為，人工智能治理既包括對模型本身的治理，也包括對模型使用者的治理。其中，對模型的治理可通過人工智能對齊（AI Alignment），由人類幫助它通過監督學習（supervised learning）、使用人類反饋的強化學習（RLHF）等方式進行治理。對模型使用者的治理則重點需要防止濫用、誤用。

基于生成式人工智能大模型的特點，張鈸認為，人工智能產業的開放與治理應同時進行，邊開放邊治理，治理的最終目的是為了加快推進人工智能產業發展和迭代升級。

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