6月30日，“浦江創(chuàng)新論壇——2023科技創(chuàng)新智庫國際研討會(huì)”在上海舉行，研討會(huì)以“AI重塑科技創(chuàng)新范式”為主題。科技部戰(zhàn)略規(guī)劃司梁穎達(dá)司長、上海市政府尚玉英副秘書長出席開幕式并致辭。10位來自國內(nèi)外一流科技創(chuàng)新智庫和AI實(shí)踐走在前沿的產(chǎn)學(xué)研機(jī)構(gòu)的專家進(jìn)行了主題演講與圓桌討論，兩百余位專家代表參加了會(huì)議。

會(huì)上發(fā)布了由上海市科學(xué)學(xué)研究所牽頭，聯(lián)合復(fù)旦大學(xué)、同濟(jì)大學(xué)、中國科學(xué)院、上海科技管理干部學(xué)院、莫斯科國立萊蒙諾索夫大學(xué)等機(jī)構(gòu)學(xué)者共同完成的新書《變局之解：全球科技智庫思想觀察》，上海市科學(xué)技術(shù)委員會(huì)主任駱大進(jìn)、中國科技發(fā)展戰(zhàn)略研究院院長張旭、上海市科學(xué)學(xué)研究所副所長張聰慧（主編）共同啟動(dòng)新書發(fā)布儀式。

主旨報(bào)告

張旭

中國科學(xué)技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略研究院院長

關(guān)于人工智能激發(fā)顛覆性創(chuàng)新突破的思考

◆?1.人工智能激發(fā)基礎(chǔ)研究的顛覆性創(chuàng)新，是基礎(chǔ)研究的催化劑、培養(yǎng)基和原材料。在生命科學(xué)、力學(xué)、化學(xué)工程、工程熱物理等基礎(chǔ)研究領(lǐng)域，人工智能發(fā)揮催化劑效果，作為科研工具幫助研究人員加速基礎(chǔ)研究速率，提高研究產(chǎn)出的質(zhì)量；在物理學(xué)、數(shù)學(xué)等基礎(chǔ)研究領(lǐng)域，人工智能作為科研工作的培養(yǎng)基，為科研工作者攻克領(lǐng)域難題提供了基礎(chǔ)環(huán)境和必備工具；人工智能技術(shù)本身也是數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、類腦研究等基礎(chǔ)研究領(lǐng)域的主攻方向，既作為科研工具參與研究過程，也是研究對象本身。

◆?2.顛覆性技術(shù)如同運(yùn)載人類文明飛躍時(shí)空的運(yùn)載火箭，現(xiàn)階段人工智能技術(shù)已成為運(yùn)載火箭的導(dǎo)航器、助推器和控制器。人工智能不斷為人類顛覆性技術(shù)的發(fā)現(xiàn)和應(yīng)用指明方向，加速顛覆性技術(shù)的迭代和普及應(yīng)用。隨著AI治理和發(fā)展同步，人工智能技術(shù)將成為人類應(yīng)用顛覆性技術(shù)的控制器。

◆?3.AI for Science帶來從科研到產(chǎn)業(yè)的全面革新，給科研生產(chǎn)力帶來指數(shù)級提升，而受控核聚變、量子、腦科學(xué)等前沿領(lǐng)域的進(jìn)展也為AI技術(shù)拓展了無盡空間。

◆?4.各項(xiàng)顛覆性技術(shù)相互賦能，彼此成就，迭代突破，科技變革速度大大加快，重要的時(shí)間節(jié)點(diǎn)都指向未來10年。未來10年，有可能是顛覆性技術(shù)變革實(shí)現(xiàn)群體性突破的10年，是關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)重要的10年，是中國初步實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化的重大時(shí)間節(jié)點(diǎn)，是決定大國競爭格局的關(guān)鍵10年。

◆?5.面向未來，如何抓住機(jī)遇？一是統(tǒng)籌能源基地布局與算力布局，形成人工智能發(fā)展基礎(chǔ)競爭力；二是同步支持多樣化技術(shù)路線，整體形成應(yīng)對技術(shù)快速變化能力；三是主動(dòng)設(shè)計(jì)極富挑戰(zhàn)性場景，引導(dǎo)更具長期性獨(dú)創(chuàng)性攻關(guān)；四是加強(qiáng)以企業(yè)為核心的協(xié)同，提高顛覆性技術(shù)生態(tài)掌控力；五是千方百計(jì)促進(jìn)交流合作，成為顛覆性技術(shù)變革的核心樞紐。

徐峰

中國科學(xué)技術(shù)信息研究所人工智能發(fā)展研究中心常務(wù)副主任、科技部新一代人工智能發(fā)展研究中心副主任

AI 重塑科技創(chuàng)新范式

◆?1.科學(xué)研究一直是人類認(rèn)識世界、理解世界、改造世界的重要方式，伴隨著人類社會(huì)科技和生產(chǎn)力的發(fā)展，科學(xué)研究的方法也在不斷變化，通過方法和工具的變化，不斷形成新的范式。

◆?2.科學(xué)研究進(jìn)入大科學(xué)時(shí)代，各類大科學(xué)裝置、新工具、新技術(shù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)給科學(xué)研究帶來新的挑戰(zhàn)，一是隨著數(shù)據(jù)不斷增加，基于大量數(shù)據(jù)的歸納處理海量數(shù)據(jù)面臨維度災(zāi)難。二是隨著科學(xué)研究問題的日益復(fù)雜，基于物理建模的難度也逐步加大。人工智能可以利用強(qiáng)大的數(shù)據(jù)歸納和分析能力學(xué)習(xí)科學(xué)規(guī)律和原理，在很多科學(xué)研究領(lǐng)域展現(xiàn)出超越傳統(tǒng)數(shù)學(xué)或物理學(xué)方法的強(qiáng)大能力，大大加速科研探索進(jìn)程，在前沿科學(xué)領(lǐng)域取得顯著成果。

◆?3.在AI for Science從2017年概念形成到應(yīng)用落地的發(fā)展過程中，人工智能大模型技術(shù)也從2017年的Transformer架構(gòu)開始逐步發(fā)展，以BERT、T5、ChatGPT為代表的標(biāo)志性成果相繼涌現(xiàn)，在數(shù)學(xué)方程求解、分子動(dòng)力模型分析、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測等科學(xué)研究領(lǐng)域的應(yīng)用不斷深化，推動(dòng)科學(xué)研究任務(wù)全過程加速。

◆?4.AI for Science正在成為新的科研范式，表現(xiàn)為兩個(gè)趨勢，一是隨著工具模型不斷成熟、應(yīng)用領(lǐng)域持續(xù)拓展，AI for Science有望能夠在幫助解決實(shí)際科研問題的同時(shí)，主動(dòng)探索發(fā)現(xiàn)新理論，從而帶來整個(gè)科學(xué)研究范式的全新變化。二是隨著學(xué)科交叉融合不斷深化，AI for Science跨界交叉將進(jìn)一步驅(qū)動(dòng)科學(xué)研究創(chuàng)新和更廣泛的落地應(yīng)用，加速推動(dòng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革。

◆?5.AI for Science未來潛力巨大，當(dāng)前正處于突破性發(fā)展的關(guān)鍵窗口期，是我國成為全球科學(xué)中心的新機(jī)遇。但同時(shí)，下一步發(fā)展也面臨諸多挑戰(zhàn)，需要為AI for Science發(fā)展創(chuàng)造更多有利條件，支撐世界級、原創(chuàng)性、基礎(chǔ)性的重大科學(xué)發(fā)現(xiàn)。

榮藤 稔

日本大阪大學(xué)先導(dǎo)研究機(jī)構(gòu)教授

生成式人工智能：重新定義教育，改變企業(yè)格局

◆?1.?人工智能會(huì)取代就業(yè)，也會(huì)創(chuàng)造新的就業(yè)。如果我們回顧歷史，在人工生產(chǎn)力方面和人工的收入，這些勞工收入方面也隨著時(shí)間在不斷地上升，我們在比較18世紀(jì)50年代的英國生產(chǎn)力，再看一下現(xiàn)在的2010年時(shí)的生產(chǎn)力，你們會(huì)發(fā)現(xiàn)這個(gè)生產(chǎn)力已經(jīng)上升了幾乎15倍，因此生產(chǎn)力是大大增加了，這是一個(gè)好消息。當(dāng)然，與此同時(shí)工人的收入也在不斷地增加，生產(chǎn)力的增加是一方面，但是另外一方面我們也經(jīng)歷到其他的問題，比如這個(gè)是傳統(tǒng)電話接線員的數(shù)量轉(zhuǎn)變，在1970年代的時(shí)候，總的電話接線員的數(shù)量是12萬，但現(xiàn)在已經(jīng)是下降了10萬了，因此技術(shù)創(chuàng)造了新的工種，但是技術(shù)也消除了一些或者淘汰了一些工種，這是我們必須要仔細(xì)思考的一件事情，在我們的社會(huì)當(dāng)中，我們要如何去變革就業(yè)的模型和構(gòu)成？

◆?2. ChatGPT在高校中的使用需要受到控制。這是在2023年年終的時(shí)候?qū)?huì)發(fā)布的日本關(guān)于在學(xué)校當(dāng)中如何使用生產(chǎn)式AI指南的草案，現(xiàn)在每個(gè)學(xué)生都必須要做家庭作業(yè)，在他們做家庭作業(yè)的時(shí)候，他們是必須要使用到生成式AI的，在學(xué)校里面最初的使用應(yīng)當(dāng)要進(jìn)行控制，要受到限制，并且要非常謹(jǐn)慎地控制。使用AI行為的內(nèi)容作為學(xué)生的作業(yè)提交或者用于參加比賽，這是一個(gè)不當(dāng)?shù)男袨椋瑩Q言之，不允許使用AI、Chat GPT或者其他的AI工具來完全生成他們自己的作業(yè)的內(nèi)容，50%-60%的高中生或者中學(xué)生他們都使用開放式AI或者Chat GPT來進(jìn)行他們個(gè)人的用途。我自己也是在大學(xué)當(dāng)中的教授，非常有趣的一點(diǎn)，我注意到社會(huì)科學(xué)和人文學(xué)的教授和教職人員他們非常反對使用生成式AI，但是目前有超過50%的大學(xué)生都在使用生成式的AI用于他們個(gè)人的用途。但是，在自然科學(xué)和工程學(xué)的教師和教授，他們是非常想要使用AI，他們也希望他們的學(xué)生使用開放式的AI來進(jìn)行他們的作業(yè)的準(zhǔn)備。因?yàn)椋谌宋目茖W(xué)方面是非常在乎聽說讀寫的，而對于人文科學(xué)來說，Chat GPT一個(gè)非常大的災(zāi)難。

◆?3. 技術(shù)實(shí)際上不會(huì)促進(jìn)社會(huì)和政治的變化。這本書非常好，叫做《GEEK HERESY》，2015年密歇根大學(xué)的教授寫的，他指出我們要面對采用AI和不采用AI的人之間的鴻溝，他還提出兩點(diǎn)，技術(shù)實(shí)際上不是會(huì)促進(jìn)社會(huì)和政治的變化，而是帶來一個(gè)好處，技術(shù)本身其實(shí)取決于我們需要整體的方法來把技術(shù)的創(chuàng)新和社會(huì)和機(jī)構(gòu)改革聯(lián)系起來。

◆?4. 人工智能會(huì)拉開人與人差距。我們?yōu)槭裁匆懻摷夹g(shù)推進(jìn)社會(huì)環(huán)境的變化？剛才講到采用技術(shù)和不采用技術(shù)的人之間的區(qū)別，一些更早采用技術(shù)的人可能會(huì)獲得財(cái)富，那些不采用或者沒錢采用技術(shù)的人就會(huì)更加的走向反面。大家都期待OpenAI、Chat GPT還有生成式的AI等等能夠彌合這兩端的差距。但是，現(xiàn)在實(shí)際上鴻溝越來越大。

◆?5. 在一些領(lǐng)域人工智能很可能會(huì)控制人類。雖然我們現(xiàn)在做了很多AI的研究，但是我并不認(rèn)為至今還是人類主導(dǎo)的地位，如果我們什么都不做的話，我們不去控制機(jī)器的話，在一些領(lǐng)域里面有些機(jī)器很可能將來就會(huì)控制人類。我們來看一下對于生成式AI控制的方法，我們要做到透明和數(shù)據(jù)整合安全，有一些國家應(yīng)該有一些規(guī)范，有一些道德，甚至還有一些法律等等會(huì)進(jìn)行歸管。我們會(huì)有一些倫理，這個(gè)倫理差不多就是在法律和規(guī)范這一類，這樣才能夠更好地控制人工智能。

達(dá)雷 M. 韋斯特

美國布魯金斯學(xué)會(huì)副總裁兼技術(shù)創(chuàng)新中心執(zhí)行董事

人工智能如何重塑創(chuàng)新

◆?1.技術(shù)革命正在加速演進(jìn)，變化速度超乎人們想象。人工智能正是其中典型例子，其加速滲透醫(yī)療保健、教育科技、零售消費(fèi)、國防科技等諸多不同領(lǐng)域。例如，我們已經(jīng)看到無人商店，利用計(jì)算機(jī)視覺、虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等先進(jìn)技術(shù)，完成商品識別，支付收費(fèi)等原先只有人能完成的工作環(huán)節(jié)。最近大熱的ChatGPT等生成式AI也是一個(gè)典型的例子，利用復(fù)雜的人工智能算法賦能非專業(yè)人士，允許普通人做他們以前無法做的事情。

◆?2.飛速發(fā)展科技也將加劇社會(huì)不平等、不均衡問題。我們發(fā)現(xiàn)，美國的地理差距正不斷擴(kuò)大，美國15%的郡創(chuàng)造了全國71%生產(chǎn)總值，大部分經(jīng)濟(jì)活動(dòng)集中在東海岸、西海岸以及中部大都市地區(qū)，但其他大部分地區(qū)相對落后，許多人并沒有分享到日新月異科技所帶來的發(fā)展繁榮，這些都可能造成大量的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)焦慮，為潛在的社會(huì)動(dòng)蕩和政治動(dòng)亂埋下隱患。

◆?3.人工智能正在深刻改變企業(yè)組織架構(gòu)。我們發(fā)現(xiàn)人工智能工具顯著增強(qiáng)人類工作表現(xiàn)與工作效率。隨著人工智能技術(shù)不斷精進(jìn)與應(yīng)用，企業(yè)組織架構(gòu)將發(fā)生改變，將顛覆少量中層人員監(jiān)督大量基層工作人員的架構(gòu)模式，人工智能出現(xiàn)將減少企業(yè)對中層管理者的需求，不再需要像現(xiàn)在這樣多管理監(jiān)督人員，這將深刻改變許多組織的運(yùn)作方式。

◆?4.在人工智能影響下，社會(huì)將轉(zhuǎn)向終身學(xué)習(xí)模式。未來人們將30歲、40歲、50歲和60歲不同人生階段升級工作技能，終身學(xué)習(xí)將成為美國成人教育市場的非常重要組成部分，同時(shí)公司開始將更針對性地培訓(xùn)自己員工，以適應(yīng)這些技術(shù)進(jìn)步所創(chuàng)造的新工作環(huán)境與任務(wù)。

張?jiān)?/p>

西湖大學(xué)終身教授

ChatGPT 推理挑戰(zhàn)

◆?1. ChatGPT能夠在一定程度上推動(dòng)科學(xué)研究，GPT4大模型可以快速獲取跨學(xué)科通識知識，在文獻(xiàn)研究方面能起到關(guān)鍵作用，還可以在生物醫(yī)藥領(lǐng)域輔助提出假設(shè)和猜想，做一些潛在的創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。

◆?2. ChatGPT之所以能夠幫助科學(xué)家做研究，是因?yàn)樗哂幸欢ǖ倪壿嬐评砗团袛嗄芰ΑＨ绻苯幼孋hatGPT對復(fù)雜的問題或推理的問題給出答案，它可能會(huì)犯一些錯(cuò)誤，但如果通過思維鏈的模式，誘導(dǎo)它一步一步地進(jìn)行思維推理，它就可以給出推理過程和我們想要的答案。

◆?3.GPT4版本比GPT3.5版本有了很大的進(jìn)步，是最接近通用人工智能的大模型，它比之前的所有版本都要聰明，模型規(guī)模相比之前的版本也更大一些，但GPT4和人類的最優(yōu)表現(xiàn)還是有一定差距的。現(xiàn)在的模型最強(qiáng)性能可能在邏輯上也有很多的不嚴(yán)謹(jǐn)性，可以用一些手段調(diào)整模型，比如我們在對話中給出提示，把沒有見過的問題告訴它，就會(huì)發(fā)現(xiàn)它只要見到少量的實(shí)例性能就會(huì)提升很多。另外，如果讓它進(jìn)行思維鏈的推斷，過程一步步寫下來然后再去判斷，它的性能也會(huì)提升不少。

◆?4.現(xiàn)在的模型許多都是通過大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行模式學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)的多是表面特征，能做到不犯經(jīng)驗(yàn)性錯(cuò)誤，但如果學(xué)習(xí)不到本質(zhì)的特征，就會(huì)犯一些分布外泛化的錯(cuò)誤。人類是通過因果性來進(jìn)行直覺判斷的，而機(jī)器是通過統(tǒng)計(jì)性或者相關(guān)性來進(jìn)行判斷的。在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域要想學(xué)習(xí)到因果性僅靠相關(guān)性的數(shù)據(jù)是實(shí)現(xiàn)不了的，因此要想讓模型更聰明可以通過數(shù)據(jù)治理來達(dá)到一定的效果，比如加入反事實(shí)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)本質(zhì)特征，提高模型的泛化能力。

◆?5.現(xiàn)在的人工智能展現(xiàn)出了能夠幫助科學(xué)計(jì)算的一些能力，但是當(dāng)前的能力在本質(zhì)上受到了一些限制，比如邏輯推理和學(xué)習(xí)深層次思想的能力，也許在下一代人工智能或者下一代大模型里這些能力會(huì)是大家關(guān)注的方向。

水志偉

團(tuán)結(jié)香港基金副總裁兼研究部聯(lián)席主管

利用特區(qū)優(yōu)勢策動(dòng)香港與內(nèi)地的

人工智能行業(yè)的應(yīng)用開發(fā)、技術(shù)和人才發(fā)展

◆?1.在人工智能領(lǐng)域，香港的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在基礎(chǔ)研究能力和融資能力。香港人工智能人才和學(xué)術(shù)論文具有較好的國際影響力，商湯科技和大疆創(chuàng)新等知名企業(yè)都是依托香港頂尖高校科研成果轉(zhuǎn)化而創(chuàng)立的。香港過去14年（2009-2022）有7年登上全球IPO集資榜首。于此同時(shí)，香港依然面臨大學(xué)科研成果轉(zhuǎn)化不足，數(shù)據(jù)管理?xiàng)l例不完善、公共數(shù)據(jù)庫種類及數(shù)據(jù)量有限等問題。

◆?2.為協(xié)調(diào)促進(jìn)兩地技術(shù)轉(zhuǎn)移，香港應(yīng)重視技術(shù)轉(zhuǎn)移聯(lián)盟建立，負(fù)責(zé)較后期的工作，例如市場化活動(dòng)、創(chuàng)業(yè)比賽，以及法律和商業(yè)咨詢服務(wù)方面，以產(chǎn)生協(xié)同效應(yīng)，進(jìn)一步與深圳及其他內(nèi)地市技術(shù)轉(zhuǎn)移促進(jìn)中心協(xié)調(diào)，促進(jìn)香港與內(nèi)地合作。

◆?3.針對高校科研成果商業(yè)化問題，建議設(shè)立獨(dú)立于高校的跨學(xué)科大型研究院，吸引內(nèi)地人工智能相關(guān)企業(yè)與其進(jìn)行科研合作。一是讓企業(yè)享受科研成果產(chǎn)業(yè)化的經(jīng)濟(jì)回報(bào)，例如在與跨學(xué)科研究院的合同中承諾在優(yōu)惠條件下獲得專利使用權(quán)，有助于企業(yè)借用聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室的力量進(jìn)行技術(shù)攻堅(jiān)，增加在商業(yè)化場景下使用的科研成果并鼓勵(lì)增加企業(yè)研究項(xiàng)目。二是促進(jìn)研究人員第一時(shí)間了解科技企業(yè)的產(chǎn)業(yè)需要以及應(yīng)用場景多的科技，促進(jìn)科研成果的商業(yè)化轉(zhuǎn)化。三是政府應(yīng)牽頭興建內(nèi)地企業(yè)-香港高校聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，促進(jìn)兩地科技企業(yè)和高校的合作，讓內(nèi)地人工智能領(lǐng)域的企業(yè)更好地利用香港的基礎(chǔ)研究優(yōu)勢，同時(shí)促進(jìn)兩地經(jīng)濟(jì)融合。

◆?4.為加強(qiáng)跨境數(shù)據(jù)的共享，香港應(yīng)助力大灣區(qū)建立一個(gè)數(shù)據(jù)共享機(jī)制和安全審查及監(jiān)管機(jī)制。建立跨境的數(shù)據(jù)分級標(biāo)準(zhǔn)，列出需要互通的數(shù)據(jù)清單、安全措施及應(yīng)用方案，并建立一個(gè)針對大數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)，包括技術(shù)、平臺、安全、認(rèn)證等規(guī)范的大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系，鼓勵(lì)大數(shù)據(jù)研究的合作。總量數(shù)據(jù)或較不敏感數(shù)據(jù)(如食品、環(huán)境）可自由共享，但涉及國家安全的數(shù)據(jù)，需經(jīng)過嚴(yán)格的脫敏處理后方可共享。可考慮首先在關(guān)鍵領(lǐng)域（醫(yī)療、工業(yè)、金融、民生）實(shí)行先行先試。

◆?5.為便利兩地科研人員流動(dòng)，建議兩地政府透過招才計(jì)劃，預(yù)留教席及/或提供資助補(bǔ)貼，促進(jìn)兩地高校及企業(yè)合作，允許科研人員便捷流動(dòng)。中央政府亦應(yīng)實(shí)施統(tǒng)一政策，調(diào)整地方政府對香港職稱認(rèn)可的標(biāo)準(zhǔn)及要求。

菲律普 弗尼爾 -?維格

深圳大學(xué)(中國) ，計(jì)算機(jī)與軟件學(xué)院大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用研究所，特聘教授SPMF開源數(shù)據(jù)挖掘庫創(chuàng)始人

自動(dòng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中有趣模式

◆?1. 今天的人工智能系統(tǒng)是基于大數(shù)據(jù)，而如何運(yùn)用這些數(shù)據(jù)更為重要。如果我們建立了大型的AI系統(tǒng)，比如說Chat GPT或者LLM模式的話，我們?nèi)绾尾拍軌蚪⑵饛?qiáng)有力的系統(tǒng)呢？其實(shí)是因?yàn)檫@些系統(tǒng)都是基于大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)是非常重要的，不止如此，所有的這些計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和AI系統(tǒng)也會(huì)生成大量的數(shù)據(jù)。現(xiàn)在我們經(jīng)常會(huì)談到大數(shù)據(jù)，因此這也是今天我為什么選擇要討論數(shù)據(jù)的原因，比如在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，有來自用戶使用的警報(bào)日值或者傳感器的數(shù)據(jù)，不同計(jì)算機(jī)之間交互的數(shù)據(jù)，當(dāng)我們有大量數(shù)據(jù)的時(shí)候非常好，但是如果不知道如何運(yùn)用這些數(shù)據(jù)其實(shí)這會(huì)成為一個(gè)問題。

◆?2. 生成式人工智能就像黑匣子，這是非常危險(xiǎn)的。生成式AI是非常強(qiáng)有力的工具，與此同時(shí)也會(huì)伴隨一些問題，其中一個(gè)問題就是生成式的AI就好像是個(gè)黑匣子，它可以做一些很擅長的事情，但是我們不了解它為什么可以做這些事情，比如它可以進(jìn)行檢測，可以用于藥品的發(fā)現(xiàn)，可以做很多的事情，非常地有用，但是卻不一定能夠幫助我們來了解這些數(shù)據(jù)，從這些數(shù)據(jù)中有所學(xué)習(xí)，因此就我的觀點(diǎn)而言，當(dāng)我們在利用AI進(jìn)行決策時(shí)，人類在這個(gè)過程其實(shí)是被放在一邊，我們把很多權(quán)利交在AI的手中，但是我們能學(xué)到什么是非常重要的。比如對于醫(yī)院而言，我們不想讓AI做所有的決定，因?yàn)檫@是非常危險(xiǎn)的，我們必須從數(shù)據(jù)中有所學(xué)習(xí)，這是我們應(yīng)當(dāng)要實(shí)現(xiàn)的一件事情，因此我今天想要和大家分享的是與其他主題有所不同的，我想談的是我們?nèi)绾文軌驈臄?shù)據(jù)中有所學(xué)習(xí)，并為未來服務(wù)。

◆?3. 數(shù)據(jù)學(xué)是為了在數(shù)據(jù)中找到一些模式，為了更好地了解數(shù)據(jù)。我想跟各位分享數(shù)據(jù)學(xué)，這是我所研究的一個(gè)領(lǐng)域，這樣的研究的背后是要在數(shù)據(jù)中找到模式，我們把它稱之為數(shù)據(jù)模式的挖掘，有了數(shù)據(jù)之后，希望在數(shù)據(jù)中進(jìn)行搜索來找到一些模式，而這些模式是我們感興趣的，并會(huì)讓我們有所了解，讓我們有所學(xué)習(xí)，而不是像一個(gè)黑匣子一樣，同時(shí)幫助我們之后做出一些決策。我們的目的并不是要取代AI，也許是為了幫助我們更好地了解我們手中的數(shù)據(jù)。

◆?4. 數(shù)據(jù)挖掘能夠幫助我們了解顧客的商業(yè)行為以及周期行為。用淺顯易懂的例子來講，我們有一個(gè)購物的數(shù)據(jù)庫，我們發(fā)現(xiàn)了一些關(guān)聯(lián)，喜歡買蘋果的人也喜歡買面包等等，這是一個(gè)非常基礎(chǔ)的例子，如果我們在數(shù)據(jù)中找到這樣的關(guān)聯(lián)，我們就更好地了解顧客的行為，也許我們可以把這兩樣?xùn)|西放在一起賣，如果買兩樣?xùn)|西的話，我們給它打折扣，我們就可以有量的增長。又如，我們可以找到頻繁的數(shù)據(jù)挖掘，在數(shù)據(jù)庫里面，經(jīng)常出現(xiàn)的東西，我們想要找到那些在商店里頻繁被買的東西，我們就可以來做促銷。此外，了解周期的模式是非常有趣的，周期是指有一些情況會(huì)隨著時(shí)間的推移出現(xiàn)回轉(zhuǎn)或者重復(fù)，它就會(huì)告訴你顧客行為習(xí)慣，你也可以利用這個(gè)來做一些決策，比如做一些促銷或者其他營銷的決策。

◆?5. 數(shù)據(jù)挖掘也面臨很多挑戰(zhàn)，涉及算法、數(shù)據(jù)復(fù)雜度、模型等方面。當(dāng)然，我也看到了很多挑戰(zhàn)，首先從計(jì)算科學(xué)來說，我們要設(shè)計(jì)好算法，來分析數(shù)據(jù)。此外，我們還想要分析一些非常復(fù)雜的數(shù)據(jù)，使之能夠在真實(shí)的生活中使用，比如說還可以分析一些社交網(wǎng)絡(luò)、圖表等等。另外，我們還可以設(shè)計(jì)一些新的方法來找到真正有趣的模型，而不僅僅是關(guān)于利潤或者其他的方面。

任峰

英矽智能科技(上海)有限公司聯(lián)合首席執(zhí)行官 & 首席科學(xué)官

生成式 AI 在藥物研發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用

◆?1.三大痛點(diǎn)導(dǎo)致藥物研發(fā)昂貴且漫長。根據(jù)最新數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)藥物研發(fā)普遍花費(fèi)超20億美元，周期長達(dá)15年以上，3大痛點(diǎn)促成了如此高昂漫長的研發(fā)活動(dòng)：一是新穎生物學(xué)靶點(diǎn)難發(fā)現(xiàn)；二是符合條件的小分子化合物難形成；三是合理臨床實(shí)驗(yàn)方案難設(shè)計(jì)。

◆?2.罕見高致死疾病面臨全球無好藥局面。特發(fā)性肺纖維化是全球罕見病，根據(jù)統(tǒng)計(jì)，全球約70萬患者，但這類疾病致死率很高，如不進(jìn)行干預(yù)，2年內(nèi)12%致死率，5年內(nèi)更是達(dá)39%致死率。雖然目前全球有2款治療藥物，但這些藥都不是十分完美，主要表現(xiàn)在較強(qiáng)的毒副作用，約10%-40%患者最終無法耐受其毒副性，而放棄繼續(xù)服用治療。

◆?3.人工智能與生物制藥有機(jī)結(jié)合，助力藥物研發(fā)降本增效。針對特發(fā)性肺纖維化疾病，英矽智能的PandaOmics平臺運(yùn)用人工智能技術(shù)篩選出20余個(gè)新靶點(diǎn)，Chemistry42平臺形成78個(gè)小分子化合物，其中最優(yōu)秀的小分子化合物促進(jìn)用藥劑量大幅下降，并顯著提高了藥物活性。在人工智能加持下，目前這個(gè)化合物進(jìn)入到臨床二期階段，整個(gè)項(xiàng)目只用了18個(gè)月時(shí)間，花費(fèi)260萬美金，與傳統(tǒng)藥物研發(fā)相比，做同樣的事情需要花四年半的時(shí)間，需要投入幾千萬或者上億美金的研發(fā)投入，人工智能的運(yùn)用顯著降低研發(fā)成本，提高研發(fā)效率。

黃波

北京市長城戰(zhàn)略咨詢合伙人、副總經(jīng)理

創(chuàng)業(yè)加速“AI for Science”

◆?1.算法、數(shù)據(jù)、算力以及初創(chuàng)企業(yè)共同推動(dòng)AI4S的發(fā)展。如同算法、數(shù)據(jù)、算力對人工智能的促進(jìn)作用，創(chuàng)業(yè)企業(yè)對人工智能推動(dòng)作用也是不能忽視的。例如Schr?dinger（薛定諤）作為全球第一家成功IPO的人工智能藥物研發(fā)企業(yè)開創(chuàng)了人工智能制藥企業(yè)盈利模式，后續(xù)其他企業(yè)相繼模仿復(fù)制。Deepmind公司自2010年成立以來引領(lǐng)AI4S科技發(fā)展，運(yùn)用人工智能挑戰(zhàn)人類圍棋冠軍、發(fā)現(xiàn)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)、進(jìn)行核聚變研發(fā)等。?

◆?2.只有初創(chuàng)企業(yè)才能將顛覆性技術(shù)轉(zhuǎn)換為商業(yè)應(yīng)用。一是初創(chuàng)企業(yè)規(guī)避了大企業(yè)創(chuàng)業(yè)窘境，大企業(yè)很難做出基于突破性技術(shù)的商業(yè)層面顛覆性創(chuàng)新，而初創(chuàng)企業(yè)從0開始，沒有大企業(yè)的路徑依賴，更愿意擁抱新技術(shù)創(chuàng)新帶來的不確定性。二是創(chuàng)業(yè)者有著非凡的企業(yè)家精神，這是創(chuàng)業(yè)企業(yè)獨(dú)有價(jià)值，幫助企業(yè)高效整合資源，克服各種困難，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新的目標(biāo)。三是創(chuàng)業(yè)企業(yè)提供了理想的投資標(biāo)的，因?yàn)檫@類企業(yè)股權(quán)結(jié)構(gòu)簡單、政策壁壘少、成長迅速、退出機(jī)制規(guī)范，使創(chuàng)業(yè)企業(yè)成為吸引巨大風(fēng)險(xiǎn)投資的理想載體。

◆?3.人們應(yīng)對創(chuàng)業(yè)企業(yè)推動(dòng)AI4S保持樂觀的三大原因。一是越來越開源的技術(shù)環(huán)境。開源開放的技術(shù)體系使創(chuàng)新的方法快速傳播，大幅降低創(chuàng)業(yè)門檻。二是越來越好的創(chuàng)業(yè)環(huán)境。通過創(chuàng)業(yè)帶動(dòng)技術(shù)的突破和商業(yè)的落地已成為廣泛被接受的創(chuàng)新機(jī)制。三是越來越開放的產(chǎn)業(yè)鏈體系。醫(yī)藥、新能源、制造等傳統(tǒng)工業(yè)領(lǐng)域，逐步向創(chuàng)業(yè)企業(yè)開放，典型如自動(dòng)駕駛、mRNA藥物，初創(chuàng)公司的創(chuàng)新力讓大企業(yè)開始認(rèn)識到與其合作的必要性。

◆?4.AI4S創(chuàng)業(yè)企業(yè)健康成長需具備四類關(guān)鍵要素。首先，企業(yè)需要有改變世界的夢想，需要瞄準(zhǔn)突破性創(chuàng)新，用改變世界的夢想，匯聚資源，激勵(lì)團(tuán)隊(duì)。其次要掌握硬核科技，企業(yè)既要有頂級科學(xué)家，也有一流的商業(yè)大咖，能夠?qū)ゴ蟮膲粝胱兂陕涞氐漠a(chǎn)品。同時(shí)，要具備高速成長基因，構(gòu)建于數(shù)字經(jīng)濟(jì)底層規(guī)律之上的成長邏輯。最后要蘊(yùn)含強(qiáng)大的要素匯聚力，能夠在短時(shí)間內(nèi)吸引大量資本、合作伙伴、客戶等要素。

◆?5.同時(shí)政府需要在三個(gè)方面服務(wù)于硬科技企業(yè)成長。首先是提供低成本算力，不僅是算力基礎(chǔ)設(shè)施，還有算力之上產(chǎn)業(yè)服務(wù)組合。第二是，提供數(shù)據(jù)，尤其是政府需要向企業(yè)開放重點(diǎn)行業(yè)數(shù)據(jù)，例如真實(shí)世界的醫(yī)療數(shù)據(jù)、建筑設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)、城市感知數(shù)據(jù)等。第三是，供給行業(yè)場景，促進(jìn)生物醫(yī)藥、汽車、鋼鐵領(lǐng)域大企業(yè)向創(chuàng)業(yè)企業(yè)開放場景，使大企業(yè)獲得創(chuàng)新技術(shù)、小企業(yè)獲得成長機(jī)遇，政府獲得新賽道成長曲線，實(shí)現(xiàn)三贏局面。

陳海鵬

上海市科學(xué)學(xué)研究所副所長（主持工作）

發(fā)揮智庫功能，助推上海建設(shè)國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)

——推進(jìn)上海建設(shè)國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)的研究與思考

◆?1.經(jīng)過多年建設(shè)，試驗(yàn)區(qū)圍繞建設(shè)方案在創(chuàng)新策源、應(yīng)用場景、企業(yè)培育、創(chuàng)新生態(tài)等方面形成初步成效，正在努力建設(shè)更具國際影響力的人工智能“上海高地”，上海已初步成為全球人工智能發(fā)展的最佳試驗(yàn)場和重要風(fēng)向標(biāo)。

◆?2.在人工智能創(chuàng)新策源能力方面，上海建立了國家戰(zhàn)略科技力量和創(chuàng)新平臺，取得了國家級科研成果，學(xué)科布局更合理，人才隊(duì)伍更加壯大。

◆?3.在人工智能場景創(chuàng)新方面，上海圍繞智能港口、智能工廠、智能教育等場景示范應(yīng)用，推動(dòng)了人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合、賦能經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展。

◆?4.在人工智能企業(yè)培育方面，經(jīng)過多年培育，上海人工智能領(lǐng)域初步形成了覆蓋算力、算法、數(shù)據(jù)等方面的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，相關(guān)企業(yè)茁壯成長，在人工智能細(xì)分領(lǐng)域打造產(chǎn)業(yè)高地。

◆?5.在人工智能創(chuàng)新生態(tài)方面，上海正在形成既能支持創(chuàng)新、又具有包容性、還能有效保護(hù)安全的治理環(huán)境。

◆?6.未來的人工智能的研究與決策邊界更為交織、研究成果轉(zhuǎn)化為政策更加快速，智庫可以發(fā)揮更大的作用。智庫做好瞭望臺，要抓住底層規(guī)律，戰(zhàn)略預(yù)判人工智能趨勢，以確定性應(yīng)對不確定性。智庫研究要預(yù)判未來需求、支撐現(xiàn)在要求，快速響應(yīng)，做好研究儲(chǔ)備，將研究成果轉(zhuǎn)化為政策。發(fā)揮好智庫會(huì)講故事、講好故事，推動(dòng)人工智能國際交流合作。

圓桌討論

AI重塑創(chuàng)新范式——變革時(shí)代的應(yīng)對策略

吳壽仁，上海市科學(xué)學(xué)研究所副所長

1.這次論壇充分體現(xiàn)了浦江創(chuàng)新論壇“開放創(chuàng)新”的宗旨，演講嘉賓都是來自國內(nèi)外知名的專家學(xué)者，都有很強(qiáng)的國際背景，同時(shí)來自全國10多個(gè)省市區(qū)近140個(gè)單位、250多位參會(huì)代表參加了論壇，具有廣泛的代表性。

2.從宏觀、中觀、微觀三個(gè)層次，專家分享了宏觀層面AI發(fā)展的背景、前景，中觀層面著重介紹了香港和上海的人工智能發(fā)展實(shí)踐，微觀層面從高校、科研機(jī)構(gòu)、企業(yè)角度反映AI對企業(yè)、行業(yè)領(lǐng)域等的發(fā)展應(yīng)用。

3.從維度來講，專家分享了AI的技術(shù)研發(fā)（如推理、數(shù)據(jù)挖掘）、技術(shù)應(yīng)用，以及AI帶來的倫理挑戰(zhàn)等內(nèi)容，AI的技術(shù)發(fā)展必將對經(jīng)濟(jì)社會(huì)和科技等方面發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。

4.AI發(fā)展迅速，具有可期待的美好發(fā)展前景，同時(shí)AI又會(huì)帶來巨大的挑戰(zhàn)，無論是機(jī)遇還是挑戰(zhàn)，取決于我們對它的態(tài)度，我們必須以開放的、積極的心態(tài)去迎接它、適應(yīng)它、引導(dǎo)它、擁抱它。

5.智庫機(jī)構(gòu)更需要深入研究AI，找到AI未來發(fā)展的規(guī)律、方向、重點(diǎn)以及對未來經(jīng)濟(jì)社會(huì)和科技發(fā)展產(chǎn)生的影響，作出預(yù)判并提出決策建議，以便有關(guān)方面提前布局，及時(shí)抓住機(jī)遇迎接挑戰(zhàn)。

水志偉，團(tuán)結(jié)香港基金副總裁兼研究部聯(lián)席主管

1.AI的快速發(fā)展給科技智庫帶來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。微觀層面的機(jī)遇是AI為我們提供了一個(gè)更理性和科學(xué)的分析工具，我們可以在人員不足的情況下更高效的開展研究工作；宏觀層面的機(jī)遇是AI改變了很多行業(yè)的發(fā)展形態(tài)，政府需要配套提供的政策也發(fā)生了變化，為我們創(chuàng)造了更多的研究課題。挑戰(zhàn)的部分，需要關(guān)注的是AI有心和無心的信息誤導(dǎo)，以及數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)濫用問題。

2.未來很難有一種針對智庫的統(tǒng)一的人工智能大模型，因?yàn)槊總€(gè)城市、每個(gè)研究機(jī)構(gòu)都有自己的特殊性，一套模型很難套用到不同地方。AI可以作為一種新型“員工”來使用，他們與傳統(tǒng)員工的區(qū)別在于，他們沒有個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和概念，他們能快速提供一個(gè)思考方向，但是需要我們再深化分析。

3.在數(shù)據(jù)跨境問題上，內(nèi)地更關(guān)注的是數(shù)據(jù)背后的國家安全問題，香港則是將數(shù)據(jù)看作一門生意。我們希望在大灣區(qū)先選擇一些與生活相關(guān)的金融、醫(yī)療領(lǐng)域探索數(shù)據(jù)安全跨境流動(dòng)，讓大灣區(qū)的人員往來更便利。

菲律普 弗尼爾-維格（philippe Fournier-Viger），深圳大學(xué)(中國)計(jì)算機(jī)與軟件學(xué)院大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用研究所特聘教授、SPMF開源數(shù)據(jù)挖掘庫創(chuàng)始人

1. 人工智能正在深刻改變學(xué)習(xí)模式。AI可以用來提高生產(chǎn)力，它使我們的工人更加的高效，使學(xué)生更加高效，學(xué)生可以用AI來學(xué)習(xí)，可以向AI提問，AI還可以幫助溝通，來做翻譯，對于研究而言，對于藥物的研發(fā)，這些領(lǐng)域都是AI強(qiáng)大實(shí)力的體現(xiàn)。說到AI給大學(xué)帶來的挑戰(zhàn)，我覺得挑戰(zhàn)有很多方面。首先，學(xué)生可能會(huì)變得更加懶惰，如果我們給他們作業(yè)，比如給他們一個(gè)做變成的作業(yè)，他們可能會(huì)讓Chat GPT幫他們完成作業(yè)，在這樣的情況下，一些學(xué)生會(huì)變得非常地慵懶，他們就會(huì)讓Chat GPT給他們做作業(yè)。所以我認(rèn)為AI對于學(xué)習(xí)是一個(gè)強(qiáng)大的工具，但是我們必須告訴學(xué)生，你必須以正確的方法駕馭AI，不是用AI來作弊。

2. 人工智能不會(huì)消失，所以需要以負(fù)責(zé)任的方式來使用人工智能。從我的角度來說有一點(diǎn)非常重要，AI會(huì)永遠(yuǎn)都在那里，它不會(huì)消失，所以我們應(yīng)該學(xué)會(huì)如何使用AI，并且教會(huì)學(xué)生正確使用AI的方法，因?yàn)槲覀兊膶W(xué)生在未來必須保持競爭力，如果他們不知道該怎么使用AI，其他人就會(huì)代替他們，但是關(guān)鍵點(diǎn)在于，教會(huì)學(xué)生如何以一種負(fù)責(zé)任的方式使用AI，對自己的使用負(fù)責(zé)，以一種符合倫理學(xué)的方式來使用AI，不然他們就會(huì)用AI來做一些危險(xiǎn)的事情。另外一方面，我今天并沒有聽到很多AI有些時(shí)候是不公平的，有些時(shí)候AI也會(huì)有一些偏見，可能會(huì)偏向某一些人，所以我們要確保AI是公平的，對每一個(gè)人來說都是公平的。

任峰，英矽智能科技(上海)有限公司聯(lián)合首席執(zhí)行官 & 首席科學(xué)官

1.如何發(fā)揮AI的最大效能是加速研發(fā)的關(guān)鍵。如何使用AI是研發(fā)人員更為關(guān)鍵和核心的問題，面對ChatGPT以及其他AI4S算法軟件，研發(fā)人員能做的就是用好這些已有的AI工具，把工具和平時(shí)科研或者日常工作結(jié)合起來，利用這些工具提高研發(fā)效率，比如擴(kuò)展知識邊界，把AI屬性發(fā)揮到極致，這是我們能夠把AI結(jié)合到日常的科研工作的最大可能。

2. AI賦能新藥研發(fā)不僅降低成本與時(shí)間，同時(shí)提高成功率。通過AI加持，行業(yè)預(yù)估早期研發(fā)可節(jié)省40%-60%研發(fā)的時(shí)間，每年會(huì)為全球節(jié)省600億左右研發(fā)投入，最重要的是，可以把藥物的成功率提升12%。普遍來講，新藥研發(fā)總成功率只有3%-5%，12%的提升是之前不可想象的，起到的降本增效作用也是巨大的。

黃波，北京市長城企業(yè)戰(zhàn)略研究所合伙人、副總經(jīng)理

1. 政府需要營造創(chuàng)新環(huán)境促進(jìn)科技創(chuàng)業(yè)。在通用人工智能大浪潮下，政府需要營造一種創(chuàng)新的環(huán)境，讓這些企業(yè)家更敢干，從更敢干這一點(diǎn)來講，尤其是最近這兩年，最核心的議題是如何恢復(fù)創(chuàng)業(yè)者對于未來的信心，培養(yǎng)一種用技術(shù)能夠改變世界的愿景，這可能是當(dāng)前對于科技創(chuàng)業(yè)最關(guān)鍵的一點(diǎn)。

2.針對智庫開發(fā)的人工智能大模型趨勢已形成。這個(gè)趨勢是基本確定的，很多的科技企業(yè)已經(jīng)和行業(yè)里擁有專有知識的機(jī)構(gòu)共同開發(fā)行業(yè)性模型。我們可以設(shè)想一下，未來我們寫報(bào)告的時(shí)候要查行業(yè)數(shù)據(jù)庫，這些數(shù)據(jù)庫加持了ChatGPT等工具后可以自動(dòng)回答更多問題，甚至能寫報(bào)告，這是可以預(yù)見的未來。