ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，2022年11月底一经推出迅速在社交媒体走红。短短两个月其月活用户已突破1亿，成为史上增长最快的消费者应用。针对ChatGPT和人工智能的发展前景，本刊记者采访了我国控制论与人工智能专家、模式识别的奠基者中国科学院院士戴汝为。
戴汝为院士团队长期从事复杂系统、综合集成、人工智能的理论研究与技术应用工作，构建了“信息空间的综合集成研讨体系”，在我国宏观经济、军事战略及黄河水利调度等重大决策问题上率先展开实践并获得实用化成果，为社会重大决策发挥了支撑作用，并受到中央的充分肯定和表扬。
在人工智能研究中，他提出“人-机结合的智能科学”新学科，奠定了国内智能科学发展的基础；提出的“综合集成法”强调以“人-机结合”的智能来处理极其复杂的问题，强调人的智能、机器的智能及人机群体智能的互相激发和融合。近年来，他带领学生将“人-机结合”的智能系统继续深化，为“人-机结合”智能进化提供理论基础。目前，他的团队仍奋战在人工智能研究的前沿，正在应用“社会智能科学”成果来处理开放的智慧城市建设问题。
ChatGPT直面大众
科技创新与品牌（以下简称“科”）：最近ChatGPT概念比较火爆，您怎么理解它？
戴汝为院士（以下简称“戴”）：从技术角度而言，ChatGPT是一种生成式语言模型，它结合了自然语言处理、深度学习和大规模训练数据，以创建一个能够理解和生成自然语言对话的人工智能模型。其底层基于Transformers架构，通过大规模的训练数据和复杂的神经网络体系结构，可以生成具有一定上下文连贯性和语义理解能力的自然语言响应，表现出接近人类的语言理解能力。而ChatGPT概念之所以火爆，很重要的原因在于之前的GPT系列都是面向企业的，而ChatGPT直接面向大众。在强大的问答能力面前，人们的工作效率得以提升，这也是它迅速普及的原因之一。
从“综合集成”角度看，ChatGPT是一种典型的“人-机结合”智能模式。通过机器学习算法从大量对话数据中学习，掌握语言规则、常识知识和语义理解。这种“定量”方法使它能够生成流畅、准确的回复，并在处理常见问题和情境时表现出色。然而，它并不是完全基于机器算法的，人类专家也在其设计和训练中发挥重要作用。人类专家提供了数据的标注、评估和调整，以确保生成的回复符合语法规则、逻辑一致性和社会准则。这种“定性”方法可以纠正机器学习算法可能存在的偏差、错误或不当回应等问题。
因此，ChatGPT作为典型的“综合集成方法论”的应用，实现了“从定性到定量的综合集成”，“人-机结合”的优势被充分发挥。它能够处理各种对话情境，提供实时的问题解答、建议和信息查询等服务，它的普及将极大影响人们的生产生活方式。当然，它也存在一定局限性和潜在误导性，在使用时需要谨慎对待，结合人类判断进行理解和解释，需要适当的监管和控制。
推动互联网发展时，应重视人类价值观保护
科：随着科技创新与产业变革循环演进，互联网不仅实现了从桌面互联网向移动互联网的过渡，也实现了从信息互联网、消费互联网到产业互联网的覆盖，应用场景已经渗透到各行各业。这与您之前预期的“社会智能”的发展是否一致?有何异同?
戴：互联网的加快演进将智能技术与不同行业、领域和应用场景相结合，实现了更广泛的智能化应用；从信息互联网到产业互联网的覆盖，使各行各业都能够实现智能化转型和创新。互联网技术的飞速发展，社会层面几乎全方位的覆盖使得我们比任何时候都要接近“万物互联时代”。信息技术、通信技术和网络技术等方面的创新研发，提供各种交流和合作的平台，将人们更高效地连接起来，推动了社会的空前发展和变革。从这一角度而言，互联网的发展与之前我们研究工作所预期的“社会智能”的发展是一致的，因为“社会智能”强调的是技术和社会的结合，以实现更智能化、更高效的社会运作和问题解决。
然而，与“社会智能”相比，互联网的发展也存在一些不同之处。首先，其更侧重于技术和应用的发展，强调的是各种技术和服务的整合和应用创新；而“社会智能”更侧重于“智能化系统”和“社会系统”的融合，强调的是整个社会系统的智能化和可持续发展。其次，互联网的发展演进更注重商业和经济层面的变革，强调的是互联网在商业模式、市场机制和产业结构方面的影响和创新；而“社会智能”更注重“社会”和“人类”层面的变革，强调的是智能技术对社会生活、文化交流和人类福祉的影响和促进。
此外，互联网的发展虽然在某种程度上实现了信息的智能化和交互的便捷性，但也带来了一些问题和挑战，如信息安全、隐私保护、信息泛滥和数字鸿沟等。因此，尽管互联网的应用场景渗透到各行各业，但我们也需要在推动互联网发展的同时，重视社会和人类价值观的保护，以实现更可持续、更有益于社会发展的互联网应用。通过将不同领域的知识和利益相关方的意见整合起来，利用“综合集成法”推动互联网发展的智能化和可持续发展，以实现技术与社会的协同进步。随着人工智能和相关技术的不断进步，我们可以期待未来互联网应用的智能化水平会不断提高，从而更好地促进“社会智能”的发展。
人工智能将带来社会巨变
科：有分析认为，人工智能或带来新一轮科技革命，您怎么看？
戴：人工智能技术的快速发展和广泛应用正在对各个行业和领域产生深远的影响。从“人-机结合”角度看，人工智能的发展带来了人与机器之间更加紧密的合作和互补关系。传统上，人类主要依靠自己的智力和技能来解决问题，而现在人工智能技术的发展使机器能够拥有感知、学习和推理能力。这种“人-机结合”方式可以发挥出双方优势，提高问题解决效率和准确性。从“定性”到“定量”的角度分析，人工智能技术的发展使得我们能够将主观性和经验性问题转化为“定量”化的计算和模型。传统上，很多问题都依赖于人类的主观判断和经验，这种“定性”方法存在主观性和不确定性问题。而人工智能技术可以通过大规模数据分析和机器学习算法，将这些问题转化为可量化的指标和模型。这使我们能够更加客观准确地分析解决问题。例如，医疗诊断领域，传统做法是医生根据患者的症状和临床经验做出诊断；而目前完全可以通过人工智能技术利用大量的医学数据和先进算法来辅助医生进行准确诊断，从而大大提高救治效率，这种“定量”化的方法使得医疗决策更加科学和可靠。
人工智能自诞生以来就在不断改变人类生活，但直到ChatGPT的出现才让人们真正感到人工智能即将带来时代巨变。如今深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术的每一次突破，都会提高人工智能从大规模数据中提取信息、发现规律的速度与精度，实现预测准确度的提升。此轮以ChatGPT为代表的人工智能的发展，极有可能带来新一轮科技革命，实现对劳动力、资本等生产要素的智能替代和功能倍增，促进全要素生产率的提高，从而促进劳动生产率的提升，并决定了未来企业乃至国家的核心竞争力。
纵观人类发展史，每一次重大科技进步都改进了劳动工具，提高了劳动者素质，带来劳动生产率极大提高、产业结构快速优化升级，给经济社会发展增添强大驱动力。在今天的信息科技时代，随着人工智能技术的发展，许多传统行业和工作岗位可能会面临变革和替代。人工智能必将催生新的产业和就业机会，需要人们具备与人工智能合作和协同工作的能力。同时，我们也要注意人工智能技术所带来的挑战和风险，并制定相应的规范和措施来确保其应用符合人类的利益和价值观。
人工智能的未来及实现路径
科：您在十多年前发表的文章里已经比较清晰地描绘出当下互联网和人工智能的相关应用。您能畅想一下人工智能未来的发展趋势和场景吗?
戴：从思维与智能的进化角度来看，“人－机结合”可以分为三个演变层次：初等结合、人机协同、人机融合智能共进。当前的人工智能尚处于第二个层次，正朝着第三个层次不断迈进。未来的人工智能可以将人的创造思维外化并赋予计算机，用于解决计算机能思考、推理、决策的问题。同时，能够对人进行认知心理建模，有效表达思维和心理状态，提升人对“复杂系统”问题的深入洞察与认知理解，从而形成人工智能融合共进的智能未来。
对于人工智能未来发展的趋势和场景，以下几个方向供参考。
●“智能助理”和虚拟个人助手：未来，“人工智能助理”将更加智能化和个性化，能够根据个人的需求和偏好提供更精准的服务。它们将能够准确处理更自然的对话，并通过学习用户的行为和反馈，提供更智能的建议、推荐和决策支持。
●自动化和机器人技术：人工智能将在自动化和机器人领域发挥更重要的作用。机器人将具备更高的感知、决策和执行能力，可以在不同的环境中进行“复杂系统”任务的执行，例如服务机器人、物流机器人和医疗机器人等。
●医疗和健康领域：人工智能将在医疗和健康领域发挥重要作用。它可以辅助医生进行精准诊断和提供治疗决策，提供个性化的医疗建议和治疗方案。此外，人工智能还可以用于健康监测、预防和早期诊断，以实现个性化的健康管理。
●教育和学习：人工智能技术将改变教育和学习方式。个性化的智能教育系统可以根据学生的学习能力和兴趣提供定制化的学习内容和反馈。虚拟现实和增强现实技术也将与人工智能相结合，提供更丰富、沉浸式的学习体验。
●智能城市和可持续发展：人工智能将在建设智能城市和实现可持续发展方面发挥重要作用。它可以帮助优化城市的能源管理、交通流量调控、废物管理等方面，提高城市的效率和可持续性发展。
这些场景和趋势只是人工智能未来发展的一部分可能性，实际发展将受到技术突破、社会需求和法律伦理等多种因素影响。“综合集成方法论”可以帮助我们更全面地思考和引导人工智能的发展，以实现人工智能在未来的潜力和价值。
科：人工智能作为未来发展的核心，是我们必须掌握在自己手中的。作为战略型科学家，在您看来我国要想引领人工智能发展，还需补齐哪些短板?
戴：目前我国在人工智能领域的发展处于一个大而不强的阶段。近年来我国在人工智能方面投入比较大，高水平论文和核心专利数量都在快速提升，一些人工智能领军企业快速发展。为保证我国在接下来的竞争中走在世界前列，我认为现阶段还需做大量深入、扎实的原创性工作，以克服以下短板。
第一，数据分散，各自为战的现实局面。我们拥有世界上最大规模的海量数据资源，这将是我国未来发展人工智能的独特优势。然而我国企业制作的模型训练数据库规模有限，且“各自为战”，导致数据较分散，空有宝山不会用，造成对数据资源的浪费。人工智能的发展，不仅涉及多学科及其交叉融合，芯片、操作系统等软硬件系统，还涉及复杂的开源平台、海量数据资源和标准体系建设等。因此，我建议要加强顶层规划设计，加强统筹协调和系统布局，构建自主可控的国家级开源平台。明确人工智能科技投入的国家目标，协调相关机构根据自身职责、能力从而确定发展重点，统筹规划发展路线，集中力量办大事。
第二，顶尖人才严重缺乏，原始性创新研发极度稀缺。在学科教育方面，缺乏高质量师资，课程设置与市场需求不相匹配，人才培养规模和质量难以满足发展需求。其次原始创新和技术积累不足，研究方向多集中在应用层面，对基础理论重视不够，可能导致我国在智能化阶段再次“空心化”。因此，我建议更有必要创新改革人才培养模式，加快培养造就一支具有相当规模、水平一流的人工智能人才队伍，努力在人工智能发展方向和理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破，形成具有国际影响力的人工智能原创理论体系，为构建我国自主可控的人工智能技术创新生态提供领先跨越的理论支撑。从上世纪八十年代起，钱学森先生亲自指导我们加强跨学科的合作研究和人才培养，为国家培养具备综合能力的人工智能专业人才，促进不同领域专家之间的交流和合作，推动人工智能的综合创新。
第三，产业发展生态不健全的问题必须重视。虽然我国在人工智能领域已经形成了一定的产业基础，但整个创新生态和产业链发展仍存在不足。自主技术体系和产业生态发展薄弱，大量市场应用发展良莠不齐，中低端较多，同质化竞争明显，市场竞争环境仍有待改善。充分激发企业作为技术创新主体的活力和潜力，促进不同研究领域的协调合作，鼓励探索更多应用场景，促进人工智能的广泛应用，才能支撑行业长期稳健发展，形成科技创新和产业应用互相促进的良好发展局面。
