它对整个产业会产生巨大影响
周鸿祎介绍，ChatGPT代表了人工智能的一个重要里程碑，它是通用人工智能的奇点，也是强人工智能的拐点，所以，会带来一场强人工智能或者通用人工智能为驱动力的工业革命。“过去说大数据像‘石油’一样，但大数据不能直接用，ChatGPT像一个发电厂，烧了石油，把石油灌进去之后就可以产生电力，电力用API的方式，用云服务的方式把它接入到千家万户、千行百业，它对整个产业都会产生巨大的影响。”周鸿祎如此解释。
周鸿祎认为，能否抓住ChatGPT带来的机遇决定着中国未来十年在科技发展上是与国际整体水平拉开差距、形成落后，还是能够迎头赶上。因此他提出，不但要从企业的角度去对此技术进行追踪和研究，更要站在产业发展高度去思考，“这决定了中国未来在下一次产业革命里能不能有这个技术的积淀”。
ChatGPT可扮演正义助手
关于ChatGPT是否存在安全问题，周鸿祎认为这已经从一个技术问题变成了一个社会伦理问题，甚至变成了一个人类面临的不可预知的问题。因此，要辩证地看到ChatGPT所带来的安全问题。
周鸿祎介绍，ChatGPT掌握大量编程知识，以及网络安全知识。一旦被利用，将会成为网络黑客作恶的有力工具。“网上有很多黑客演示了利用ChatGPT写钓鱼邮件、写攻击代码，它大大降低了攻击的成本和难度，成为很多黑客的帮手。”
但与此同时，安全行业也在探索使用GPT大模型，建立知识库。周鸿祎谈到，“企业网管在面临安全事件分析的时候，需要有一个强大的知识库做支撑。所以，ChatGPT也可以扮演正义助手的角色。”
未来需要在机制上进行创新
周鸿祎认为，ChatGPT给我国人工智能发展带来了一定的启示。他提到，未来我们需要在机制上进行创新，建设更加开放的生态，加强产学研各界的合作，充分发挥中国千万级大学毕业生的优势，利用众包模式进行知识标注，去做基于人工标注的强化学习训练。“在国家鼓励性政策的支持下，我国能用两三年的时间达到比较好的跟随水平。”
全国政协委员赵晓光
开阔思路让技术更广泛地应用起来
全国政协委员、中国科学院自动化研究所研究员、科技团队项目负责人、博士生导师赵晓光认为，我国的人工智能语言处理模型大多应用于专业领域，缺乏大范围应用。ChatGPT的出现则启示我们发展人工智能应开阔思路，要将实验室中的好技术推广到实践当中，在更广泛的场景中被使用起来。
我国人工智能技术并不落后
但未在大规模应用上实现突破
在人工智能领域我国处在什么位置？又该如何赶超？赵晓光介绍，其实我国人工智能技术并不落后，在一些专业领域内甚至表现非常亮眼，但相较ChatGPT，我国尚未在大规模应用层面实现突破。赵晓光在日常工作中也会使用到类似ChatGPT的国产语言处理模型，如银行系统、电力系统等，但专业领域内容相对固定，对算法训练有限，而ChatGPT则是从一个更大范围进行突破，把更多的内容都放进这个大算法模型之中，并且在最广阔的市场中投入使用。“从这个角度来说，目前我国发展人工智能的思路还不够开阔。”赵晓光说。ChatGPT对于我们的一个启示是，我们该如何把我们实验室中比较好的技术，快速地推广到实践当中去，让其在更广泛的场景下被大家用起来。
离国产“ChatGPT”有多远？
技术转化为产品、产业是关键
如何把我们的人工智能技术变成下一个ChatGPT？赵晓光认为，在科技成果转化方面，我们还存在很多类似ChatGPT的问题，有了关键技术却无法在企业中转化落地，无法将技术变成产品甚至产业。
赵晓光认为，目前我国在科研成果转化方面主要面临三大问题：一是成果落地转化需求侧动力和能力不足。很多企业缺乏长远规划，高质量人才储备也不足，难以挖掘推动企业发展关键技术。二是成果源头供给侧转化的动力不足。作为科技成果源头的科研院所，其研究课题大多面向世界前沿领域，从生产实践中发现问题、提出问题、解决问题的机制尚不健全，在科研人员服务企业转化方面缺乏激励机制，导致科研人员没有足够的动力深入开展转化工作。三是科技成果从样机到小批量测试的卡点难以突破。一项技术实现从0（想法）到1（样机）的突破后，从1到10 的小规模应用测试阶段却由于风险大、投入高缺乏资金支持，影响成果转化效率。
针对这一问题，赵晓光也提出三点建议。首先，她建议政府相关部门应加大政策扶持力度，鼓励行业龙头企业建设高质量研究院，解决供需技术融合对接问题。其次，建议优化大学、科研院所的考核机制，激发科研人员为企业服务的动力。最后，建议丰富科技成果转化的融资渠道，在纳入研发经费加计扣除范畴的基础上，建立小批量试制产业联合基金，积极引导企业自有资金和社会资源投入，积极支持知识产权融资，支持有明确需求的专精特新企业、行业龙头企业建设成果转化小试平台，解决从样机到小批量应用测试的卡点。
全国政协委员江浩然
支持有条件的企业先行先试尽快推出自主产品
全国政协委员、恒银金融科技股份有限公司党委书记、董事长江浩然在《关于支持国产人工智能大模型发展 加速抢占国际科技新高地》提案中，建议尽快推出对标ChatGPT的自主产品，进一步加快自主创新技术和产品的推广应用，平衡好发展与安全、风险与效率之间的关系。
人工智能预训练大模型
已成为该领域的技术新高地
江浩然表示，当前，人工智能预训练大模型已经成为人工智能领域的技术新高地。伴随数据、算法和算力的持续突破，泛化能力、通用性强的人工智能预训练大模型成为人工智能发展的新方向，有望成为智能时代最重要的数字基础设施之一。“ChatGPT本质上就是人工智能预训练大模型，能与用户进行自然语言交互，兼具理解力、创造力和记忆力。”在江浩然看来，人工智能预训练大模型的发展趋势体现在以下两个方面：一是加速通用化，二是走向平民化。ChatGPT等大模型让人工智能变得更便捷，降低运用人工智能的门槛，并大幅提升效率。
江浩然注意到，当前，国外已经形成人工智能预训练大模型的先发优势，不仅技术领先，而且通过大量用户使用，模型持续得到优化，呈现出加速发展的趋势。在日趋激烈的国际竞争形势下，如果我国不加速发展，未来极有可能演化为新的“卡脖子”技术问题。
支持有条件的企业先行先试
尽快推出对标自主产品
在今年两会上，江浩然建议，要以政策引导为驱动，大力支持国产人工智能预训练大模型技术攻关和产品推广。“建议构建先行先试的准入机制和宽松的创新环境，支持有条件的企业瞄准最高标准、最高水平开展先行先试，尽快推出对标ChatGPT的自主产品，进一步加快自主创新技术和产品的推广应用，平衡好发展与安全、风险与效率之间的关系。”
同时，要以生态建设为支撑，营造国产人工智能预训练大模型健康发展的成长氛围。江浩然说：“从硬件、软件、机制等方面协同发力，重点支持我国头部企业加强关键技术的研究开发，提高大模型产业链上关键基础设施的自主可控度。”
在应用方面，江浩然表示，建议以场景应用为牵引，运用国产人工智能预训练大模型技术赋能惠企便民。建议坚持问题导向和需求导向，为人工智能预训练大模型技术打造和开放更多核心应用场景，不断提高场景应用的整体性、系统性和前瞻性，持续优化用户体验，增强用户黏性。通过场景应用驱动，加快技术迭代，推动场景应用从“样板间”向“商品房”转变，加速抢占国际科技竞争新高地。本版文/本报记者 张月朦 张知依 佟晓宇 蒋若静
本版统筹/林艳 张月朦