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（CWW）以ChatGPT为代表的生成式人工智能自推出以来便持续引发关注。8月15日，在由清湛人工智能研究院主办、盛景网联科技股份有限公司承办的“大模型时代，AI赋能产业升级与引领”论坛上，中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长张钹表示，ChatGPT的出现或意味着人工智能（AI）产业向通用性迈出了重要一步，随着基础模型不断发展，未来AI技术的应用领域将进一步拓宽。针对生成式人工智能大模型面临的安全性和稳定性方面的挑战，人工智能产业发展与治理应同时并进。

“与信息科技产业持续高速的发展态势相比，人工智能产业呈现缓慢曲折发展的特点。”张钹指出，人工智能产业和信息产业的发展范式存在明显差异。具体而言，信息产业的发展建立在完善的信息科学技术基础理论支撑的基础上，其硬件和软件属于“通用型”，能够普遍应用在各行各业。而人工智能产业尚缺乏理论基础，无论是基于知识驱动模型的第一代人工智能产业，还是基于数据驱动模型的第二代人工智能产业，其软件和硬件都以模型和算法为基础建立，属于“专用型”，与应用场景和应用领域紧密相关。

值得注意的是，去年11月ChatGPT的问世打破了现有人工智能技术的局限，对人工智能的发展产生了深远影响。

张钹认为，基于人工智能视角，ChatGPT至少实现了两大突破：首先，以ChatGPT为代表的大语言模型，转变了传统的只处理文本形式的缺陷，使机器具备了处理文本语义的能力，并能与人进行自然对话。其次，在ChatGPT出现之前，人工智能仅能在限定领域里完成单个任务，没有实现通用人工智能，而ChatGPT在对话领域实现了通用性，不受领域限制，因此可以说ChatGPT向通用人工智能迈出了一步。

“只有跟领域脱钩，才有可能建立起人工智能的通用理论。ChatGPT在自然语言处理上实现了与领域无关，是人工智能的一个重大突破。”张钹说。

从应用层面来看，目前人工智能技术已在交通、健康、教育、安全、娱乐、金融、智能制造等多个领域得到应用，覆盖范围广泛，涉及行业众多。张钹认为，随着基础模型的突破，作为“AI大模型+机器人”结合的通用智能机器人（具身智能）有望迎来发展机遇。

不过，张钹强调，ChatGPT仅在语言处理领域达到了预期目标，目前还不能被称为通用人工智能。同时，作为一种基于深度学习的自然语言处理模型，ChatGPT在结果输出上具有一定随机性，不大适合应用于不确定、多变、关键和复杂的环境，以及存在质量不一致、不可控、自我解释能力差、常识和推理能力不足等缺陷，这也使得人工智能治理的重要性凸显。

对此，张钹认为，人工智能治理既包括对模型本身的治理，也包括对模型使用者的治理。其中，对模型的治理可通过人工智能对齐（AI Alignment），由人类帮助它通过监督学习（supervised learning）、使用人类反馈的强化学习（RLHF）等方式进行治理。对模型使用者的治理则重点需要防止滥用、误用。

基于生成式人工智能大模型的特点，张钹认为，人工智能产业的开放与治理应同时进行，边开放边治理，治理的最终目的是为了加快推进人工智能产业发展和迭代升级。

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