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“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？******

　　聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注，人工智能生成内容概念走上风口

　　“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？

　　本报记者 时斓娜

　　阅读提示

　　全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域，将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

　　家里要养一只猫，该如何给猫取名字？怎样写出一个纸牌游戏的代码？在不同语境中，词语“意思”到底有几个意思？这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题，在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前，不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。

　　产品发布短短两个月，ChatGPT的日活量已突破千万，不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注，人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。

　　人工智能聊天究竟能聊些啥？ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化？记者对此进行了调查采访。

　　“真正像人类一样聊天交流”

　　“我所热爱的是我真实的生活，因为它包含了我所有的经历和感受，是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话，实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。

　　随着ChatGPT大火，不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上，ChatGPT时而诙谐有趣，时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外，还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具，让其写作文、翻译文章，甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。

　　中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示，ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右，在生活闲聊上的意图识别率约为95%，已具备较好的语义理解能力。

　　实际上，ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的？“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上，会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息，使ChatGPT知识丰富，还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。

　　创新交互为AIGC带来新启发

　　随着人工智能技术的发展，近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高，国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。

　　以百度文心大模型为例，输入一个题目，它可以瞬间写出上百篇作文；根据一句话或者一段描述文本，可以生成一幅精美的画作；根据一幅图像，可以自动生成高清、流畅的视频。

　　在百度技术委员会主席吴华看来，ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式，用户更容易以自然语言的方式进行交互，这会给大家带来革新性的认识，也会给AIGC带来新的启发。

　　目前，国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景，通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为，ChatGPT将颠覆搜索行业，在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测，未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。

　　根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》，“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域，听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。

　　“人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩，在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展，还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示，当前，人工智能生成内容的辐射范围还在扩大，未来有望重塑各行业领域的研发面貌。

　　商业化落地需克服技术和伦理问题

　　尽管各界对AIGC发展前景保持乐观，但从现状来看，ChatGPT等产品想要真正落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

　　在对ChatGPT进行的种种评测中，ChatGPT会犯一些常识性错误，反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容，ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。

　　中国信息通信研究院评测结果同样显示，ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般，难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。

　　“ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题，但在一些略有深度的、专业性较强的领域，其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足，也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。

　　在技术层面以外，人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示，ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战：“一是版权问题，ChatGPT生成的内容更多来自搬运，容易引发侵权；二是信息安全问题；三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制，这对监管挑战很大。”

　　在国内，AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说，国内AIGC产业基础薄弱，相关初创公司数量明显少于国外。同时，国内企业目前仍处于打磨产品阶段，还未出现较为好用的内容生成服务。

数字基础设施：打造数字未来坚实底座******

　　【乌镇观察】 

　　光明日报记者 王美莹 王禹欣

　　11月10日，由工业和信息化部、国家互联网信息办公室、国际电信联盟（ITU）联合主办的“数字基础设施:互联互通与创新发展”论坛在2022年世界互联网大会乌镇峰会举办。

　　数字基础设施是以数据创新为驱动、通信网络为基础、数据算力设施为核心的基础设施体系。数字基础设施主要涉及5G、数据中心、云计算、人工智能、物联网、区块链等新一代信息通信技术，以及基于此类技术形成的各类数字平台，服务人们工作、生活的方方面面；3D打印、智能机器人、AR眼镜、自动驾驶等新型数字科技，则广泛拓展了数字基础设施建设的应用范围，擘画了全新的数字生活图景。

　　当前，人类社会正加速向数字化转型，作为新型基础设施，数字基础设施已经像水、电、公路一样，成为人们生产生活的必备要素，为产业格局、经济发展、社会生态发展提供了坚实保障。作为数字经济的坚实底座，数字基础设施的重要性已经成为广泛共识。

　　加速算网融合 打通信息“大动脉”

　　数字经济是当前经济发展的新动能，算力网络是数字基础设施建设的核心载体。当前，我国数字经济呈现产业创新、技术融合、绿色低碳发展的特点，数据价值的探索更加深入。随着网络的复杂度逐渐提升。网络频段增多、应用场景细分、性能要求提高。多种多样的消费与产业应用，都对计算机通信网络和算力节点提出了更高的技术要求。

　　在中国工程院院士邬贺铨看来，算网协同是高质量发展以及数字化转型所需要利用的一个很好的方式，也是全面推进全社会数智化转型，助力数字经济加速发展最直接的抓手。

　　“算力网络是按业务需求，在云网边端间按需分配和灵活调度计算、存储、网络资源的新型信息基础设施。随着社会对算力需求的快速激增，算网协同有力支撑企业上云用数汇智，云网和算网融合促进产业链互利共赢。”邬贺铨说。

　　中国联通集团副总经理何飚指出：“算力网络是数字经济高质量发展的有效推动力，是数字产业化和产业数字化的重要生产力。”

　　而要推动云网和算网的融合发展，必须从提升计算能力、存储能力、算法技能、协同管理等具体问题上出发，加强标准化技术开发工作。

　　中国移动集团副总经理李慧镝在构建以云网融合为核心特征的智能化、综合性数字基础设施，助推数字技术和实体经济的深度融合等方面，体会颇深。“我们突破了云操作系统、分布式数据库一系列关键的核心技术，自主研发了以一体化的云底座、分布式的云能力、可信云平台为核心的CloudOS4.0，形成了全栈的云产品能力。”李慧镝表示。

　　在他看来，算力网络是CT/IT/DT深度融合的新型基础设施，包含创新技术和创新服务，是一次全方位的产业转型升级。“在实践探索中我们深切感受到，算力网络的发展需要在更高层次、更大范围、更深程度上汇聚社会各方力量。”

　　在数字化转型历程中，超前布局算网融合能力等核心技术攻关，正加速数字基础设施建设落实见效。建设以5G网络、全国一体化数据中心体系、国家产业互联网等为抓手的高速泛在、天地一体、云网融合、智能敏捷、绿色低碳、安全可控的智能化综合性数字化信息基础设施，将全方位、深层次地赋能数字化创新实践，打通数字经济发展的“大动脉”。

　　释放数字潜能 提升产业链价值

　　电商企业是融合数字基础设施的“先行者”。阿里巴巴集团副总裁周明分享了阿里巴巴在融合数字基础设施上的实践经验——电商企业早已通过数据预测顾客的消费倾向，提前进行货物入仓，方便顾客下单以后快速送货上门。周明指出：“近些年，传统企业也开始通过采集数据，在生产的各个环节里进行数据的计算、参数的调整，提升良品率。”

　　能源行业的数据基础设施建设推动了能源行业的数字化转型和能源行业绿色低碳的高质量发展。中能融合智慧科技有限公司党委书记、董事长王海表示：“在能源行业，数字基础设施建设各自为战的情况比较严重。建议在数据的分级分类、数据的指标体系建设、平台的互联互通、SaaS应用的一些适配等方面，尽快地建立行业标准或者是国家标准，这有助于更好地去推动数据产业的发展。”

　　数据是新型生产要素的一种。对企业来说，数据的交易和共享非常重要。王海希望下一步能够从能源数据的确权、定价、入场、流通、评估、交易、监管以及信用等全环节、全流程来推动标准的建设，也希望能够去探索能源数据的资源化、资产化、资本化的路径，探索建立多方共赢的能源数据流通交易的一些新标准。

　　“但目前来看，我们的整个数字化基础设施是相对薄弱的，距离智能化基础设施还比较遥远。”周明分析道，“数字基础设施仍旧是孤岛化的‘信息烟囱’，导致数据无法共通。数字计算或者智能计算仍有门槛，建设成本高昂且利用率较低。”

　　数字基础设施建设离不开产业链上下游企业的携手共进，离不开政产学研通力合作，充分释放数字潜能，让产业链实现价值最大化，打造产业共赢的新生态。

　　筑牢数字底座 畅享智能化生活

　　在工业领域，人工智能可以帮助企业进行工业缺陷检测，提高生产效率、降低生产成本；在安保领域，人脸识别技术可以提供快速便捷的基于生物识别的身份认证信息；在艺术领域，AI写作、AI绘画火爆，人工智能已经变成画作、音频、文本等信息的“创造力辅助工具”。

　　人工智能是现在数字基础设施不可缺少的一部分，且在整个数字基础设施体系中扮演着“最强大脑”的角色。它对我们日常生活的渗透是方方面面的，人工智能的应用场景随处可见。

　　最近几年，由于新冠肺炎疫情的影响，中国的数字化进程在大大加快。思科大中华区首席架构师蒋星表示，在数字化时代，移动应用、云应用正在成为企业的核心，企业的围墙正在消亡，混合办公成为新常态，新的互联网正在成为企业的骨干网。

　　“人工智能可以提供智慧分析，帮助各个行业降本增效。与此同时，人工智能行业本身也在越来越走向基础设施化。”北京瑞莱智慧科技有限公司首席执行官田天分析了人工智能在数字基础设施融合、协同中的作用。

　　共启“数智未来”，需夯实“点多面广、站高望远、配套齐全”的数字经济底座，推动数字基础设施的互联互通与创新发展。腾讯智慧交通首席科学家张云飞表示：“未来的数字中国建设对我们提出了更高的要求和挑战，能够把数字底座建好，纳管是第一步。”

　　《光明日报》（ 2022年11月11日 08版）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）