精彩活动丨“通用人工智能时代的科学研究：机遇与挑战”研讨会

   3月26日9:00-17:00，由上海市数据科学重点实验室主办，复旦大学知识工场实验室、复旦爱数认知智能联合研究中心协办的“通用人工智能时代的科学研究：机遇与挑战”研讨会于复旦大学邯郸校区子彬院北205会议室召开。本次研讨会旨在探讨在通用人工智能对各学科发展的影响已经逐渐呈现，其影响几乎渗透进全部人文与自然学科。各学科如何应对通用人工智所带来的挑战？如何抓住通用人工智能所带来的机遇？ 研讨会总共邀请了10位来自学术界的专家参与分享及研讨活动。会议同步设置线上会场，近150名听众在线参加本次会议。

通用人工智能（AGI）初步具备一定的创造能力，且AGI能力正在持续增强，目前还未见其性能天花板。在人工智能学科、计算机学科、语言学、脑科学、心理学、医学、新闻传播、教育、政治等领域，AGI都给人们带来了新的思考，并可能促进新的领域变革，但AGI存在的一些共性问题亟待被解决。

Chatgpt是可能逼近强人工智能的新生产力，GPT-4也已大幅度优于GPT-3并继续快速提升。目前GPT仍存在一些挑战和局限性。在生命科学领域，分子大模型在某些预测任务上的性能已达世界一流水平，并赋能新药设计；AI与气象大模型、流体大模型的结合为产业带来了新的发展。未来，在教育、医疗、人类外脑、公平性、风险治理等领域，AI将为人类带来更多的思考。

人工智能是否存在天花板？这个天花板是什么？大模型在语言学的任务会剩下什么？大模型稳定后的架构是什么？这些决定了我们未来努力的方向。教育的发展往往是最为谨慎的，现阶段人们可以不用担心人工智能的发展对教育产生的影响。

人类语言语法的基础不是基于统计意义的，概率模型在应用统计方法时需要考虑语言的实际结构，才有可能获得科学意义上的成功。语言的复杂性决定了需要借助计算机的优势来发现语言的规律。要实现人类智能或语言理解，必须先了解人是如何理解语言的，才能为智能科学的突破贡献力量。

通过将算法和数据结合，利用AI模型预测某些脑疾病已有较高的准确率。通过模型搭建的数字孪生脑，仍存在一定的计算挑战。未来通过计算机实现人脑运算在硬件和软件上都存在较大的进步空间。

当人工智能做到了人类可以做到的事情，是否可以替代人类？如果人工智能替代人类，是否能够达到像之前的几次革命一样的变革程度？

高教授首先解释了 GPT 系列在通用模型或通用技术方面的革命性意义，探讨了中国治理的现代化以及 GPT 系列在其中的作用。然后高教授谈到了三个系统，即秩序、赋权和创新，以及这些系统如何受到 GPT 的影响。高教授还讨论了 GPT 对未来通用人工智能和现代治理的潜力。

张教授主要讨论了技术强进化与跨学科合作的难点和挑战。虽然跨学科已经成为一个趋势，但不同学科之间的理解和方法存在差异，导致跨界合作门槛较高。此外，人工智能的突飞猛进也在倒逼着学科直接去撞击互相的门墙。因此，长期的跨学科互动和交叉应该成为常态化的过程，以促进创新知识的生产。接下来，张教授还讲述了从学科角度来看这个问题，并表示现在处于关键时刻，需要跨越理论和范式的壁垒，实现突破和跨越。

刘教授讨论了大模型对于医疗领域的影响，他对大型模型在智能医学中的应用持积极态度，并认为它开启了一个新时代。刘教授将智能医学定义为一门高度跨学科的领域，将现代医学与大数据、云计算和人工智能等先进技术结合起来，探索人类生命和疾病的本质和规律，并发展智能诊断和治疗方法。他指出，智能医学的特点是大数据和模型驱动方法，以及多模态数据和知识的融合。刘教授还讨论了从循证医学到基于模型的医学的转变，他认为这可以提供更准确和高效的医疗保健。

顾教授谈论了关于如何利用人工智能促进未来教育的发展。她提到自己长期以来一直关注人工智能和未来教育发展之间的关系，并介绍自己正在筹备的会议。她还介绍了他们正在做的人工智能促进未来教育发展研究，从更上位的角度来看，探讨了人工智能和教育两者之间的关系，以及在整个社会人类社会发展之中的角色和作用。

郑磊教授谈论了数字政府、数字治理以及技术和治理之间的相互关系。郑教授认为政府作为一个稳定性、确定性、权威性、风险规避性的机构，尽量避免让机器直接面对公众。然而，技术的出现不仅会被治理采纳，也会影响治理的理念、模式和流程，因此治理不是完全一成不变的，技术也不只是个工具，而是潜移默化地影响政府的底层理念。在治理和技术之间，它们之间的相互影响是相辅相成的，但治理仍然有它的主宰权。对于新技术的出现，政府可以改变治理模式，但这个过程会有一个进三步退两步的螺旋性过程。

研讨会的最后,肖仰华教授对通用人工智能的科学研究中科学研究的机遇与挑战作了总结，为本次研讨会画上了一个圆满的句号。最后, 衷心感谢各位专家和来宾的参与和支持，期待后续能与各位业界专家展开更深入的交流合作。