数字科技重构国家竞争新优势
党的二十大报告指出,“坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位”。放眼全世界,全球科技竞争趋于白热化,数字经济改变了全球竞争的格局,一部分国家和地区积极发展数字经济,抢占了发展先机,逐渐形成本国或本地区的竞争新优势,而有的国家和地区则处于不进则退的尴尬境地,数字经济环境脆弱,形成明显的对外依赖。
我们常讲,国与国之间的竞争归根结底是综合国力的竞争,在数字化浪潮的背景下,“综合国力”的概念也在嬗变。随着数字技术的持续发展,数据正在成为一种全新的国家实力要素,数字技术竞争已经成为大国关系调整的核心动力之一。
根据中国信息通信研究院的测算,2020年全球数字经济同比名义增长3.0%,当年全球经济负增长3.3%(世界银行数据),数字经济成为拉动全球经济增长,推动经济复苏的主要动力。
中国金融四十人论坛学术顾问、复旦大学特聘教授黄奇帆曾断言,“未来的数字经济时代,国家与国家的核心竞争力就是算力,是千真万确的概念。”有观点认为,当前全球经济形成了传统经济和数字经济构成的“新二元经济”,数字经济和传统产业的并行,成为现代世界的基本特征。
中国科学院院士、中国计算机学会理事长梅宏在《升维-2023年十大数字科技前沿应用趋势》报告推荐语中表示,数字化转型是一次根本性的变革,它带来的是一次范式变革,信息技术正从助力社会经济发展的辅助工具,转变为引领社会经济发展的核心引擎。
从中共中央、国务院公布的“数据二十条”意见中,我们也能深切感受到国家对于数据的重视。引言中明确指出,意见出台的重要目的在于激活数据要素潜能,做强做优做大数字经济,增强经济发展新动能,构筑国家竞争新优势。
农业经济时代,土地和粮食是人类赖以生存的基础,工业经济时代,石油是国家经济的“血液”,而在数字经济时代,数据作为“新型石油资源”的价值逐渐凸显,类似石油的“采-运-炼-储-用”是工业经济的核心命脉一样,数据的“采-存-算-管-用”就是数字经济的核心命脉。
在《升维-2023年十大数字科技前沿应用趋势》报告中,无论是高性能计算、泛在操作系统,还是不断演进的云计算、时空人工智能、Web3,以及充满未来色彩的机器人、数字人、自动驾驶,都在重构我们的ICT基础设施,组成了报告中展示的一幅“科技星图”。
在“科技星图”之下,AI大模型、AIGC、自动驾驶、蛋白质结构预测等人工智能应用大量涌现,数字办公、知识共创、远程交互风起云涌,人与人之间的沟通从“在线”向“在场”转变,协同的边界正在逐渐被打破。复杂场景下,“人机物”的深度融合、全面加速,算力不仅成为人类智慧的核心,更是国家核心竞争力的体现。
数实融合夯实高质量发展底座
党的二十大报告指出,“加快发展数字经济,促进数字经济和实体经济深度融合,打造具有国际竞争力的数字产业集群。”随着新一轮科技革命和产业变革深入发展,数字化转型已经不是一道“选择题”,而是一堂“必修课”。“数据二十条”意见中也提到,促进数据合规高效流通使用、赋能实体经济是一条“主线”。
作为一种全新定义的生产要素,有异于土地、矿产、森林、石油、人力等,在某种意义上,数据是无形的,看不见摸不着。但是,“无形”的数据却能带来“有形”的、实实在在的生产力,而数据只有流动起来,才会产生更多的可能性、更大的生产力。
数字化是护航实体产业“穿越风浪”的重要助手。对于企业来说,如何充分挖掘数据富矿,释放数据生产力,是数字化转型过程中的重要课题,也是“数实融合”的核心要义。
在《升维-2023年十大数字科技前沿应用趋势》报告中,腾讯集团高级执行副总裁、腾讯云与智慧产业事业群总裁汤道生提出,数实融合的大潮正在席卷各行各业,数字科技的加速发展,不仅让“联”更加泛在,也让“真”更为身临其境。
在他看来,“全真”要服务真实的场景,解决实际的问题,在城市、能源、制造、交通、教育、文旅、金融、零售等千行百业发挥更大的价值。全真互联既是技术驱动的必然方向,也是社会产业升级的关键推手。
腾讯集团高级执行副总裁、腾讯技术工程事业群总裁卢山也表示,科技更需要价值视角,科技创新的根本目的,是要给用户带来实实在在的价值,科技向善正在成为全社会的共识。
比如,报告中提出,柔性材料的革新将推动机器人仿生精进,依靠光学、电容、电磁等传感技术,机器人触觉传感器进展显著,而芯片、算法到开源生态的进一步突破,将推动机器人从触觉感知向触觉智能进化。在此背景下,远程医疗、可穿戴设备等场景未来3-5年内将有产品级应用问世。后疫情时代,健康产业站在新的起点上,相信相关数字科技将为医疗健康产业带来巨大变革。
实体经济面临的所有问题,都可以在数字科技中寻找答案,这也是一种“升维思考”。正如中国工程院院士、中科院大连化学物理研究所所长刘中民所说,未来具有不确定性,创新离不开对科技趋势的理性判断。以发展的眼光和广阔的视野,从更高的维度思考当前遇到的问题,找准发力点,才能更好地集中力量攻坚克难,化解人类生存发展面临的系列挑战。
在数字经济的语境下,“升维思考”就是通过“数实融合”推动实体经济从竞争力下降、过剩严重的传统模式向数字化赋能、生产率大幅提升的融合发展模式转变,构建以数字科技为引领、以赋能实体经济为主线的新型创新体系,夯实高质量发展的“数字底座”,推动实现中国式现代化,而这也正是腾讯这份报告的意义所在。(金言)
“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
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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。
(文图:赵筱尘 巫邓炎)