【現象】

      與人“對話”、編寫代碼、創作詩歌、翻唱歌曲……如今，具備一定理解和自主學習能力的人工智能，可以完成一些以往被認為只有人類才能完成的工作。近期，深度學習、大模型等關鍵技術推動人工智能快速發展，引發社會關注。

　　【點評】

　　人工智能可分為專用人工智能和通用人工智能。專用人工智能，只能通過一套特定的算法，完成特定的任務。通用人工智能又稱強人工智能，能像人一樣舉一反三、觸類旁通。比如，它能接收不同類別、有一定規模的數據，包括文字、影像、語音，然后把它們融合在一起，遇到新任務時，就可以快速“想到”做過的相關事情并調用掌握的相關知識，創造性地解決問題、完成任務。

　　近年來，人工智能大模型的出現，為通用人工智能的實現打開了新的想象空間。這些大模型往往運用一套算法、一套模型結構、一個訓練思路，來提升人工智能的分析處理能力，而不是直接去解決一個個具體的問題。就像把一個孩子從小學培養到了大學，完成了通識教育，再讓他們來學習一些專業知識，去完成特定的任務。這大大提升了人工智能處理復雜任務的能力。比如，過去只能進行錄音轉寫的人工智能應用，現在則可以根據要點進行提煉總結。

　　盡管經過大模型訓練的人工智能仍然“不懂”所做事情的意義，但已經可以輸出接近人類理解的結果，并具備生成新事物的“創造力”。目前，一些生成式人工智能應用正向辦公、生活等領域滲透，一批生物制藥、遙感、氣象等垂直領域的專業類大模型走向應用。

　　通用人工智能加速走進現實，將成為新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量，對人們的生產生活產生重大影響。目前，我國已逐步建立起涵蓋理論方法和軟硬件技術的體系化研發能力，一批具有行業影響力的預訓練大模型蓬勃發展，形成了緊跟世界前沿的技術群。也應看到，我國人工智能發展水平總體上仍處于起步階段，通用人工智能研究與應用仍然任重道遠。

　　4月28日召開的中共中央政治局會議指出，要重視通用人工智能發展，營造創新生態，重視防范風險。為通用人工智能發展營造良好創新生態，要緊跟行業發展趨勢，推動各種參數規模、技術架構、模態、場景的大模型高質量發展，發揮我國市場廣闊和應用場景豐富的優勢，探索具有產業價值的應用方向，為技術研發提供更多支撐。同時，要加強資源和研發力量統籌，在芯片、底層技術架構、人才培養、產學研融合、開源開放生態建設等方面協同發力，讓技術進步和產業發展形成良性循環。

　　人工智能不斷進化，也會帶來一定風險。積極推進人工智能治理，要有一定的前瞻性。通用人工智能可處理海量數據，生成近似原作的產品，將在知識產權保護、個人隱私保護、打擊虛假信息等方面帶來新的挑戰。政府、行業、企業等相關各方應加強風險研判，共同制定標準和制度規則，有效防控人工智能的科技倫理風險，不斷推動科技向善、造福人類。