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人工智能正日益融入生产生活
发布日期:2023-06-29

新华社天津6月29日电题:人工智能正日益融入生产生活

新华社记者刘惟真、王井怀

在世界经济论坛第十四届新领军者年会(夏季达沃斯论坛)上,《2023年十大新兴技术报告》引发了与会嘉宾与业界专家的普遍关注。这十大新兴技术中,备受瞩目的生成式人工智能、人工智能辅助医疗也在其列。

人工智能正日益融入生产生活

6月28日,与会者在论坛设置的新领军者村内围绕“车轮上的超级计算机”议题展开对话。 新华社记者 赵子硕 摄

报告指出,生成式人工智能是可以创造新的和原创内容的强大领域,可用于包括药物设计、建筑设计、工程设计等在内的一系列工作,正日益融入人们的日常生产生活。

人工智能辅助医疗、药物开发前景广阔,不少与会嘉宾认为,这一技术将对医药行业产生深远影响。人工智能药物研发公司英矽智能利用前沿人工智能技术,变革药物研发流程,不断发展成为全球人工智能制药领域的领跑者。

“生成式人工智能可以改善生活,未来其面临的最大问题在于如何提升精确性。”前来参会的英矽智能创始人兼首席执行官亚历克斯·扎沃龙科夫说,利用生成式人工智能等技术,公司追求的并非给出“即时快速”的回答,而是通过技术赋能在靶点发现、化合物生成、临床试验设计等环节做到精益求精、安全有效。

天津卓朗信息科技股份有限公司总经理张坤宇对于人工智能技术在智能制造领域的应用也持乐观态度。“技术的进步加速了制造业可持续性转型的进程,人工智能需要与制造业深度融合。”

张坤宇认为,应用了人工智能技术的工业软件很可能改变未来制造业格局。“未来,以企业为中心的生产组织形态很可能被以产品为中心组织灵活产线的‘云工厂’组织形态所取代。通过工业软件,制造业具备可重构、多功能、自适应、分布式等特性,从而形成全新生态体系。”

智慧运转的自动化岸桥、往来穿梭的智能水平运输机器人、迎风转动的风力发电机……在此次论坛的会场二楼,天津港集团展出的微缩版“智慧零碳”码头吸引了不少中外参会者的目光。这一案例是人工智能在码头行业应用的集中体现之一。

人工智能正日益融入生产生活

这是6月27日拍摄的第十四届夏季达沃斯论坛现场。 新华社记者 李鑫 摄

依托北斗导航系统的智能水平运输机器人技术,定位精度可达厘米级。有了智能助力,不少码头工人得以从繁重的体力劳动中解放出来。

“技术精湛的拖车司机每天最多只能拉几百吨货物,但如今通过智慧港口建设,十来位员工已能同时操控几十台机械设备。”天津港第一港埠有限公司拖头队副队长成卫东感慨。

“近年来,中国在人工智能基础研究上非常活跃,在各领域开发了不同算法。”清华大学智能科学讲席教授、智能产业研究院院长张亚勤在论坛上表示,ChatGPT是人类第一个通过图灵测试的智能体,不同的产业可以应用垂直模型并在此基础上发明应用,而整个世界的“游戏规则”需要被重写。

多位与会专家认为,人工智能正驱动新一轮科技革命和产业变革加速演进,全球经济社会正朝更加多元、更加智能的方向转型升级。未来各国需加强合作,加快科技创新步伐,全方面激发产业经济发展的动力活力。

自去年底ChatGPT横空出世以来,原来单一领域的人工智能向通用人工智能发展。理论上,掌握逻辑算法的生成式人工智能将具备自主感知、认知、决策、学习、执行和社会协作等能力,让人看到巨大的商业价值,但同时也给人带来很多不安。

其实,在ChatGPT诞生以前,不少科技型企业在细分领域进行了类似探索。上海交通大学宁波人工智能研究院人工智能智慧金融实验室主任王冠,也是一家科技公司的董事长。近10年来他所在公司一直在做智能批改作业的探索。

“孩子字迹潦草,作业中又有各种数学符号,识别难度很大。”王冠解释说,但通过人工智能的自我学习和训练,识别率可达95%以上,远超全球同行。

彭博行业研究近日发布的报告指出,未来十年,生成式人工智能市场规模将从2022年的400亿美元增长至2032年的1.3万亿美元,年复合增速有望达到42%。

面对生成式人工智能蓬勃发展之势,人们对陌生事物的担心也随之出现。“人工智能带来的风险与传统风险明显不同。我们很难分清是人工智能自主攻击还是接收了别人的指令。”王冠的担心代表了很大一部分业内专家的看法。

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6月28日,与会者在论坛设置的新领军者村内围绕“氢能的应用和发展前景”议题展开对话。 新华社记者 赵子硕 摄

“生成式人工智能会带来‘幻觉’。”香港科技大学教授冯雁说,比如,它能生成一段虚假的历史,一般人很难分辨出来。

而对普通人来讲,最大的担心是“会不会因为人工智能而丢掉饭碗”。普华永道在本届夏季达沃斯论坛上发布的《期待与忐忑:2023全球职场调研》显示,亚太地区22%的受访者对获得人工智能相关新技能的能力缺乏信心,16%受访者认为会被人工智能取代。

面对风险,有的专家开始划出“边界”。“一些对错误零容忍的领域暂时不宜用生成式人工智能。”王冠认为,容错成本较低的、重复性强的工作,可以率先对接人工智能技术。

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