南方財經全媒體見習記者馬嘉璐 南沙報道
ChatGPT會在將來取代人類嗎？ “這件事永遠不會發生。”4月24日，中國科學院院士、西安交通大學教授、鵬城實驗室/琶洲實驗室（黃埔）主任徐宗本在香港科技大學（廣州）演講時作出判斷，ChatGPT的出現意味著通用人工智能的發展進入新階段，對提升現實生產力將產生深刻影響，但從原理上來說仍有其不能應對的場景，人工智能并不會完全替代人的智能。
本次“科學與中國”走進大灣區系列活動由中國科學院、廣東省人民政府指導，中國科學院學部科學普及與教育工作委員會主辦，廣東省科學技術協會、香港科技大學（廣州）承辦，廣州市南沙區科學技術局支持。
ChatGPT有根本短板
通用人工智能，即是指能夠理解或學習人類，并可以執行智力任務的人工智能。ChatGPT及其背后的大模型被認為是AI發展的分水嶺，關于通用人工智能的討論再次成為熱潮。對此，徐宗本分析，ChatGPT實現了以語言大模型為基礎的認知智能、多模態智能的突破，在各行業有著廣闊的應用場景，如文本生成與創意寫作、信息檢索、教育輔導等。不過，由于ChatGPT對大數據的依賴性，其在面對依賴實時感知才能完成的任務、不可解釋機理的任務、無法標準化評價的任務時，就會顯示出根本性的短板。
因此，徐宗本認為，利用AI技術來延伸和拓展人的功能，使現實生產力大大提升，正是人類面對時代變革應該具備的“AI思維”。
徐宗本總結到，人工智能的發展具有四個發展態勢：第一，AI開源已漸成風尚；第二，AI成為科學研究新工具；第三，AI應用服務趨于工業化；第四，AI賦能經濟勢不可當，數據要素戰略地位愈加突出。
大數據發展面臨三大科學任務
大數據、大模型、大算力是當前人工智能發展的主流路徑。如何能讓海量數據變得更有用？徐宗本介紹，大數據有四條原理：一是量變質變原理，即數據累積到一定程度，會突破某個臨界點，這也是大模型“涌現機制”或“頓悟機制”背后的可能原因之一。二是關聯聚合原理，即不同模塊的數據匯聚在一起，就可以拼出完整的拼圖，產生放大價值。三是分析致用原理，即需要通過分析，使原始數據轉化成信息、知識、決策，這一過程至關重要。四是效用倍增原理，即數據的可復制、可重用、可加工等特性使得數據價值倍增。
下一步大數據發展該如何發力？“以前是數據去貼近計算，現在是計算去貼近數據。”徐宗本指出，當前大數據發展的現狀存在產能過剩與產能不足并存、數據開放共享進展滯后、盲從與觀望并存、數據壟斷與數據安全事件多發、人才儲備嚴重不足、核心技術尚未突破、應用水平處在低位等問題。
“明確目標是前提，擁有數據是基礎，計算平臺是支撐，分析技術是核心，產生效益是根本。”徐宗本說。他表示，重建分析基礎、革新計算技術、劣實真偽判定是當前大數據面臨的三大科學任務，區塊鏈技術、互操作技術、存算一體的存儲管理技術、大數據操作系統、大數據編程語言與執行環境、大數據基礎算法、大數據機器學習、大數據安全技術、可視化與人機交互分析技術、真偽判定技術是當前十大技術方向。
