新华数字经济沙龙 | 中国信通院王蕴韬：以应用赋能牵引技术生态演进 促进我国人工智能走深向实

新华财经北京3月21日电（于青）近日，由中国经济信息社数字经济研究中心（以下简称“中经社数研中心”）、中国移动研究院（中移智库）共同举办的新华数字经济沙龙·“激活发展新动能 推进‘人工智能+’走深走实”专题智库研讨会在京举办。中国信息通信研究院人工智能研究中心副总工程师王蕴韬表示，我国在人工智能应用场景方面具备优势，大力培育应用场景，以此牵引技术生态演进，是我国人工智能未来发展的一个方向。

当前，全球人工智能发展进入新一轮技术周期，正在深刻改变人类社会的生产生活方式。王蕴韬认为，未来人工智能的国际竞合态势愈发明显，国际标准组织、区域性国际多边组织等也争相布局人工智能，抢占领域高地。我国产学研各界也要积极融入国际发展浪潮，在各自领域和不同场合积极发出中国声音。

“从技术角度来看，人工智能发展最核心的变化是从原来基于深度学习的判别式人工智能到现在基于大模型的生成式人工智能，这是一个范式的转变。”王蕴韬说。

在缩放定律（Scaling Law）下，大模型通过算力投入、参数增加、数据堆积，能够持续换取性能的提升。在王蕴韬看来，这种“以量换质”的方式依然能够收割大模型红利，token数量的穷尽可能会成为大模型通用性提升的一个掣肘。算力也是人工智能生态的关键一环，算力供给关乎大模型底层通用能力基座建设，通用能力水平关乎上层应用开发能力，而上层应用能力又会影响整个生态体系建设。

针对人工智能治理，王蕴韬表示，人工智能科技伦理在全球宏观层面已经达成共识，但在细化落实中还存在一定分歧。当下的关注点在于针对人工智能风险的管理，我国人工智能企业出海更需要注意业务合规风险。

企业是人工智能创新的主体，“链主”企业需充分发挥牵引作用。王蕴韬认为，人工智能赋能实体经济是一个系统性工程，被赋能企业在技术平台能力、数据管理能力、业务管理流程等方面都可能面临颠覆式创新的机遇和挑战。企业需要进一步提升数字化能力，在夯实数字化基础的前提下，加强顶层规划设计，对新的成本和风险做出合理预期。

“生成式人工智能的生成内容存在不确定性、不稳定性，对于安全性、可解释性、数据可获取性、实时性、稳健性等要求比较高的场景，深度学习小模型现阶段反而能够发挥更好的作用。”王蕴韬表示，产业界呈现出小模型和大模型并行应用的场景。

“新华数字经济沙龙”系列研讨活动旨在搭建高端智库交流平台，与业界人士共同聚焦数字经济发展的理论前沿、创新实践、典型经验以及数字经济领域的热点、焦点、难点问题展开“头脑风暴”，集智聚力推动数字经济做强做优做大，助力经济社会高质量发展。（完）

编辑：刘苏毅

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