ChatGPT的热潮仍未散去，国人在热议之时也不免思考：我国人工智能发展如何跨越赶超？国产“ChatGPT”离我们有多远？对此，全国政协委员、中国科学院自动化研究所研究员、科技团队项目负责人、博士生导师赵晓光认为，我国的人工智能语言处理模型大多应用于专业领域，缺乏大范围应用。而ChatGPT的出现则启示我们发展人工智能应开阔思路，要将实验室中的好技术推广到实践当中，在更广泛的场景中被使用起来。

国产“ChatGPT”多局限专业领域  发展人工智能应开阔思路

年初，美国科技初创公司OpenAI旗下智能聊天工具ChatGPT在全球范围内掀起了一阵“人工智能”热潮，此后国内一些互联网大厂也纷纷表示将布局ChatGPT方向。那么在人工智能领域，我国处在什么位置？又该如何赶超？

赵晓光介绍，其实我国人工智能技术并不落后，在一些专业领域内甚至表现非常亮眼，但相较ChatGPT，我国尚未在大规模应用层面实现突破。赵晓光告诉北青报记者，她在日常工作中也会使用到类似ChatGPT的国产语言处理模型，它们大都应用于专业领域，如银行系统、电力系统等，能够大大节省人力。但专业领域内容相对固定，对算法训练有限，而ChatGPT则是从一个更大范围进行突破，把更多的内容都放进这个大算法模型之中，并且在最广阔的市场中投入使用。

“从这个角度来说，目前我国发展人工智能的思路还不够开阔。”赵晓光说。ChatGPT对于我们的一个启示是，我们该如何把我们实验室中比较好的技术，快速地推广到实践当中去，让其在更广泛的场景下被大家用起来。

新技术靠“堵”行不通 关键看如何适应

ChatGPT全球流行后，也引发了教育界的担忧，不少高校因担心学生使ChatGPT作弊而宣布禁止使用。对此，赵晓光认为，一项技术出台后，想要禁是禁不住的，关键要看如何使用这项技术。

赵晓光告诉北青报记者，她的一些学生也在使用ChatGPT，其确实能够帮助学生收集更多信息、节约时间、提高学习效率，也能帮助学生开阔思路。但从学术角度而言，ChatGPT仍然是整合已有观点，并没有创新，“不管它有多漂亮，也只是一个高级的拼盘。”赵晓光说。

因此，对于学校和老师而言 ，更重要的是教会学生如何使用ChatGPT，让技术真正为我所用。赵晓光告诉北青报记者，作为老师，应教会学生将其学业与个人职业生涯发展、国家发展、科技事业发展结合起来，而不是仅仅为发表论文而发表论文。“一个新的技术出现一定会带来很多新的问题，只是去‘堵’是没有用的，关键是我们怎么去适应它。”

我们离国产“ChatGPT”有多远？科技成果转化从1到10亟待突破

如何把我们的人工智能技术变成下一个ChatGPT？赵晓光认为，在科技成果转化方面，我们还存在很多类似ChatGPT的问题，有了关键技术却无法在企业中转化落地，无法将技术变成产品甚至产业。

赵晓光认为，目前我国在科研成果转化方面主要面临三大问题：一是成果落地转化需求侧动力和能力不足。很多企业缺乏长远规划、高质量人才储备也不足，难以挖掘推动企业发展的关键技术。二是成果源头供给侧转化的动力不足。作为科技成果源头的科研院所，其研究课题大多面向世界前沿领域，从生产实践中发现问题、提出问题、解决问题的机制尚不健全，此外，在科研人员服务企业转化方面缺乏激励机制，导致科研人员没有足够的动力深入开展转化工作。三是科技成果从样机到小批量测试的卡点难以突破。一项技术实现从0（想法）1（样机）突破后，从1到10 的小规模应用测试阶段却由于风险大、投入高缺乏资金支持，影响成果转化效率。

针对这一问题，赵晓光也提出三点建议。首先，她建议政府相关部门应加大政策扶持力度，鼓励行业龙头企业建设高质量研究院，解决供需技术融合对接问题。其次，赵晓光建议优化大学、科研院所的考核机制，激发科研人员为企业服务的动力。最后，建议丰富科技成果转化的融资渠道，在纳入研发经费加计扣除范畴的基础上，建立小批量试制产业联合基金，积极引导企业自有资金和社会资源投入，积极支持知识产权融资，支持有明确需求的专精特新企业、行业龙头企业建设成果转化小试平台，解决从样机到小批量应用测试的卡点。

文/北京青年报记者 张月朦
编辑/熊颖琪
校对/房霞