鄭志明： 人工智能技術發(fā)展

及行業(yè)應用

　　4月22日，第31屆中國國際廣播電視信息網(wǎng)絡展覽會開幕式暨主題報告會在北京首鋼國際會展中心成功舉辦。中國科學院院士、北京航空航天大學人工智能研究院院長鄭志明，作題為《人工智能技術發(fā)展及行業(yè)應用》演講。演講內(nèi)容全文如下：

　　數(shù)智化時代已經(jīng)到來，人工智能技術正在重塑多個行業(yè)，行業(yè)大模型市場規(guī)模逐年增加，有望帶來廣電媒體行業(yè)新發(fā)展。但需要看到的是，傳統(tǒng)大模型性能隨著參數(shù)量、數(shù)據(jù)量、計算量的增加呈現(xiàn)冪律規(guī)律，導致計算資源和資金投入指數(shù)級增長，當前高門檻算力資源已經(jīng)成為制約我國大模型快速發(fā)展的關鍵因素之一。

　　在此背景下，DeepSeek利用超高水平的工程路徑，展現(xiàn)了我國大模型的研發(fā)實力。它通過計算壓縮、數(shù)據(jù)壓縮和并行計算等高效優(yōu)化方法大幅降低訓推成本，實現(xiàn)模型計算的參數(shù)脫敏，擺脫了模型性能對全參數(shù)的依賴，降低了我國大模型對美方特定硬件的依賴。

　　當前的人工智能技術憑借其強大的搜索與泛化能力，在有限組合優(yōu)化領域獲得顯著的應用成果，例如制藥、材料、生物等。但是新一代人工智能的發(fā)展重點是決策能力，多重線性統(tǒng)計方法累加而成的人工智能，本質(zhì)是基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計形成的算法。然而，統(tǒng)計只可以處理粗系統(tǒng)或者有限系統(tǒng)，無法處理顆粒度精細的動態(tài)物理世界。為了提高AI模型的決策能力，中國工程院今年推出了《人工智能品牌重大咨詢項目(第六期)》，圍繞著決策能力引領，直面大模型在垂直領域里面的關鍵問題。

　　第一是解決大模型垂域微調(diào)的災難性遺忘問題。大模型缺乏統(tǒng)一的理論框架和可驗證邊界，在復雜場景和跨域領域應用的泛化能力明顯不足。當大模型遷移到垂域應用時，往往出現(xiàn)原有知識和能力顯著衰退的問題。這是因為大模型的設計和訓練缺少理論支持，泛化邊界不清晰，持續(xù)學習能力不足，影響了多任務協(xié)同性能。對此，需要采取結構穩(wěn)定性理論支撐人工智能模型的實際部署與強泛化應用。

　　第二是解決大模型推理幻覺問題。大模型缺乏直觀解釋和嚴格驗證，難以應用軍事國防、國家廣電等高精領域。大模型應該意識到知識是有邊界的，當它跨越了邊界就可能會產(chǎn)生所謂的幻覺。解決幻覺問題必須要建立跨尺度方法,通過局部變化影響全局的研究思路，實現(xiàn)垂直領域的可信推理。

　　因此，新一代行業(yè)大模型應當是內(nèi)嵌數(shù)理機制的可解釋高精度行業(yè)大模型。利用Science4AI技術構建精準可信的大模型，通過設計內(nèi)嵌數(shù)學原理的新型算法框架提高模型決策的魯棒性，通過強化模型決策驗證機制確保系統(tǒng)在極端情況下也能作出準確可靠的決策。行業(yè)大模型需要突破偏離、邊界、孤島等關鍵科學問題，實現(xiàn)從穩(wěn)態(tài)域到認知域到生態(tài)域的系統(tǒng)性躍遷。

　　為提升廣電行業(yè)的智能化水平，廣電領域在“十四五”期間的全面智能應用已經(jīng)鋪開，在“十五五”行業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃過程中，可以采取1+M+N發(fā)展布局，以精準智能為基礎，發(fā)展M個共性AI技術，賦能N個廣電行業(yè)應用場景，不斷深化廣電行業(yè)與人工智能的融合，重塑“內(nèi)容+服務+體驗”三位一體的智能傳播新生態(tài)。