2023中关村论坛于5月25日至30日在中国北京举行，年度主题为“开放合作·共享未来”，设置论坛会议、技术交易、展览展示、成果发布、前沿大赛、配套活动六大板块，共举办150余场活动。

　　中关村论坛自2007年创办以来，已经成功举办13届，是中国积极参与世界科技创新的实践，深度参与全球科技治理的重要国际交往窗口。

　　在中关村论坛期间，比尔及梅琳达·盖茨基金会联席主席兼理事比尔·盖茨、国际科学理事会主席彼得·格卢克曼、2021年诺贝尔生理学或医学奖获得者阿德姆·帕塔普蒂安、百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏等大咖对行业热点和各自关切话题进行了分享。

　　挑战不分国界

　　必须跨国合作携手应对

　　“危机不分国界，为此我们必须致力于跨国合作，携手应对。”比尔及梅琳达·盖茨基金会联席主席兼理事比尔·盖茨以视频方式在2023中关村论坛上发表主题演讲时如是说。

　　比尔·盖茨表示，各类全球合作伙伴关系有效推动了儿童健康、粮食安全和大流行病应对与防范工具开发等领域的进展。所有这些都证明，人类有能力改善世界。展望人类的共同未来，需要基于创新与合作，做出全面而广泛的应对。

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　　当前，气候变化对粮食和水安全、人类健康以及生物多样性造成严重影响。国际科学理事会主席彼得·格卢克曼表示，新技术风起云涌，人工智能、量子技术、生命科学等有望提高人类的生活质量，但前提是必须进行国际合作，促进知识和技术共享。我们应为世界人民搭建沟通桥梁，让科学造福全球。

　　电气电子工程师协会赛义夫·拉曼表示，当前新一轮科技革命和产业变革正在深刻影响全球，需要破解发展难题离不开国际合作与开放共享。

　　“高质量的国际合作与高水平的科技自立自强并不相悖，反而是相互促进的。”中国科学院院士，西湖大学校长施一公认为，多样性、差异性极大地促进了创新，而人类命运共同体继续向前发展，则必须展开跨国界、跨领域、跨学科的合作。

　　2021年诺贝尔生理学或医学奖获得者阿德姆·帕塔普蒂安表示，促进全球交流是学术界的一大重要目标。科学进步是基于整个学术界的成功，并不依赖于个人的成功，多元化是实现科学成功的重要元素，这一点也同样适用于全社会。

　　大模型改变世界

　　将带来几十万亿规模的商业价值

　　最近一段时间，人工智能成为人类创新的焦点，越来越多的人认可第四次产业革命正在到来，而这次革命标志就是人工智能。

　　百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏表示，人工智能之所以成为焦点，是因为大模型。大模型成功地压缩了人类对于整个世界的认知，让我们看到了实现通用人工智能的路径。当下，我们正处在全新起点，这是一个以大模型为核心的人工智能新的时代，大模型改变了人工智能，也即将改变世界。

　　李彦宏介绍，过去的人工智能是想让机器学会什么技能，就教它什么技能。大模型出现“智能涌现”之后，以前没教过的技能，它也有可能会了。人工智能的诞生，让我们可以用自然语言跟电脑进行交互。李彦宏预测，10年以后，全世界有50%的工作会是提示词工程。

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　　创新工场董事长、首席执行官李开复认为，大模型能带来几十万亿规模的商业价值。大模型改革的不仅仅是人工智能，还将让公司与公司之间产生平台式的巨大差距，脱颖而出的必是“AI first”的应用。

　　中国工程院院士、中国人工智能学会理事长戴琼海表示，人工智能将带来多个方面的应用变革：面向科学研究新范式（宇宙起源、自然规律、生命奥秘）；面向人民生命健康（AI药物研发、远程虚拟手术）；面向经济主战场（虚拟创造、工业制造、灵境交互）；面向国防重大需求（多源态势分析、AI地空战线部署）等。

　　加强数据安全治理

　　防止人工智能失控

　　作为20世纪最伟大的发明之一，互联网的诞生，给人类发展带来了新机遇，给社会发展带来了新课题，也给国际治理带来了新挑战。今年以来，全球都在关注通用人工智能（AGI）的发展，与此同时也引发了一些争议。机器会不会取代人？AI虚假信息该如何应对？

　　中国科学院院士、北京市科学技术协会主席李静海表示，互联网是社会发展的新引擎，要可持续发展的新动力，全球需要加强科技开放合作，通过科技创新共同探索解决全球性问题的途径和方法、共同应对时代挑战。

　　李彦宏表示，机器会越来越聪明，能够干的事越来越多，效率越来越高，我们需要和机器共生，而不是二元对立。人工智能技术飞速发展过程当中，确实有可能出现对人类不利的发展方向。防止失控，就需要拥有先进AI技术的国家通力协作，从人类命运共同体的高度来制定规则。

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　　“要接受现阶段的AI大模型是不完美的事实。”李开复认为，在平面设计、娱乐等领域的应用中，AI犯一些小错误是可以被接受的。在医疗、教育、政府网站、新闻搜索等领域的应用，AI大模型还需要经过更长时间的发展才能胜任。他认为，当前AI大模型的发展还面临很多挑战，包括需要质量更高的数据、需要更多的AI工程师与AI科学家等。

　　香港科技大学讲座教授、加拿大工程院及加拿大皇家学院两院院士杨强认为，在多方合作、汇集多个数据源的前提下，运用联邦学习可以为人工智能打造通路，不仅能够保护每一个数据源方的隐私和数据安全，还能够在符合数据安全法等法律法规和政策的同时，促进大规模数据流动，激活数据要素价值。

　　审核：张宁 策划：李政葳 撰文：李飞

　　参考｜新华社、科技日报、中国新闻社、人民网、中国青年网、北京商报、封面新闻、中关村论坛微信公众号

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