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·GPT-4只能和數字世界打交道，我們最終必須跟物理世界打交道，這就需要機器人，也就是具身智能。

·全世界對大模型強大的生成能力、遷移能力、交互能力感到驚訝卻無法解釋，只能歸結為“涌現”。為了人工智能產業的健康發展，必須將科學研究、技術創新、產業發展結合起來。要發展第三代人工智能，必須建立可解釋和魯棒的人工智能理論與方法，否則AI技術永遠難以令人相信。

“通向通用人工智能的道路雖然依然艱難，但大語言模型為AI產業的發展打開了一條通向通用AI的寬廣道路。”中國科學院院士、清華大學人工智能研究院院長、清華大學計算機系教授張鈸公開表示，大模型提供了發展通用硬件和軟件的機會。

傳統AI范式利用特定的算法和規則完成特定任務，生成式AI范式是基于一種稱為基礎模型的通用模型，通過廣泛文本數據的訓練，在開領域（open domain，開域）內可以生成類似人類水平的高質量文本、圖像和其他內容，通過微調等方式適配于廣泛的下游任務。生成式AI已經向通用AI邁出一步，第二步是AI智能體，第三步則是具身智能。“GPT-4只能和數字世界打交道，我們最終必須跟物理世界打交道，這就需要機器人，也就是具身智能。”張鈸說，“具身智能的提出有助于構造完整的智能體，讓智能體既有感知，又有思考。不一定要做人形機器人，因為很多時候只要用手或腳就可以了，不需要把硬件搞得非常復雜。”他主張以一定的硬件為基礎進行強化學習研究。

張鈸表示，生成式AI大模型具備三大能力和一大缺點，即強大的生成能力、強大的遷移（推廣）能力、強大的交互能力和幻覺。強大的語言生成能力可基于上下文和過去的對話，在開領域生成多樣性類似人類的連貫文本。強大的遷移能力可以在代理任務上訓練一個模型，通過細調適配到感興趣的下游任務。強大的交互能力包括與人類的交互（人機交互）、機器之間的交互（多智能體）、與環境的交互（具身智能），通過交互在不同專業和科學的測試基準上表現出人類水平的智能。而針對幻覺，大模型有時會生成看似合理的編造或無意義的答案。

在工作替代性方面，張鈸表示，人工智能有助于推動經濟增長，建筑、維護、安裝等行業難以被自動化和智能化，但行政管理等白領工作或可以被AI替代。AI可以提高大多數人類工作的質量和效率，但被AI完全替代的工作仍是少數。之所以AI還不能替代大多數工作，是因為大模型還存在難以逾越的天花板。張鈸表示，大模型的所有工作都是外部提示而非主動，并且在外部提示的情況下利用概率預測完成任務，而人類的工作依靠內部意圖驅動。大語言模型生成語言與人類語言生成只是有行為上的相似性，其內在機制根本不同，大語言模型存在不自知、質量不可控、不可信、不魯棒（魯棒性，指系統對異常情況的適應能力）等天花板，給出不同的提示詞，大模型會輸出不同的回答。“不管模型多么大，幻覺這個缺點一直存在。”張鈸說。

張鈸提出，要發展第三代人工智能，必須建立可解釋和魯棒的人工智能理論與方法，發展安全、可控、可信、可靠、可擴展的AI技術，推動AI的創新應用和產業化。如果不能建立可解釋和魯棒的人工智能理論，AI技術是不可靠的，AI技術永遠難以令人相信。“到現在為止，這個理論還沒有建立起來，這也是人工智能發展緩慢和曲折的原因。理論建立不起來，是因為受到三個特定限制，過去只能在特定領域利用特定模型解決特定任務，這不利于建立通用理論，而大模型的出現為建立這個理論提供了可能性。”

張鈸表示，大模型為我們提供了發展通用硬件和軟件機會。人工智能正進入穩步發展階段，對各行各業有巨大影響，必須抓住機遇發展人工智能產業。但仍有大量不確定性，因為AI不可預測、不可控。全世界對大模型強大的生成能力、遷移能力、交互能力感到驚訝，卻無法解釋，只能歸結為“涌現”。所以為了人工智能產業的健康發展，必須將科學研究、技術創新、產業發展結合起來。