經(jīng)濟(jì)觀察報(bào) 記者 宋笛 鄭淯心 3月15日凌晨1點(diǎn)，OpenAI宣布正式推出ChatGPT4.0，這是其AI語言模型系列中的最新產(chǎn)品，也向全球科技界投下了一枚核彈。第二天，百度文心一言發(fā)布，承載著中國生成式AI產(chǎn)品的希望，但是正如百度董事長李彥宏所說，這款產(chǎn)品并不完美。

這樣的差距引發(fā)了學(xué)界和業(yè)界的討論，因?yàn)榫驮谖迥昵埃袊兔绹娜斯ぶ悄馨l(fā)展似乎差距縮小到了一個程度。

2018年清華大學(xué)中國科技政策研究中心發(fā)布了《中國人工智能發(fā)展報(bào)告2018》（以下簡稱“報(bào)告”），彼時報(bào)告提出，中國在論文總量和被引論文數(shù)量上都排在世界第一，專利數(shù)量排名第二，中國人工智能企業(yè)數(shù)量位列世界第二，中國人工智能領(lǐng)域的投融資占到了全球的60%，成為全球最“吸金”的國家。

“現(xiàn)在專利數(shù)量也排名第一了”，當(dāng)時主持編撰該報(bào)告的梁正介紹。梁正現(xiàn)任清華大學(xué)公共管理學(xué)院教授、人工智能治理研究中心主任，他一直致力于研究科技政策、創(chuàng)新管理等領(lǐng)域，曾擔(dān)任國家創(chuàng)新調(diào)查制度咨詢專家組專家，《國家中長期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要（2006-2020年）》實(shí)施情況中期評估專家組專家，參與完成國家中長期科技發(fā)展規(guī)劃戰(zhàn)略研究。

在梁正看來，彼時出臺的報(bào)告實(shí)際上更希望強(qiáng)調(diào)的是中國人工智能領(lǐng)域仍需要努力的方向，比如在核心技術(shù)如芯片和底層架構(gòu)方面的力量依然十分薄弱、頂尖人才缺乏，與發(fā)達(dá)國家特別是美國的差距還十分明顯等。“但在當(dāng)時的產(chǎn)業(yè)氛圍中，大家更關(guān)注的是我們已經(jīng)取得的成績”，梁正說，在當(dāng)時機(jī)器視覺等細(xì)分領(lǐng)域，中國企業(yè)在國際競賽和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用兩端取得了顯著優(yōu)勢。

就在報(bào)告發(fā)布的前一年，即2017年，谷歌發(fā)表了論文《AttentionisAllYouNeed》，提出了一個新的學(xué)習(xí)框架Transformer。由此，人工智能開始進(jìn)入大模型時代。

在自然語義處理領(lǐng)域，這一框架取得了非常好的效果，OpenAI連續(xù)迭代的GPT即是基于這一新的學(xué)習(xí)框架。

五年時間過去，從目前的成果發(fā)布現(xiàn)狀來看，在這場新的人工智能競賽中，中國尚未如2018年一樣，有并駕齊驅(qū)之感，從某種直觀的體驗(yàn)上，中美的差距似乎被“拉大了”。

在梁正看來，2018年實(shí)際上還只是個別領(lǐng)域的成績突破，本質(zhì)上是在別人的架構(gòu)和數(shù)據(jù)集基礎(chǔ)上，在一些應(yīng)用場景上的突破，并不意味著中國在人工智能領(lǐng)域取得了全局性的優(yōu)勢。但今天也不意味著中國人工智能掉隊(duì)了，在人工智能領(lǐng)域，中國產(chǎn)業(yè)和學(xué)術(shù)界依然在穩(wěn)步前進(jìn)，在一些領(lǐng)域仍然有自己的優(yōu)勢。

從2017年國家出臺新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃開始，中國人工智能研發(fā)在“集中力量辦大事”和“市場主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)落地”兩端都很有力度，但似乎如中國工程院院士李國杰所說的那樣，國內(nèi)AI研究存在“頂不了天、落不了地”的情況，盡管有很多被引用次數(shù)很多的論文，數(shù)量也頗高，但與真正的“成果”還有距離；而國內(nèi)人工智能頭部公司在資本退潮后，似乎也有些沉寂。

我們可以從ChatGPT的創(chuàng)新中觀察到什么？在人工智能的科研政策、科研路線上是否有進(jìn)一步調(diào)整的空間？科技公司又可以從中學(xué)習(xí)到什么？

為此，我們專訪了梁正，他同時是清華大學(xué)人工智能國際治理研究院副院長，2020年，清華大學(xué)人工智能國際治理研究院成立，這是由清華大學(xué)批準(zhǔn)成立的校級科研機(jī)構(gòu)，面向人工智能國際治理重大理論問題及政策需求開展研究，成立以來承擔(dān)了包括國家科技創(chuàng)新2030重大項(xiàng)目，科技部科技創(chuàng)新戰(zhàn)略研究專項(xiàng)等一系列重大項(xiàng)目。

梁正介紹，這是科技和產(chǎn)業(yè)的關(guān)系，再往底層說有些事也不是公司去做，0-1的事情應(yīng)該科學(xué)家做，1-2由具備長期戰(zhàn)略視角的企業(yè)來做，而在中間科研界、產(chǎn)業(yè)界應(yīng)該有種緊密互動的機(jī)制，中國正在構(gòu)建這一生態(tài)，還不能太著急。

|對話|

硅谷式創(chuàng)新

經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)：ChatGPT是個非常典型的硅谷式創(chuàng)新，我們能看到很多標(biāo)簽，比如輟學(xué)的天才、風(fēng)險投資、科技集團(tuán)等等，從這些標(biāo)簽后，我們能觀察到創(chuàng)新機(jī)制的要點(diǎn)是什么？

梁正：ChatGPT是創(chuàng)新生態(tài)體系產(chǎn)出的結(jié)果，拆解這個生態(tài)有幾個關(guān)鍵步驟，有創(chuàng)新性的機(jī)制，企業(yè)走了一條不尋常的道路，聚集了一批理想主義的技術(shù)天才，大公司進(jìn)行了投入和資源整合。我們現(xiàn)在面臨的一個困境是沒有這樣的生態(tài)，可以支撐創(chuàng)新層出不窮。

但要看到，美國形成這樣的創(chuàng)新體系也花了很長時間，美國是三個體系疊加到一起產(chǎn)生的化學(xué)反應(yīng)，一個是研究型大學(xué)，有相對的獨(dú)立性，有一批科學(xué)家在做探索性的工作；第二個是使命導(dǎo)向的如聯(lián)邦實(shí)驗(yàn)室體系，以國家使命去驅(qū)動前沿研究；第三個是硅谷，基于創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)和風(fēng)險投資的商業(yè)生態(tài)，三者之間有密切的互動，才支撐了美國的從科研到產(chǎn)業(yè)化創(chuàng)新的循環(huán)，先有從0-1的突破，再有人承接去做1-2工作。另外，資本市場起了放大器的作用支撐了從2到N的階段。可見，基礎(chǔ)研究、商業(yè)投資和政府支持要有良性的互動，建立起從創(chuàng)新到價值的完整鏈條。

經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)：在你看來ChatGPT產(chǎn)生于openAI　公司，有沒有體現(xiàn)出一些更新的創(chuàng)新特點(diǎn)？

梁正：微軟作為一個戰(zhàn)略投資者去支持了一開始看起來不是特別靠譜的事，這是一個創(chuàng)新。大公司也做內(nèi)部風(fēng)投，但很少像微軟這一次押這么重的注，這也可見，這一類創(chuàng)新中小企業(yè)自己已經(jīng)玩不起了，背后有非常大的投資門檻。

經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)：21世紀(jì)有一個很大的變化，很多偉大的事情是小公司在做，這和20世紀(jì)是有很大的區(qū)別，例如20世紀(jì)是波音等大公司在造飛機(jī)，21世紀(jì)是小公司在發(fā)射火箭，為什么會出現(xiàn)這樣的情況？

梁正：小公司沒有什么負(fù)擔(dān)，機(jī)會成本是最小的，openAI一開始定義自己是一個非營利機(jī)構(gòu)，巨頭們可能不愿意干獲利前景太遠(yuǎn)的事情。但也不能武斷地說大公司就不創(chuàng)新，大公司能力主要是在于規(guī)模化。合理的互動機(jī)制是，小企業(yè)提出好的idea，靠大企業(yè)最終實(shí)現(xiàn)。

經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)：美國政府在這一輪美國的人工智能的發(fā)展中扮演的角色是什么？

梁正：美國政府在創(chuàng)新中扮演著多重的角色，美國政府實(shí)際上是一個發(fā)展型政府，并沒有對外所說的那么放任不管，而是在各個環(huán)節(jié)上推動創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。比如，美國政府是基礎(chǔ)研究和知識生產(chǎn)方面最大的資助者，也是研發(fā)目標(biāo)或者需求的提出者，更重要的是美國政府也是采購方，同時還扮演著各方面創(chuàng)新力量協(xié)調(diào)人的角色。一些重要的行業(yè)面臨危機(jī)的時候，例如半導(dǎo)體，就是美國政府來組織協(xié)商對策。美國政府的角色不像我們想的那么單一，它其實(shí)很多元。

經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)：ChatGPT本身就是一家企業(yè)創(chuàng)造的，硅谷似乎有一套比較成熟的企業(yè)和科研界轉(zhuǎn)化的機(jī)制，而且這個機(jī)制隨著科技公司發(fā)展變得越來越靈活，我們可以怎么去理解這種機(jī)制，產(chǎn)業(yè)界、科研界和政策的關(guān)系應(yīng)該是什么樣？

梁正：這是科技和產(chǎn)業(yè)的關(guān)系，再往底層說有些事也不是公司去做，比如說“人工智能”（AI）就是在Dartmouth會議上一幫科學(xué)家最早提出來的概念。0-1的事情應(yīng)該科學(xué)家做，1-2由具有長期戰(zhàn)略視角的企業(yè)來做。這里面需要巨大的投入，如果都讓政府做問題也很大，每一筆公共投資其實(shí)都是要有所交代，很怕錢投進(jìn)去，最后一地雞毛。

我們研究美國國防部高級研究計(jì)劃局（DARPA）很長時間，為什么他們總能做出來顛覆性創(chuàng)新？首先他不是看商業(yè)目標(biāo)，很多項(xiàng)目經(jīng)理是有業(yè)界經(jīng)驗(yàn)的；其次他們項(xiàng)目經(jīng)理在選擇項(xiàng)目的時候會和業(yè)界做緊密的溝通，反復(fù)去問IBM、英特爾做不做，如果英特爾IBM都覺得說不做，這事太困難了，短期內(nèi)做不出來，項(xiàng)目經(jīng)理大概就能判斷這件事情應(yīng)該是政府來做，然后他會考慮把企業(yè)和政府的目標(biāo)結(jié)合。DARPA支持不同的團(tuán)隊(duì)去做原創(chuàng)性和探索性研究，他機(jī)制很精細(xì)，可能一開始幾支小團(tuán)隊(duì)都去做探索，然后做到一定程度比一比，看誰更有希望。而且項(xiàng)目經(jīng)理的權(quán)力很大，他可以要求學(xué)者去做什么研究，等研究做到一定程度，也就是產(chǎn)業(yè)覺得可以做的時候就不再投錢，項(xiàng)目就交接給產(chǎn)業(yè)。

產(chǎn)學(xué)研界建立這種緊密的聯(lián)系是需要時間的，這次機(jī)構(gòu)改革讓一些科技計(jì)劃項(xiàng)目回到行業(yè)部門去管理，從面向產(chǎn)業(yè)需求去尋找研究問題的角度來看是合理的。在科技資源配置方面，我們過去的問題是大家拿一個本子去到不同地方找支援，但美國會用多個渠道的經(jīng)費(fèi)來支持一件事，我們現(xiàn)在的問題是拿一個本子去不同的地方交差。科學(xué)界和產(chǎn)業(yè)界要形成一種互動機(jī)制，還是需要有懂產(chǎn)業(yè)的科學(xué)家和項(xiàng)目管理人員。

ChatGPT給中國的啟示

經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)：2017年前后，中國的AI的專利數(shù)量、論文數(shù)量、論文被引數(shù)量都處于全球第一、第二位置，當(dāng)時給人一種感覺，在人工智能領(lǐng)域中美是并駕齊驅(qū)的，事實(shí)是這樣的嗎？

梁正：2018年我們發(fā)布了中國第一個人工智能發(fā)展報(bào)告，報(bào)告從論文、專利、投融資等維度做了中美比較，中國在論文總量和論文被引數(shù)量上都排在世界第一，當(dāng)時專利數(shù)量排名第二，現(xiàn)在也排名第一了，中國市場規(guī)模大，眾多業(yè)務(wù)場景需求拉動了專利申請，顯得專利數(shù)量特別多。尤其是機(jī)器視覺領(lǐng)域，中國相關(guān)公司參加國際大賽的排名都很靠前。

但這是一葉障目，用人工智能的一個應(yīng)用場景做得好得出了人工智能全局好的結(jié)論。實(shí)際上，中國人工智能的發(fā)展是在別人的架構(gòu)、數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上，我們?nèi)〉脩?yīng)用場景的突破也有著特殊原因，比如說機(jī)器視覺的發(fā)展和工程建設(shè)采購、公共場景需求是離不開關(guān)系的，為什么會出現(xiàn)一種我們已經(jīng)是“老二”的錯覺？這幾年業(yè)界學(xué)界都在反思，我們在人工智能領(lǐng)域基本是做應(yīng)用，當(dāng)時很多人認(rèn)為這是人工智能的全部，其實(shí)只是人工智能大領(lǐng)域里邊很特殊的一部分。

把時間尺度拉長來看，我們會有更清醒的認(rèn)知，當(dāng)我們認(rèn)為自己在一些應(yīng)用領(lǐng)域已經(jīng)非常領(lǐng)先的時候，國際早已在做底層更加基礎(chǔ)的研究，不僅是人工智能領(lǐng)域，其他產(chǎn)業(yè)中國企業(yè)也很少有大力做基礎(chǔ)研究的。我們和業(yè)界交流，大家的思路基本是跟隨，看著有苗頭了，再大規(guī)模投入，快速地應(yīng)用落地，這是我們的特點(diǎn)。

我們也參與了2017年國家新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的編制，當(dāng)時在科研方面實(shí)際上布局了5條不同路線，都是著眼于未來的新的方向。未來中國要想在人工智能領(lǐng)域里面真正有一席之地的話，那就不能走跟隨的路線，我覺得確實(shí)不能夠著急，想看到開花結(jié)果還沒那么快，首先對自己要有客觀的判斷，不能因?yàn)檎撐亩唷＠啵驼f人工智能領(lǐng)域我們已經(jīng)很強(qiáng)了，這是以點(diǎn)帶面、太過樂觀。

經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)：市場巨大的牽引力可能會倒逼上游的創(chuàng)新，但是在人工智能的頭部公司上，這一點(diǎn)表現(xiàn)得不是很明顯，既然有了這么大的市場訂單，為什么中國公司還是沒跟上ChatGPT的浪潮？

梁正：在應(yīng)用場景之下是底層架構(gòu)和基礎(chǔ)研究，當(dāng)我們和業(yè)界去交流時，原以為他們市值已經(jīng)這么高，在創(chuàng)新的基礎(chǔ)上一定會大量投入，結(jié)果卻不是，中國公司很少有做長期的規(guī)劃，即便是定位于做基礎(chǔ)研究的頭部企業(yè)的研究院，對它的考核都是相對短期的。到現(xiàn)在為止，幾乎沒有中國公司大力投入基礎(chǔ)研究，沒有人做0-1的事情。我們可能要用一段時間來營造創(chuàng)新的市場環(huán)境，有一批長期主義的人做基礎(chǔ)性、探索性工作，才有可能做出有意義的東西。

經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)：如果僅僅以跟隨的要求來看，似乎我們在大模型這一波浪潮中，跟得也并不緊？

梁正：為什么說企業(yè)也需要有科學(xué)家，因?yàn)橛辛似髽I(yè)才能把握到最前沿的研究方向，并更好的做出判斷，比如華為就“養(yǎng)”了一批科學(xué)家，可能短期內(nèi)不見得這些人可以作出產(chǎn)品方面用得上的技術(shù)，但就像貝爾實(shí)驗(yàn)室也是一樣，除了自己做研究以外，還要看別人做什么研究，這里有哪些東西是對我公司有意義的，華為今天在5G短碼標(biāo)準(zhǔn)方面的技術(shù)源頭就是公司里科學(xué)家看到了土耳其教授的一篇文章。企業(yè)不“養(yǎng)”這一批人，想讓大學(xué)老師替你去看論文，是不現(xiàn)實(shí)的，因?yàn)樗粫托袠I(yè)的需求去結(jié)合，也不了解企業(yè)需要什么。所以這是一個體系，沒有專業(yè)的項(xiàng)目管理人員，沒有一批在產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的科學(xué)家做戰(zhàn)略謀劃，想做產(chǎn)學(xué)研的結(jié)合是很難的。

但在中國要求大企業(yè)去“養(yǎng)”一批科學(xué)家，要求太高了。我不是說中國企業(yè)短視，只是中國企業(yè)還沒有嘗到甜頭，還沒有引起重視，或者改變觀念，認(rèn)為底層創(chuàng)新會對產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生重大的影響。硅谷這些大公司，第一個吃螃蟹的都會獲得巨額的回報(bào)，根本上還是經(jīng)濟(jì)激勵的問題，他得嘗到創(chuàng)新的甜頭，他才會繼續(xù)。我希望業(yè)界、學(xué)界能建立起交流機(jī)制，企業(yè)提出問題，學(xué)界重視企業(yè)的選題。

經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)：在基礎(chǔ)研究領(lǐng)域，我們應(yīng)該怎么去推動基礎(chǔ)領(lǐng)域的探索以解決“上不著天和下不著地”的問題？

梁正：其實(shí)要同時重視三類技術(shù)研究，一種是自由探索型的，最后結(jié)果和一開始預(yù)期是完全不一樣的研究；第二種是使命導(dǎo)向型的，跟國家目標(biāo)契合的方向；第三種是市場需求導(dǎo)向型的，和業(yè)務(wù)場景結(jié)合。如果對三類研究都予以同等重視，在三種研究之間建立密切互動的機(jī)制，就能解決研究“上不著天”和“下不著地”的問題，或者說現(xiàn)在的機(jī)制存在兩頭都聯(lián)系不暢的問題，很多學(xué)者包括評審專家不是真正了解實(shí)際的需求，沒有豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，很多選題可能是根據(jù)他自己的偏好或者說所處的領(lǐng)域來定的，這是不夠的。

經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)：你認(rèn)為在人工智能這個領(lǐng)域里面，科研政策或者政府部門還有進(jìn)行微調(diào)的空間嗎？

梁正：中國政府現(xiàn)在作為出資人和采購人的角色正在加強(qiáng)，去年六部委出臺文件鼓勵基于重大應(yīng)用場景的人工智能創(chuàng)新，已經(jīng)進(jìn)了一步，要把政策運(yùn)用起來，并且這些政策工具我們以前也成功使用過，例如在電動汽車行業(yè)。在協(xié)調(diào)人的角色發(fā)揮方面，目前來看相關(guān)部門作用發(fā)揮得還不是特別理想，但從這次機(jī)構(gòu)改革也能看出，成立了中央科技委，科技部也從具體的項(xiàng)目管理里抽身出來，更多做戰(zhàn)略布局、統(tǒng)籌協(xié)調(diào)的工作，在科技工作方面的協(xié)調(diào)力度會顯著提升。

經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)：我們怎么去補(bǔ)這些短板？

梁正：基礎(chǔ)的能力建設(shè)是需要大家一起來做的，有政府、科學(xué)家、大企業(yè)和小企業(yè)的參與，也應(yīng)該有行業(yè)協(xié)會的協(xié)調(diào)，可能效果更好。

經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)：上一輪中國在專用場景里做了很多突破，一些人覺得繼續(xù)采用跟隨策略，快速進(jìn)入應(yīng)用場景，中國這一輪還能出現(xiàn)大的爆發(fā)，你怎么看？

梁正：如果跟得足夠快，結(jié)合場景肯定是可以的，但是第一，現(xiàn)在ChatGPT在國內(nèi)還沒有開放，國內(nèi)正在做替代產(chǎn)品，但是要看效果質(zhì)量怎么樣；第二也不能盲目跟風(fēng)，在語言大模型上來講，真不見得中文語言有優(yōu)勢。要想成功，一些扎實(shí)的底層工作繞不過去，需要一些有理想主義的企業(yè)家和有市場視角的科學(xué)家，這樣的人慢慢多起來，就會從量變產(chǎn)生質(zhì)變。