配资321 国产大模型快增长“热”时期，这些专家为何给出“冷”思考？

　　国产大模型，已进入百花齐放时代。昨天（7月28日），文汇报记者从由上海财经大学与中国互联网络信息中心（CNNIC）联合主办的“大模型治理和有序发展生态论坛”上获悉：当前，我国已发布1509个大模型，在全球已发布的3755个大模型中数量居首位；截至目前，我国已经有439款生成式人工智能服务在国家网信办完成备案，233款生成式人工智能应用或功能在地方网信办完成登记；在上海，垂类模型正加速落地，累计82款大模型通过备案配资321，数量全国居前。

　　论坛上，与数量激增的大模型同样备受关注的，还有“灾难性遗忘”、“幻觉”、可信度以及AI如何改变教育等问题。与会专家普遍认为，越是在这个“千模大战”的快增长时期，对“慢收获”的基础创新、AI治理的提前布局和关注就愈发重要。

AI赋能百业的过程并非一马平川

　　论坛上，上海财经大学校长刘元春一席话引发学界、业界关注：“2024年诺贝尔经济学奖达龙·阿西莫格鲁曾撰文谈到，AI进步所带来的生产力提升可能并不大，预估今后十年AI对全要素生产率（TFP）的增长上限不超过1%。技术进步对于经济社会的进步推动，仍存在一定滞后性。可以想见，未来AI赋能百业的过程中，尤其是对金融经济的支撑过程并非一马平川，如何让技术创新与产业发展之间形成有序的良性生态仍是学界、业界亟待解决的课题。”

　　“当前的人工智能技术虽然在有限组合优化领域展现了强大的能力，但新一代人工智能的发展重点是决策能力，即需要人工智能大模型具备处理颗粒度较细系统的能力。”中国科学院院士、北京航空航天大学人工智能研究院院长郑志明认为，当前，大模型在垂直领域的应用存在决策能力不足问题。例如，大模型缺乏直观解释和严格验证，难以应用在军事国防、国家广电等高精领域。

　　在他看来，新一代行业大模型应当是内嵌数理机制的可解释高精度行业大模型。“是在大模型井喷发展的快时代，越是要沉下心来做好基础性的研究工作。”郑志明说，在后大模型时代人工智能，精准智能理论研究至关重要。目前，美国已经在这方面加大投资力度。“如果美国在这方面布局成功，而我们没有跟上，这之间的差距将不是落后几年的问题，而是落后一代人的距离。”据悉，在北京航空航天大学人工智能研究院，精准智能理论正是研究院的研究焦点之一。目前北航自主研发的智能数控软件LMIB-CAX已经能够与西门子等国际一流软件产品全线对标。

　　中共上海市委网络安全和信息化委员会办公室副主任杨海军同样谈到，从监管部门的角度来说，自然乐于看到大模型的快速发展，但与此同时，一些基础性的慢工作也不能省去。例如，上海市委网信办正在抓紧落实强化AIGC标识工作，有效抵御深度伪造和恶意生成。

　　刘元春建议，既要从技术、政策、法律等角度强化智能向善的导向，创立大模型治理的良好环境；也要加快制定大模型的科技规范标准，加强相关的立法创新。此外，还要打造“产学研用”相互开放、相互欣赏、相互借鉴的平台，促进理论创新和产业实践以及政策的协调发展。

教育大模型井喷，但很多仍处低阶

　　眼下，不只是业界在拼命卷大模型，高校同样正在“All in AI”。

　　上海财经大学数字经济研究院院长高红冰分享，其团队针对目前国内双一流高校推出的AI教育大模型进行系统分析，总结出五个阶段：第一阶段是指高校增设AI通识课程学习AI工具应用；第二阶段则是设立智能相关院系与研究院，第三阶段是打造智能教育技术能力底座，第四阶段是调整传统专业重塑学科体系，第五阶段是创新未来教育，探索全新教育形态。统计结果表明，大部分高校仍处在第一至第二阶段。

　　高红冰直言，AI大模型给教育变革带来全新机会。但核心点在于，AI大模型应当助力创造AI教育新物种，而不是改造老物种。“就像蜡烛和灯泡都可以拿来照明，但如果教育工作者仅仅局限在改进蜡烛、提高效率，是不可能制造出灯泡的。”高红冰说，大模型带来的教育挑战是巨大的。先进教育大模型的出现打破了高校教师对知识的垄断。“今天，如果一位教师完全不懂产业，几乎没法教学生了。”因此，他认为，高校的教育制度、治理方式都需要革新，否则无法出现灯泡式的创新型产业。

　　不过，教育大模型同样存在算法偏见、数据安全、系统安全、学术诚信和隐私保护等方面的风险。对此，高红冰建议，完善教育大模型的治理，需要上下游协作、系统设计，需要在安全与发展、创新与合规之间寻求动态平衡。“例如，开发建设大模型教育系统，将安全能力植入模型底座，而非事后补救。”

　　论坛现场还同步发布《十问智能向善》《上海人工智能安全治理白皮书（2025）》《生成式人工智能服务数据安全合规指引》以及“人工智能治理科技语料”“人工智能多元共治决策支持大模型”等多项重磅成果配资321。

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