2023年2月24日，由光明实验室主办的“ChatGPT和未来AIGC”高端论坛在光明实验室正式启幕，与大家共同探讨未来AIGC的发展。论坛活动吸引了数百名来自各大高校、实验室、科研机构、政府、企业等各界人才参与，线下会议室座无虚席，线上会议室一度爆满，反响异常热烈。

本次论坛成功邀请了国际欧亚科学院院士、原微软亚洲研究院副院长李世鹏，欧洲科学院院士、挪威皇家科学院院士、挪威工程院院士张彦，美国休斯顿大学讲席教授韩竹，西安电子科技大学教授、国家重点研发计划项目负责人宋彬等多位业界大咖，与光明实验室执行主任于非院士一起，揭开ChatGPT和未来AIGC的神秘面纱，为大家带来一场精彩纷呈的科学盛宴。

李世鹏教授在“ChatGPT的前世今生”主题报告中分析了从GPT-1到ChatGPT的演进过程。他认为，ChatGPT实际上是基于很多个角度的模型，可以像真人一样进行交互，同时反馈数据。现阶段ChatGPT的泛化能力来源于大数据集和大模型，有些类似于俗话说的“熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟”，逻辑推理能力、举一反三的能力仍有待提高。实时更新数据、准确了解用户意图对答案的准确度很重要，让人信服的答案，需要有出处或者推理过程。

张彦教授在 Digital Twin and its Role in AIGC主题报告中，介绍了Digital Twin（数字孪生）的主要概念、模型、应用和数据来源等，并重点讨论了数字孪生在AIGC中的应用，从而实现高效能、低延迟和容错技术。

随后，韩竹教授在 The Role of ChatGPT in Advancing Academic Research 主题报告中分别讨论了ChatGPT对学术研究的积极影响和消极影响。ChatGPT可以在数据分析、编程、debug、检查论文等方面有积极作用，但负面作用也不可忽视：如ChatGPT的语言模型可能出现偏差；研究人员过度依赖ChatGPT导致缺乏批判性思维；缺乏专业背景或知识；缺乏人际交往互动、道德监督等。韩教授认为，ChatGPT是一个强大的工具，它有可能彻底改变学者进行学术研究的方式，从而帮助学者节省时间、提高效率；但同时也要避免过度使用ChatGPT。

宋彬教授在“面向媒体大数据的多模态内容理解研究及应用”主题报告中表示，ChatGPT是一个基于经验的产品，核心是利用海量的文本数据生成精确的检索及问答结果。目前这一技术的出现引发了内容生成技术的研究热潮，但现有的ChatGPT方法法解决内容生成过程的一些潜在问题，如模态单一化、部分内容失真等。针对目前人工智能发展的现状，宋彬教授从多模态内容理解的角度出发，对下一代ChatGPT和未来AIGC给出了技术层面的思考和展望。

于非院士在“CarbonGPT —— 双碳垂直行业GPT及量化智能”主题报告中提出，ChatGPT的成功本质上反映了人们对知识的表示和调用方式产生了重大变革。ChatGPT的关键核心技术包括大规模预训练模型、Prompt/Instruction Tuning（提示/指令调整）、在代码上进行继续预训练、RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback，人类反馈强化学习)等。垂直行业GPT可以通过使用监督学习和强化学习的组合来调优，其中人类反馈强化学习（RLHF）使其趋近人类价值观及意图，例如通过行业数据收集和预处理、训练奖励模型、采用近端策略优化(PPO)进行强化学习等。

报告结束后，大家纷纷表示，本次高端论坛内容充实而富有成效，对ChatGPT的发展、应用及优势等方面都有了更深的了解，促进了思想碰撞，启发了学术思路。希望光明实验室能够有机会主办更多的学术活动，分享各领域优秀科研成果及创新型技术，开拓师生们的学术视野，启发研究的自主性和独特性。

图/文 丨 李沛昱

编 辑 丨 李沛昱