孫茂松：佔據AI大模型“高地”，需要“敢爲天下先”且具突破性思維的人才

中新經緯10月31日電 (謝婧雯)2024年，AI大模型在各行業領域繼續擴容。據不完全統計，年內發佈的大模型已超百個。清華大學人工智能研究院常務副院長孫茂松接受中新經緯專訪時表示，未來推動AI大模型創新發展需要培養更多“敢爲天下先”以及具有突破性思維的人才。

孫茂松指出，可以顯著提升工作效率和效果是AI大模型被大量推出的重要原因之一。在處理數據體量龐大、具有高度複雜性和重複性的任務時，大模型表現尤爲突出。大量耗費人力和時間的工作，如果落在了大模型能力可覆蓋的範圍內，藉助大模型能夠快速完成。

例如，谷歌旗下的前沿人工智能企業DeepMind研發的AlphaFold系統在蛋白質序列結構預測方面成績卓越。若僅靠專家人工預測，蛋白質序列結構預測雖能取得一定成果，但速度極爲緩慢，可能耗費一個人一年的時間也只能預測出數十條結構。然而，AI大模型卻能很快預測出數以百萬計甚至數以億計的蛋白質結構。

孫茂松提到，大模型對推動行業發展也有重要助益，如提升基層醫療水平。雖然在重大疑難病症上，大模型無法超越頂尖專家的判斷，但是大模型能不斷學習最新前沿研究成果，爲偏遠地區的基層醫生們提供有價值的提示和建議。在這些提示和建議下，醫生們可以不斷提高自己的專業能力，從而推動分級診療體系的全面發展。

孫茂松進一步指出，未來若想在AI大模型領域實現新的突破，培養能夠完成原創任務的創新型人才尤爲關鍵。“面向突破0-1層次的高端人才培養至關重要。”在孫茂松看來，AI大模型創新可分爲0-3三個層次。2-3層次主要應對處理大模型具體任務場景下的應用問題(某些此類問題的求解會上升到1-2層次)，而0-1則是完全原創層次，所創造的大模型需要完成像阿爾法狗一樣超出尋常的任務。

孫茂松談到，目前能完成大模型原創突破任務的人才極爲匱乏，大多數開發AI大模型的人才集中在解決2-3階段的任務上。在他看來，能完成0-1層次創新任務的人才，如果不具備“敢爲天下先”的勇氣和突破性思維能力，是難以想象的。

“我們需要建立特別的教育機制和更加多元化的評價機制，以篩選、培養具有真正創新志趣和潛質的學生，允許並鼓勵其追求創新，即使他們可能面臨失敗。”孫茂松強調。(中新經緯APP)

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責任編輯：宋亞芬