陈茂波、姚期智、汤晓鸥等重磅发声

中国基金报记者 吴娟娟 吴君

今年7月，以“智联世界·生成未来”为主题的世界人工智能大会（WAIC 2023）在上海世博中心举行。今年恰逢全球大模型和生成式人工智能（AIGC）蓬勃兴起之时，在新一轮科技革命浪潮下，来自政界、学界的大咖一起共话人工智能发展趋势。中国基金报记者对香港财政司司长陈茂波，图灵奖得主、上海期智研究院院长姚期智，香港中文大学教授汤晓鸥的演讲内容做了整理，供大家参考。

香港财政司司长陈茂波7月6日早晨出席了2023世界人工智能大会开幕式，并在下午的产业发展全体会议上发表主旨演讲。

陈茂波在演讲中表示，人工智能正在重塑各个经济体系的相对科技优势、产业结构和经济主轴，开创了更多新的应用场景和产业模式，为工商百业创造更多新机遇，为大家带来更美好的生活; 但同时也带来挑战，包括人工生成内容的版权问题及对就业岗位带来的冲击。

他以香港发展Web3.0的经验为例，指出要为技术设下适当的护栏，让技术及其应用以负责任及可持续发展的模式推进。他在演说中指出，香港在支持人工智能发展可以作出三个方面的独特贡献，包括汇聚国内外拥有强大科研力量的一流科研机构和人才，而香港特别行政区政府也持续为人工智能发展给予政策和资金的支持; 香港作为国际金融中心，可便利发展人工智能的企业和机构进行筹融资; 以及与粤港澳大湾区的兄弟城市协同互补，构建人工智能从研发到工业科研应用的完整产业链。

陈茂波下午参观了人工智能大会展览的香港馆，该馆由香港贸易发展局组织并得到数码港的支持，目的是协助香港创科企业和香港前沿技术与产品更加快速对接内地市场，共同打造创新技术和应用场景。香港馆展出四家香港人工智能企业的最新产品和科研成果，涵盖区块链、数字医疗、数字资产平台和全渠道人工智能服务。　　

下面是陈茂波演讲内容，中国基金报记者整理。

陈茂波表示，人工智能技术正广泛应用在医疗、金融、制造、创新产业以及服务业。它降低成本，提高业务的效率和竞争力，同时带来新的应用场景，新的产业模式，为工商行业创造更多的机遇，为大家带来了新的体验。最近“ChatGPT”的兴起成为焦点，国内外企业竞相推出自己的大模型，一时间百花齐放。

人工智能和数字经济的快速发展也带来了新的挑战。人工智能的发展已经引发了广泛的焦虑。例如，有研究报告指出生成式人工智能，可能在10年内将全球的GDP提高7个点，并提高生产率1.5%。也有研究指出，到2030年人工智能可为全球的经济增加大概13万亿美元的额外的产出，使全球的GDP每年提高大概1.2个百分点。

与此同时，也有预测指出，在未来5年内有多达1400万的工作岗位消失，相当于目前就业人口的2%。世界经济论坛估计到2027年文员和行政工作这些机会会减少2600万。最近，数从事人工智能的专家指出，全球应该优先应对人工智能对人类生存构成的危险，就如应对大流行病和核战争等风险一样。

陈茂波认为，面对风险与困难，应该抱着务实的态度，解决在过程中出现的问题，不断总结经验，把创新事业往前推进。

一、以务实态度令人工智能发展增进人类福祉

他以香港发展第三代互联网web3.0为例说明。

他表示，第三代互联网基于区块链技术的透明、高效、去中心化、去中介化、去平台化特征，打破了数据和信息由特定的互联网平台掌控的情况，成为由建设者和用户共同拥有的状态。基于去中心化，web3.0能解决金融交易、商业运作等痛点、难点，并且降低成本，提高效率。在金融领域，它带来诸多创新。

不过，陈茂波表示，近年在海外出现交易平台倒闭的现象引起监管机构和民众关注。陈茂波表示，香港重视这些案例。经过研究发现，这些主体运营均存在明显的问题。例如，挪用客户资金等。他认为推进web3.0在香港的发展，前提是做好投资者保护。它不能成为“洗黑钱”的工具，不能危害金融体系的稳定。香港确立了“相同行为，相同风险，相同监管”的原则。

他认为问题不在于技术的本身，而是相关方面有没有适当的方法，让技术往有利于人类福祉的方向发展。

二、人工智能大时代，香港可大有作为

全球都在大力发展人工智能，香港在其中扮演什么角色？

陈茂波认为香港具备三大优势，可大有作为。

首先是科研人才，特别是世界一流的科研机构和人才。香港拥有五家高水平的大学。他们人工智能和大数据研发能力全球领先。香港的大学汇集来自内地及全球各地的科研人员和科研团队。

香港特区政府对人工智能科技创新给予大量的政策和支持。例如，2023年，为了进一步加强在人工智能、量子计算等前沿科技领域的基础研究，香港再拨出30亿，引进内地以及世界各地的创科领军人才、科研团队和企业，以促进跨领域的科研合作。此外，香港也在筹建超算中心。过去几年香港投放在科技创新这方面的资金已经接近2000亿港元。

陈茂波进一步表示，本届特区政府重视科技创新。香港要引进重点在创科企业跟人才到香港发展，其中研发人工智能相关企业的人才是我们重点要吸收的对象。在地缘政治紧张的大背景下，香港对人才具有吸引力。

其次是资金，香港是国际金融中心，香港的筹融资平台既深且广，风投生态蓬勃，汇聚内地和全球的资金以及世界顶级的金融机构和人才。今年3月份，香港适应特专科技公司，推出了新的上市制度，受到业内的广泛关注。

最后，国家战略优势。粤港澳大湾区人口8700万，生产总值大概是2万亿美元。一个方面，它是一个庞大的市场，可以为投研产品提供应用场景。深圳、香港、广州可以为人工智能的研发和应用提供强大的技术支撑，加上区内其他几个兄弟城市的先进制造业，彼此互补，构成了人工智能从研发到工业应用的全产业链。

中国科学院院士姚期智：下一个目标是智能机器人自主学习新技能

图灵奖得主、中国科学院院士、上海期智研究院院长姚期智表示，中国的科学家在现代AI发展上做了很多突破性的贡献，比如有位年轻的学者高阳，一年多以前在算法上实现了非常重要的突破，能够把现在主流的强化学习加快数百倍，受到国际关注。

姚期智解释，在ChatGPT以后，下一个重要的目标就是让智能机器人有视觉、听觉等多种感知能力，它能够在各种不同环境中自主学习各种新技能。但是现在一般的强化学习方法太慢了，因为它们对于新技术常常需要几个月的时间才能学好，但这位年轻学者的突破，使得强化学习能够在几个小时内完成。

除了实用的问题，其还有理论的贡献，姚期智称，在过去六七年里，人工智能最高层的思想家，存在一个“路线之争”，就是对现在的强化学习路线是否正确，有很多的争论。但中国青年学者的突破，将这个争论的天平倾向了另一边。“我们现在这条路对人工智能的完善，还有很长的路要走。”

关于大模型在垂直领域的应用，姚期智表示，现在的很多文书工作，有了大模型语言之后，更多的工作可以变得由这些机器来做，这是一个直接的方向。

香港中文大学教授汤晓鸥：中国学者对深度学习的原创贡献

“我感觉到中国的科技原创者也开始看到曙光，正在骑车去食堂的路上，能有口饭吃。”香港中文大学教授汤晓鸥坦言。

回顾历史，在人工智能的大模型中，中国学者到底做了哪些原创的贡献，汤晓鸥讲到了他的三个学生在过去十年里，在各自岗位上对深度学习的原创贡献。

从历史事件来说，2018年度三位图灵奖获得者，共同开启了深度学习的大门；而按下第一声门铃的是2011年在深度学习语音识别上划时代的突破，此后2012年在图像识别比赛中取得了另一个划时代的突破。

2011年到2013年深度学习刚刚开始的时候，汤晓鸥和他的学生在做什么，他想起的第一个学生是王晓刚。

据汤晓鸥介绍，王晓刚本科是中国科大少年班和00班的第一名，硕士期间在汤晓鸥实验室就读，博士期间在MIT（麻省理工学院）读书，2009年毕业后回到香港中文大学，在汤晓鸥实验室做教授。2011-2013年CVPR（国际计算机视觉与模式识别会议）和ICG（计算机视觉国际大会）两个视觉领域最重要的会议上，全球共有29篇文章涉及深度学习，其中有14篇出自汤晓鸥的实验室。

“我们有18项工作在全世界第一次将深度学习用到视觉问题上，包括人脸识别、人脸检测、人脸重建、物体检测、人体姿态、图像超分、三维形状识别等计算机视觉最核心的问题。在深度学习的大门上，我们按了18次门铃。”汤晓鸥说到。

他也介绍，王晓刚做的第二项工作，他在人脸识别方面，让机器做的人脸识别超过了人的眼睛，这比Facebook做得还要早。第三项工作，2015年王晓刚带队取得了中国学者第一个ImogeNet（一个基于图像分类和物体识别的国际竞赛）世界冠军，当年他们的对手是谷歌的团队。

第二个学生是何恺明，据汤晓鸥介绍，何恺明是2003年广东高考状元，本科就读清华大学物理专业，博士在香港中文大学汤晓鸥实验室取得，他在2009年发了第一篇文章，取得了CVPR最佳论文，这是该会议25年历史上从亚洲出来的第一篇最佳论文。

“我跟何恺明开玩笑，你一出手就到了巅峰，从此以后你的学术生涯就只能往下走了。结果他去微软和Facebook工作以后就一路走高。”汤晓鸥说。

何恺明的第一项工作是在MSR（微软研究院）做的。汤晓鸥称，在2015年之前深度学习最多只能训练到20多层，但何恺明在网络的每一层引入了一个直联通道，从而解决了深度网络梯度传递的问题，获得了2016年的最佳论文。在这之后可以有效的训练超过百层的深度学习，把网络打的非常深。

汤晓鸥表示，在大模型时代，以Transformer为核心的大模型，包括GPT系列，普遍采用了这个结构，以支撑上百层的堆叠。“我想总结起来，何恺明把网络做深了，谷歌把网络的入口拉大了，才成就了今天的大模型。”

何恺明的第二项工作Mask R-CNN，是在Facebook做的，首次提出了一个真正高性能的物体检测和算法框架，获得了ICCV （计算机视觉国际大会）2017年最佳论文。

汤晓鸥称，何恺明应该是世界上唯一一个在毕业不到十年内，三次以第一作者的身份获得CVPR、ICCV最佳论文的人。他首次把基于原码的自编码思想用于视觉领域的非监督学习，开启了计算机视觉领域自监督学习大门，并被推广到三维、音频甚至是AI领域。

第三个学生是林达华。据汤晓鸥介绍，他本科就读于中国科大，硕士是在香港中文大学，博士是MIT。2010年在MIT读博士期间，林达华获得NIPS最佳学生论文，2014年回到汤晓鸥的实验室做教授。

林达华的第一项工作是OpenMMLab。汤晓鸥表示，他们在2018年从一个小团队开始，在没有推广投入的情况下，以口口相传的形式成为国际上最具影响力的视觉算法开源体系，目前用户遍及全球140多个国家和地区。

他的第二项工作是“书生·浦语”。汤晓鸥介绍，这是国内首个正式发布千亿参数、8K的多语种大语言模型。

林达华的第三项工作是LandMark，其是全球首个城市级实景三维大模型，有2000亿参数，覆盖100平方公里。

“我想回头看，王晓刚在深度学习兴起的最初几年，洒下了很多原创的种子；何恺明将深度学习的根基打的非常牢、非常深；林达华通过开发大模型，让它枝繁叶茂。”汤晓鸥评价。

让他非常欣慰的是这棵大树已经开始开花结果，汤晓鸥说，就在两周前，他们自动驾驶大模型从9155篇文章中脱颖而出，获得了CVPR2023年的最佳论文奖。根据谷歌学术统计，这是改革开放40多年来第一篇全部由中国学者完成的国际计算机视觉三大顶会的最佳论文。