“生成式人工智能等新技术，使得人和机器的界限模糊了。”10月16日，在2023天府数字经济峰会上，俄罗斯工程院外籍院士吴信东接受每日经济新闻记者专访时表示，AIGC的出现改变了人机协同中“人”的角色，人不再总是AI的主导者，而是按具体成本和效率与机器相互协同配合。

　　作为长期研究人工智能领域的专家，吴信东提醒，目前大家对AIGC的期望过高了。结合人工智能的发展史，他预测，业界对AIGC的过高期待和过快投入，可能导致人工智能遭遇下一次失败。

　　AIGC的下一站是人机协同

　　新技术总能引领新一轮的科技革命和产业革命。在吴信东眼中，近年来数字技术对实体经济的影响，集中在两个方面。一是4G、5G等技术对短视频、直播等新兴行业的助推，另一类是AIGC等新技术带来的模式创新。后者，他用“革命性”来形容。

　　“AIGC的出现，改变了过去以人为主导、机器配合的人机模式。”吴信东认为，AIGC的下一站是人机协同。未来，人将被视为一个智能体，和机器融合在一起，相互协同，核心是发挥人和机器的各自优势。

　　比如，一件具体的任务，究竟是派人还是派机器去做，要根据效率和成本统筹安排。吴信东指出，目前来看，人机协同中人工智能擅长于数据处理和细节推理，而对宏观知识的理解和把握还是要靠人完成。

　　如何快速建立起数据和知识间的联系，更大程度发挥人工智能的能力？吴信东表示，知识图谱化将是人工智能未来发展的一大趋势。

　　知识图谱是一种用可视化技术描述知识资源及其载体的工具。它可以将各类数据以图谱的形式呈现出来，让我们更直观地了解知识之间的关系和结构。

　　“以前大家使用数据，只关注最终结果，而过程中的数据分析、计算等逻辑推理能力，并没有积累下来，也就无法分享、复用这种经验。”吴信东说，知识图谱是与人类大脑思维本质最趋近的人工智能技术。图谱可以挖掘实现对客观世界的认知，并由已有的知识产生新的知识。“比如车辆故障，老师傅敲几下就能知道问题在哪儿，新手可能要把相关零部件拆开看才能知道结果。知识图谱就是一位老师傅。”他指出。

　　这将连接上游数据和下游应用，把数据更有效地转变为行业知识。当下，知识图谱已在语义搜索、智能问答、数据分析、视觉理解等方面开始发挥作用。

　　提高AIGC准确率还需时间沉淀

　　吴信东还坦言，AIGC的表现，让身为人工智能领域专家的他都“吓了一跳”。

　　“五年前，别人给我介绍AIGC，我信都不信。”如今，吴信东对AIGC在写作、对话领域的“能说会道”深有体会。“我用清华Chat GLM写的东西，到目前为止没出现一个语法错误。我不知道怎么和一些爱哭鼻子的学生们沟通，AIGC也能帮我生成像模像样的对话内容。这两点，它比人还厉害。”

　　吴信东观察到，AIGC 的优势在于能够突破人类创作的限制，实现无限的内容创造。机器能够根据关键词，依托海量数据库、背景文献，基于概率来预测下一个词。不过，人工智能并不能理解海量文献彼此的关联，常常导致生成的上下文逻辑关系不强，这使得AIGC的缺点也非常明显——经常“胡说八道”。

　　目前，要提高AIGC的准确率，只能通过“大模型+大数据+大算力”来实现，这显然需要时间的积淀。吴信东指出，随着AIGC的热度上升，在细分应用场景中已经衍生出Chat PDF等工具，效果明显。“给定Chat PDF几页PDF文件，要求人工智能只能在PDF提供的内容中发挥，就可以有效避免机器‘超纲’。”吴信东介绍。

　　结合人工智能“前世今生”的发展史，吴信东也不无担忧，“大家现在对它（生成式人工智能）的期望太高了”。他提到，过去人工智能对专家系统和神经网络也曾过度期待，但最终都遭遇了失败。因此，吴信东预测，“下一次人工智能要是遭遇失败的话，可能也是生成式人工智能导致的。”