作者简介

肖仰华，复旦大学计算机科学技术学院教授、博导，上海市数据科学重点实验室主任。研究方向为知识图谱、知识工程、大数据管理与挖掘。主要著作有《图对称性理论及其在数据管理中的应用》、《知识图谱：概念与技术》（合著）、《生成式语言模型与通用人工智能：内涵、路径与启示》（论文）等。

摘要

随着相关技术的不断进步，大模型发展呈现出与数据要素深度融合、其日益沉淀为基础设施、发展焦点从底座模型转移至应用生态等新的趋势。针对大模型产业发展呈现出的新态势、新动向，我们要树立大模型发展的全局观和整体观，积极采取加快建设人工智能教育体系、建立以智能科学为核心的跨学科研究体系、推动大模型与数据要素协同发展并坚持多元化的大模型发展路径等新的应对举措。作为一种先进技术，大模型具有两面性，我们在积极采取措施促进其良性发展并释放其应用价值的同时，也要密切关注其滥用、误用与恶用所带来的虚假内容泛滥、影响人类心智和能力的发展与培育等负面问题，未雨绸缪积极做好风险治理与管控。

大模型发展的新态势

**大模型产业发展焦点从基础模型走向应用生态。**当大模型具备了人类智能的基本能力，如何用好大模型就成为了重点。值得强调的是，用好大模型绝不比研发大模型容易。事实上，自ChatGPT诞生至今，大模型并未给人类切实创造多少价值，这一窘状不应归咎于大模型自身的不足，而应该归因于人类