ChatGPT的横空出现，在各行各业也引起了不小的轰动。不同领域的专家学者和广大用户们或对以此为代表的人工智能技术发展振奋不已，或开始了一场新的关于人工智能的严肃思考。
3月4日下午，由CCF主办、思必驰科技股份有限公司承办的“CCF企智会寒山论坛——ChatGPT与产业变革”于CCF业务总部&学术交流中心（CCF BC）成功举行。企智会（苏州）副主席、思必驰联合创始人&首席科学家俞凯担任本次活动主持，出席人员包括人工智能领域的企业家和专家学者。活动吸引了近百位科技企业、科研机构的专业人士到场参与。
主持人俞凯
活动现场
企智会（苏州）主席、江苏博云科技股份有限公司董事长兼总经理花磊致辞。他表示， CCF企智会积极响应产业热点议题，持续关注产业领域、推动产业进步发展，这是企智会成立的初衷。非常欢迎苏州以及全国的企业积极加入企智会，在CCF平台上面交流互动，推动场景和技术的融合，未来CCF企智会将组织各产业板块深度交流活动，推动全国数字经济发展大潮。
花磊致辞
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IBM高级工程师、中科大兼职教授凌棕从教育领域切入，探讨了如何抓住ChatGPT的风口。他特别指出，ChatGPT对传统的知识传递方式造成了颠覆性的影响，并鼓励大家用开放的心态和批判的思维来对待ChatGPT的出现，教育体系需要对培养方法、技巧、能力、观点做出相应的改革。同时，凌棕也提出了ChatGPT针对企业级应用创新而直面的挑战，未来需要强大的计算能力与海量的数据存储。这是技术发展的一小步，也是普及应用的一大步。
凌棕作《如何抓住ChatGPT风口》报告
复旦大学计算机科学技术学院教授、博士生导师邱锡鹏以《对话式大型语言模型》为题，分析了ChatGPT的关键技术——情景学习，给对话式大型语言模型下了明确的定义，即具有思维链、情景学习等涌现能力，能执行人类指令，可以直接与人类对话，与人类价值观、思维方式对齐的自回归语言模型。他介绍了复旦大学开发的国内首个类ChatGPT模型MOSS，并分享了MOSS在国内通用人工智能领域最前沿的探索。
邱锡鹏作《对话式大型语言模型》报告
苏州美能华智能科技有限公司CEO、原微软AI和研究院事业部首席研发总监童先明从ChatGPT的应用与挑战入手，通过对比不同场景下人类和算法的比较，强调了人工智能算法可用性和重要性。他从ChatGPT在信息提取和内容生成的方面，以微软作为案例，介绍了神经网络算法模拟人脑特征进行运算的过程，以及ChatGPT在模拟人脑的过程中与传统搜索引擎的区别。最后，他也分享了ChatGPT对本地化部署的需求和对算力的挑战。
童先明作《ChatGPT的应用和挑战》报告
随后，俞凯与邱锡鹏、童先明、苏州新建元和融科技有限公司总经理林丽、复旦大学计算机科学技术学院研究员/博士生导师李直旭、苏州大学计算机科学与技术学院教授朱巧明、阅文集团技术部副总经理陈炜于等嘉宾展开深入对话和探讨。
Q1：国内外机构现在都在研发或发布类似ChatGPT的模型，要达到与ChatGPT性能相当的产业可用水平，预期需要多长时间？
邱锡鹏认为，中国产业界可能需要半年到一年就会出现产业可用的ChatGPT，目前ChatGPT在学术研究方面有很大的价值，但是实现真正的产业应用还需要专业化。
陈炜于认为，在ChatGPT的研发与应用方面，国内外仍然存在较大差距，但是国内1-2年内可达到目前OpenAI技术上的输出和性能。目前，ChatGPT的行业整体热度很高，投入了大量的资金、人才，同时一些院校对大语言模型的积累也奠定了一定的基础。
童先明认为，市场的需求会加速这个过程，虽然训练的时间非常长，但是在使用方面，类ChatGPT会不断出现，对于我们来说客户的体验非常重要。
朱巧明认为，从技术上来看，语音模型在参数量、训练预演方面越来越多；另一方面，正在向本地可部署化、小型化发展；语言模型是下一代互联网应用的数字基柱，今年就可能会有专业领域的ChatGPT来进行对话。
林丽认为，ChatGPT在中国的技术落地还是需要一段时间，但是专业化领域、新技术应用场景上，要根据痛点与强需求来决定落地情况。以金融领域应用的超前性来看，在多模态数据的需要和专业模型训练的基础上，预计1-2年内是有可能出现根据金融领域专业化定制的模型的，人才的供给和场景的需求也是一个重要的前提条件。
李直旭认为，产业应用的要求还是很高的，需要在知识性、逻辑性、领域适配性、泛化性、数据性等方面进行改进，才能达到产业的应用。
俞凯总结道，ChatGPT的应用一定是一个百花齐放的状态，大家的观点基本都认为国内达到目前ChatGPT的功能大概需要花费1-2年的时间，但是要实现真正的持平，可能还需要3-5年。
Q2：ChatGPT在哪些具体的应用场景和领域可能会根本性的解决用户痛点、引发产业的大变革？
邱锡鹏认为，科研涉及的数据多，也都以公开数据为主，因此在教育和科研领域，ChatGPT引发的变革会较大。
朱巧明表示，现在的ChatGPT仅仅是一个对话的工具，但是未来，比如在元宇宙中可能产生新的发展方向；在产业应用方面，比如未来机器人能够提供更多内容的生成，会具备自我进化的个性化功能。
童先明认为，客服领域将是ChatGPT一个非常明确的应用场景领域。
林丽进一步表示，在金融客服领域，还需要语义识别、情感识别，ChatGPT的功能要能够取得交互和情感领域的突破和替代，解决数据模型无法解决的问题，提供决策性任务支持。
李直旭则认为，在操作系统方面，ChatGPT将成为大基座，是一个普适的模式。
Q3：ChatGPT公认的潜力很大，但具体落地到商业应用场景中，还有哪些技术和产品应用的差距？有一种观点认为，在真实应用中，除了少数内容创作场景，ChatGPT还仍然达不到多数真实场景中精心设计和调整过的AI模型或产品，对此有什么看法？
李直旭表示，不应该抛弃现有的小而美的模型、系统、知识库，如果大模型可以来和这些小模型进行交互、协作来完成人类的指令，这是一个比较好的方向。
林丽认为，还是需要大模型和专业模型的结合，领域上的通用也要和专用来结合，比如说数字人的领域上一定有一个应用的普遍性。
朱巧明提到，随着大模型的出现会带来知识涌现现象，不可解释性会增加，因此在教育行业会带来不小的挑战，因此，如何来发展针对教育的ChatGPT应用是一个非常有价值的风口。
童先明则认为，在市场的驱动作用下，也许会催生出我们目前想象不到的新生需求和场景，这些需求应该让数据和市场来告诉我们。
邱锡鹏提到，教育方面的实现是比较简单直接的，不过也应该赋予更多方面的维度，发挥其有益的作用。
陈炜于认为，在垂直领域AI+应用落地的方面，前提是需要对大模型智能体进行全面的了解，同时对领域知识的自我认知也应该非常明确。
圆桌论坛结束后，现场的观众也进行了热烈的交流和讨论。活动最后，CCF业务总部执行总经理束庆山代表CCF总结了本次活动，他表示，企智会将不断扩大影响力，组建更多高质量的领域兴趣小组，凝聚更多优质资源，繁荣数字产业生态，为企业发展保驾护航。
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