财联社6月29日天津讯（记者王全宝 董巍 郭松峤 张玉虹）半年多时间，生成式人工智能产品的成为全球关注的焦点，希望与担忧此起彼伏。在2023年夏季达沃斯论坛上，与会嘉宾围绕“生成式人工智能：是敌是友”展开热烈讨论。
2023年夏季达沃斯论坛第二天共设置了50多场活动和讨论，内容涉及全球债务爆炸、人工智能革命、亚洲制造业复苏、亚洲女性企业家、材料时代、气候变化等多个热点话题。
当今世界面临经济动荡，创新能力以及将创新成果成功推向市场的能力无疑将成为国家和行业竞争力的决定性力量。据估计，未来十年创造的新经济价值中约有70%将基于数字平台商业模式。人工智能、量子计算和生物工程等前沿技术正在涌入各行各业，催生了无限的机会，也给我们带来了诸多挑战。
数字化与绿色技术将如何促进可持续发展？财联社就相关问题在现场专访了世界工程组织联合会前主席、南开大学原校长、中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长龚克先生。
数字技术是能协调推进经济、社会和环境三个方面进行转型的通用目的技术
财联社：这次参加天津夏季达沃斯论坛，你主要关注哪方面的议题？
龚克：我关注的议题都是跟数字化有关的。夏季达沃斯论坛一个比较重要的、持续不断的主题就是推动新技术革命。
我们现在面临的是一个转型时期，转型一方面从技术角度来看是数字技术。数字技术不是单向技术，而是一个技术群，像大家经常谈到的大数据、物联网、区块链、人工智能、云计算等。数字技术是一个新兴的生产力，在推动经济社会变革，产业结构变革，打破了原来的行业划分。比如说过去的汽车制造业，现在在走向智能网联，包括过去的通信行业，现在到了5G、6G，进入到垂直行业以后，通信行业过去是人和人之间通信，现在是物和物之间通信。这些改变是一股技术驱动的力量，生产力驱动的力量。
转型另一个方面就是绿色转型，绿色转型我称之为价值驱动的力量，使命驱动的力量。因为现在这种产业结构如果不变化，有可能造成人类和地球不可持续发展的问题。
现在的问题是数字技术和绿色转型两者能不能结合在一起？有一种看法是现在发展数字技术所造成的能耗在快速增长，但其他行业都在下降，所以它真能带动绿色化转型吗？我们这些年也在研究这样的问题，怎么让数字技术真正变成一个向绿色化转型，向可持续发展转型的一个驱动力。
财联社：那么该如何理解绿色化转型？
龚克：联合国17个可持续发展目标是定义在经济、社会、环境三个维度上的一个全面的发展。可持续发展的真正挑战本质上是要协调推进经济、社会和环境的三个方面进行转型，是一个三维结合的问题。
而数字技术确实是一个能协调得在三个维度上推进转型的技术。因为数字技术是一个通用目的技术，可以用在汽车、通信、制造、生命健康、金融等领域，这是非常重要的历史性机遇。数字技术，包括人工智能在内，它在推动全社会的信息化进程。所以它有可能在推动降碳解决环境问题的同时，促进经济的增长，促进社会的和谐。
数字化和绿色化发展“双转型”最重要的是建立数字化能力
财联社：在此次论坛上，你为何特别强调数字化能力问题？
龚克：现在说数字鸿沟，其实鸿沟是什么？我认为是数字能力上的差距造成后面一些问题，所以我们现在特别希望把数字化能力放在一个比较中心地位。数字化能力其实是综合的运用数字技术，结合经济社会和环境发展中的问题，无论是从治理的角度，还是从实施的角度去解决问题的能力。
目前大家比较关注数字化平台，我们认为数字化平台实际上是聚集的技术培养数字化能力的平台，我们也希望政府能够出台相应的政策支持这样的数字化的平台。所以，我觉得新的双重转型，其中非常重要的对中国也好，对世界也好，对大企业也好，对中小企业也好，是建立数字化能力。因为数字化能力是通用目的技术，是可转移的能力，它可以转移到应对社会和谐，应对环境污染，应对经济增长。
人工智能撬动产业发展是一个“由通向专”的路径
财联社：生成式人工智能从去年开始走向大众，现在大家关注的两个问题，一个是会不会存在泡沫，另一个是到底能带动哪些产业发展。对此，你有哪些看法？
龚克：按照去年工信部的数据，中国人工智能核心产业规模超过四千亿，去年中国的GDP是121万亿。121分之0.4，它真的能撬动整个的产业革命吗？这是值得提问的，但我的回答是肯定的。
GPT作为预训练模型有一定的通用能力，这就给各种企业在大模型下，用自己的高质量的专业的数据去训练一个专业化的模型，提供一个可能性。现在我们看到这些头部公司正在和行业结合，比如和医疗行业结合，利用医疗的专业的数据，比如制造业的数据，但是这些数据一定要大，小是不行的。一般单个企业是没有真正的大数据的，所以同行业的企业要共享，共享就需要平台，这个平台要有相应的算法让它是安全的共享。比如现在用GPT来设计芯片，现在在百纳米量级上，它可以成功的完成一个芯片的设计。这将大大减少我们芯片设计的流程，提高成功率，增强功能，降低成本。
财联社：人工智能撬动产业发展未来会是一个什么样的路径？
龚克：我们认为一定是一个由通向专的路径。像chatGPT是通用模型，他好像什么都能回答，但什么都不够精。我们认为在这个过程的第一步是要精致到行业。从能不能真正的解决产业问题出发，在做通用模型具体问题的时候，需要用产业的数据精调这个模型，把它转化成一个有的放矢的专业化模型。在这个过程中就需要跨行业的合作，数据集中起来就会把问题背后的关联性找得更清楚，这个过程才能真正在企业中解决问题。现在数字技术在进入垂直行业中碰到的行业门槛，除了技术门槛以外，还有行业管理的门槛。我们过去长期的传统工业化过程中形成的行业管理的壁垒，规则，标准也是需要调整的，这是真正的产业转型。
财联社：落到产业具体应用是否还是要有一段距离？
龚克：现在进展相当的快。比如智能网联车行业，我相信在不久的将来，智能网联车会出来一批新的企业。现在我们观察发现，这些行业相对都是利润比较高的，财力比较雄厚的，他们较早的进入应用阶段，现在的情况是要帮助中小企业来提升这个能力。
我们在研究非常明显的发现，人工智能产业是互相连接性非常强的行业，它不是靠一个工业园在物理上连接一起的，而是靠数字化的平台。这些平台现在有一个非常重要的就是开源社区，这些代码和数据给你去使用，在使用过程中你会提各种各样的问题，在回答问题的过程中，算法也在改进，又或者是你改进了这个问题，扩展了功能，然后又开源回来，所以现在技术进步迭代的特别快，这是一个必然的进程。