2024年10月9日，应南京大学-约翰斯·霍普金斯大学中美文化研究中心（以下简称“中美中心”）邀请，南京大学软件学院副院长、博士生导师，南京大学智能软件工程实验室副主任刘嘉为中心师生作题为“Chat-GPT和生成式人工智能”的专题讲座。中美中心能源、资源与环境方向副教授张海燕主持讲座。

本次讲座内容聚焦于人工智能（AI）模型的核心原理、算法以及发展历程。刘嘉副院长在回顾人工智能从人脑识别到算法模型的演变过程后，详细介绍与分析了AI的本质和影响AI模型表现的关键因素，以及该技术对使用者个人的价值与影响。

一. 人工智能的无限潜力与局限性

在探讨AI的发展中，刘嘉副院长提到，人工智能目前具有许多潜能和应用场景，但仍需要时间让相关产业进行发展和进行训练。此外，人工智能在从数据中提取规律时存在一定缺陷。数据的偏差、因果关系的错位，以及局部规律无法代表全局等问题，都会导致AI模型的误判。他进一步指出，AI的推理能力取决于训练数据的精确度，而目前的AI技术仍无法完全理解事物的逻辑关系。但是这并不妨碍生成式人工智能所蕴含的作为工具的巨大潜力。

二. 硬件突破与模型优化

刘嘉副院长阐述了人工智能中的硬件创新，尤其是关于CPU、GPU和TPU在AI模型中的作用。通过回顾神经网络和Transformer模型的突破，强调了通过增大参数和数据量，AI模型在常识辨别和问题解答方面的显著进步。从2023年Chat-GPT能够准确回答常识性问题，到GPT-O完成推理过程，虽然这背后的机制仍有待进一步研究，但模型训练量与推理能力的提升无疑是AI发展的重要里程碑。

三. 大语言模型的未来影响化

在讲座最后，刘嘉副院长分析了大语言模型（LLM）对未来的深远影响。他指出，虽然大模型在知识平权等方面具有重要意义，但在具体的工作场景中AI的应用仍然需要依赖于不同的专业人才对工作内容的精度和深度进行加工，即便拥有了生成式人工智能，在许多领域仍然需要高度专业的人才。刘嘉副院长总结道，AI不仅影响了人们获取知识的方式，更深刻改变了学习和认知的过程。他对未来多智能体模式的稳定应用表示期待，并提出了AI工具未来可能带来的技术革新和社会影响。

此次讲座，刘嘉副院长深入剖析了人工智能模型的复杂性及其对未来的潜在影响。随着AI技术的不断发展，刘嘉副院长的讲解让中心师生对这一领域有了更加全面的认识和思考。中美中心历史学教授华涛出席本次讲座并提问。刘嘉副院长与现场师生就有关AI所提供信息的模糊性、AI在地图模拟与教学改革等方面的作用、AI的发展前景等方面进行了深入交流。

文字：傅佳沛