人类拥抱新技术是一个永恒的话题。

AI会成为人类的超强大脑外挂吗？

AI究竟是人类的最佳拍档还是竞争者？

答案仍在路上。

近日，“复旦管理大视野论坛”走进西岸模速空间大模型创新生态社区。

围绕“大模型与超级智能：AI时代的科技新范式”主题，专家学者、科创企业家们一同探讨了大模型怎样推动传统知识管理系统的革新，提高企业知识管理的效率和智能化水平，共同展望“超级大脑”点亮未来生产力的明天。

驾驭AI，人类责无旁贷

卢向华

复旦管院信息管理与商业智能系教授

《人机协作走向“新常态”》

随着AI时代、大模型时代的到来，由AI与人共同完成任务的应用非常普及，例如导航智能路线规划、金融风险评估、AI智能诊断等，但大部分AI应用目前仍需要依赖人类最终实现落地。

利用AI技术降本增效不等于人的作用不重要。AI的优势在自动化、精确计算和大规模数据处理等任务中表现出色，人类则在处理复杂的情境、创造性思维和社会性决策等方面更有优势。AI的价值很少会自动实现，有能力驾驭AI的人可以进一步放大价值效用，但如果人不擅长使用AI，技术本身的价值就难以体现。

尽管个体有差异，但实际上大部分人并没有那么喜欢AI，最主要的原因在于“人机鸿沟”。也就是人拥有人本理念，认为世界应该由人主导，所以对AI技术会产生排斥或抵制。对新技术的不信任、担忧其潜在的负面影响、或是对其威胁工作机会和隐私安全的担忧进一步放大了这种情绪。

如何促进用户拥抱新技术是一个永恒的话题。在对AI面试的研究中我们发现，用户认可AI面试公平性更高，客观性更强，灵活性更强，但在满意度、亲密度、确定性上都偏低。因此，我们现在强调的是技术不仅要功能可用、界面友好易用，还要有情感绑定和社交体验，有感知的幸福度，你会发现现在拟人化情绪感知讨好型技术开始出现。

尤其是AI技术大模型是基于人类反馈进行强化学习的，于是AI开始出现“阿谀奉承”现象，变得过分讨好人类。但我们需要的是更负责任、更有担当的AI，这也是用户愿意拥抱AI的前提条件，因此如何平衡AI技术的友好性与担责性会是未来的重要挑战。

还需要注意的是，人类过于依赖AI也会产生弊端，也就是AI惰化现象。在 AI 时代，人类最大的危机不是被机器取代，而是“懒到退化”。

要实现人与AI协作的相互增强并非易事。我们需要增加AI技术的主动协作与情感协作能力，改变以往人“输入”，机器“反馈”的模式，增加技术主动感知并与用户协作的能力。我们还需要平衡对AI的依赖性与保持人类自主性。过度依赖AI可能导致人类技能的退化，而缺乏依赖则可能无法充分利用AI的潜力。

人与AI的相互增强，归根结底依赖于人类发展新技能和知识的能力，人类在推动技术发展、进而推动自身进步上责无旁贷。

10年内AI有望完成50%办公任务

陈运文

达观数据有限公司创始人、董事长兼CEO

复旦大学校友

《AI大模型的创新与应用》

数据是每个企业智能化的基座。

实践过程中发现，每个单位的数据大概有80%是非结构化数据，俗称文档、资料、PPT、邮件等，还有20%是结构化的数据，例如图表、关系数据库等，这些数据构成了企业的数据基座。

数据是知识的载体，知识是对数据的解读。很多文档资料背后承载的是行业知识和经验。我们需要把知识从资料中萃取出来，才能形成从数据到知识再到智能的“三步走”过程。

和通用大模型相比，垂直大模型主要面向企业，基座包括很强的行业知识和场景化应用。从产业生态角度来说，上游是算力、数据等生产资料提供方，下游是各行业的落地方案开发方，从中可以看到巨大的市场和全新的机会。

在给企业搭建大模型平台时，我们都会构建一个多模型的并联架构系统，这样能够应对各场景的效果取长补短，综合考核调试和使用的性价比，也能够有效缓解大模型的精确性问题，抑制大模型的“幻觉”。

大模型和RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化）相结合是垂直领域落地的发展趋势。以达观RPA为执行单元，利用曹植大模型的理解、规划和生成能力，通过知识库存储记忆，能够实现自主感知用户需求、规划解决路径、生成处理结果。

智能文本处理技术将赋能千行百业。如同一千年前的活字印刷术，智能文本处理将创造巨大价值。10年内，预计50%以上的办公任务将通过智能系统来完成。

无线传感技术为AI增添“第六感”

邱锂力

微软亚洲研究院副院长

《人工智能和无线感知赋能的医疗未来》

人工智能已普遍渗透于我们的日常生活中，极大地提升了生活的便捷性、趣味性、效率和娱乐性。人工智能影响了从食品到休闲，从儿童教育到成人就业，从金融行业到医疗行业的各个方面。

人工智能的影响不仅限于个人生活，也深刻地影响着企业、社会乃至政府层面。人工智能技术被认为有能力放大人类的内在潜力并扩展我们的能力，使每个人都能实现更多的可能。我们不仅需要发展人工智能技术，包括AI算法和模型，还需要研究收集数据的传感技术，以供AI使用。

传统的人工智能主要关注视觉和听觉数据，但我们知道世界远不止视觉和听觉。无线传感技术实际上为人工智能提供了一种“第六感”，使其能够超越视线范围，检测微妙的运动并感知各种物理和化学属性。这些都可以在保护隐私、节省能源和非侵入式的方式下实现。

以呼吸监测为例，这对于诊断如肺炎等多种疾病至关重要。传统的呼吸监测需佩戴设备，这种方式既不便也不舒适。因此，我们开发了一种无接触的呼吸监测系统，利用声学信号感知用户呼吸，类似于蝙蝠使用声波。该系统通过发出不可听的声波信号并接收从胸部反射回来的信号来工作。由于呼吸导致胸部有微小位移，这种位移会引起反射信号的变化。通过检测声学信号中的这种变化，可以在无需佩戴任何设备的情况下持续监测用户的呼吸。

我们通过在智能手机上运行应用，并与医疗级呼吸监测带进行比较，结果显示两者的数据非常一致，验证了基于声学感知的呼吸监测的准确性。

医疗保健会影响每个人。希望通过创新技术，在开发研究的基础上，广泛与医院合作，惠及更多患者，提升每个人的健康福祉。

圆桌对话：“超级大脑”点亮未来生产力

卢向华

复旦管院信息管理与商业智能系教授

技术的更替不以人的意志为转移，我们一定会承受新技术替代旧技术所带来的社会冲击、就业冲击。在这种情况下怎样为新技术做准备，教育机构承担着帮助中国社会拥抱新技术的责任。对其他机构也是这样，作为企业、行业从业者、资本方，怎样帮助社会更好地拥抱新技术，是值得每个人主动思考的问题。

刘锋

华登国际投资执行董事

复旦大学EMBA项目校友

不管是蒸汽时代、电子时代，都引起了无数的工作变化。哪些AI能够帮助人类做更多更好的事，这应该是一个逐步迭代的过程，有很多值得我们慢下来思考和学习改变。变化一定会发生，最主要还是人到底怎样能够适应变化。

裘皓明

东浩兰生会展集团股份有限公司副总裁

世界人工智能大会项目部总经理

复旦大学EMBA项目学生

世界人工智能大会迄今为止的宗旨是科技的风向标、应用的展示台、产业的加速器、治理的议事厅。人工智能发展很快，有很多不确定性。我们搭建平台就是要让大家了解最前沿的技术，开展行业交流，包括邀请场景比较新颖的初创企业免费参与。同时今年我们也邀请了100多家投资机构到场，组织200多个采购团，将应用方、需求方“喂”到大家嘴边，这也是举办世界人工智能大会的意义。

金鑫

上海犀语科技公司CEO

复旦MPAcc项目校友导师为实现价值共赢，我总结了“三效原则”。第一是效能，做好数据管理的基础工作，把业务经营（市场，客户，产品，技术，采购，运营等）信息，知识规则（业务能力建设，管理控制要求等），合规要求（监管制度，法规要求，行业规范等）各方面的数据做好梳理，标签，分类的综合画像；第二是效率，建立了健全和完善的企业数据图谱，充分体现数据之间的关联关系，逻辑关系，因果关系，让数据能有效，高效地率动起来，成为动态资源；第三是效果，挖掘应用场景，着重创新突破，发挥大语言模型的AIGC能力，长远规划和小步快跑相结合地实现商业化价值。

黄春翔

橙狮体育副总裁

复旦-港大IMBA项目校友

AI技术在体育领域有两方面很适合做应用场景，一个是运动表现，另一个是运动体验。我们正在运营的体育场馆里推出AI智能影像产品。目前主要切入方向是网球。通过AI的技术，从采集、剪辑、筛选和形成运动数据反馈，生产过程完成智能化，能让运动体验感变得更好。

王勃

科大讯飞股份有限公司副总裁

大模型商业化落地，除了构建通用大模型所需要的数据、算力、算法三个要素，还需要有个关键要素是应用场景。要在通用大模型底座的基础上构建行业模型并形成落地价值，要优先以场景的AI价值为牵引，积极推进场景专家和AI专家的互动交流，从价值规模、 技术水平和场景数据积累等维度，筛选和挖掘出优质应用场景。

褚琳

财经中国会秘书长

担任圆桌对话主持嘉宾

编辑：梁萍