AI如疾馳列車，“與其忐忑觀望，不如主動上車”

“人工智能的發展歷史，其實有一個漫長的過程，我們只有瞭解它的歷史，才能知道如今成果多來之不易。”日前，滬上行知讀書會聚焦當下現象級AI產品DeepSeek，同濟大學法學院副教授、上海市人工智能社會治理協同創新中心研究員陳吉棟談到，DeepSeek改變了“力量出奇蹟”的規律，映射出本土創新在“芯片卡脖子”背景下的突圍智慧。

“AI如疾馳的列車，與其忐忑觀望，不如主動上車。”他從技術、歷史、法律等多個維度，深入解析智能時代的機遇與挑戰，以DeepSeek爲鏡，照見智能時代的無限可能。這一國產大模型如何打破國際技術壟斷？作爲完全由中國本土團隊打造的企業，DeepSeek憑藉創新的模型架構和極低的訓練成本（僅爲OpenAI的1/10），在自然語言處理領域實現重大突破；其開源策略更是加速了AI技術的普及與應用。

從圖靈測試，到達特茅斯會議，再到Transformer架構問世，陳吉棟以生動案例串聯起人工智能的發展脈絡，揭示技術演進背後的邏輯，介紹“卷積神經網絡之父”楊立昆、“深度學習之父”傑弗裏·辛頓、“AI教母”李飛飛等重要人物。

他談到，在人工智能奠基階段，形成了三大主要流派：符號主義、聯結主義和行爲主義。比如，我們大腦有腦細胞腦神經，“這麼多腦神經需要聯結纔有意識，纔有信號，纔能有決策。聯結主義不需要用人的腦神經細胞，用1億乒乓球連接起來我也能讓它產生意識，就是決定智能產生的東西，並不是所謂的人既定的規則，而是通過模擬生物神經網絡的結構或者功能，就可以讓它自動靠這個結構產生智能。這個過程有人鏈接權重的調整獲取知識。”

“智能社會治理叢書”（上海人民出版社供圖）

“現代人工智能的發展往往是多種方法的融合，例如結合深度學習和強化學習實現更強大的智能系統。”陳吉棟認爲，當前生成式人工智能蓬勃發展，然而人工智能算法黑箱、數據隱私、算法偏見等問題仍不容忽視。比如，有高校機構發通知表示學生作文和作業接入AI後“全得查重，一旦發現論文是人工智能生成，直接不及格”。他提醒“不能因噎廢食”，呼籲提升公衆數據素養，進一步挖掘高質量數據。