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AI大會解碼人工智能進(jìn)化新方向(6)

2026-01-28 08:39:03 來源：環(huán)球時報 A+A-

那么，當(dāng)前人工智能發(fā)展面臨哪些挑戰(zhàn)？蘇州大學(xué)未來科學(xué)與工程學(xué)院常務(wù)副院長王進(jìn)告訴《環(huán)球時報》記者，一是算力需求與資源供給的矛盾，算力需求增速超過芯片（GPU/TPU等）算力迭代速度，能源消耗增速遠(yuǎn)超算力能效提升速度，且算力資源分布不均，直接制約AI的規(guī)?；涞貞?yīng)用；二是大模型能力短板與使用精準(zhǔn)性要求的矛盾，大模型存在生成幻覺問題，且可解釋性差、因果推理弱，“黑箱決策”模式暗藏安全風(fēng)險；三是技術(shù)快速發(fā)展與倫理治理滯后的矛盾，數(shù)據(jù)隱私泄露、算法歧視、責(zé)任界定模糊等問題日益凸顯，全球范圍內(nèi)尚未形成統(tǒng)一的AI治理規(guī)則與標(biāo)準(zhǔn)。

如何應(yīng)對這些挑戰(zhàn)？王進(jìn)認(rèn)為，一是通過重構(gòu)訓(xùn)練框架、優(yōu)化芯片底層設(shè)計(jì)提升算力訓(xùn)練的能源使用效率。依托算能一體化思路，將低成本綠色能源納入算力規(guī)劃體系，同時布局邊緣算力、推進(jìn)算力資源跨域調(diào)度，緩解資源分布不均問題。二是優(yōu)化大模型訓(xùn)練結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)邏輯，強(qiáng)化模型的因果推理能力，提升生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性，同時突破模型可解釋性技術(shù)瓶頸，增強(qiáng)決策可靠性。三是完善AI領(lǐng)域的倫理規(guī)范與法律法規(guī)，依托政策制定建立分領(lǐng)域、分層級的監(jiān)管框架；加強(qiáng)AI治理的國際協(xié)同與規(guī)則對接，在平衡安全與創(chuàng)新的前提下，推動形成全球通用的治理共識。

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(責(zé)任編輯：zx0204)

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