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3月27日,2025中关村论坛年会在北京开幕,年会将持续至3月31日。今年的主题为“新质生产力与全球科技合作”。

在科技女性创新论坛上,英国社会科学院院士傅晓岚以《做难而有兴趣的事情:运用人工智能解决科技成果转化的瓶颈问题》为题发表主旨演讲。

她曾担任联合国经济与社会事务部、联合国贸易和发展会议、联合国工业发展组织、世界银行、经合组织、欧盟委员会等的顾问。

傅晓岚表示,人工智能正在引领一场新的工业革命,正在推动生产方式、组织形式的变革,引致全球价值链的重组,国际和国内资源重新配置。在金融领域,人工智能可以用于精准估值及技术尽调。

会后,《每日经济新闻》记者(以下简称NBD)围绕人工智能与具身机器人训练的相互促进、人工智能加持下科学实验手段的扩充、女性科研人员在具身机器人情感训练中的作用等话题专访了傅晓岚。

图片来源:每经记者 张宏 摄具身机器人的训练会反向促进人工智能迭代

NBD:有实验证明生物视觉的发育离不开与之匹配的运动。您认为人形机器人的训练是不是会反向促进人工智能的迭代?

傅晓岚:会的。技术的演变与其相关领域的进步是相互促进、相辅相成的。第四次工业革命中,一个显著特点在于众多相关领域的科技均取得突破,且这些突破呈现出相互赋能的态势。

例如,5G、云计算、大数据、人工智能、机器人、3D打印、智能计算等一系列领域均取得了重大技术突破。如果仅从单一领域来看,这些技术突破尚不足以引发一场产业革命,但正是由于不同领域的技术突破相互推动、集成,才催生了新的工业革命。

具体到具身机器人的训练,大量的数据积累与持续探索为人工智能技术提出了新的需求,同时产生了新的数据,从而为人工智能的发展注入了新的动力。

NBD:机器学习的发展是否丰富了科学实验方式和手段,会不会因此带来科学发现的爆发式增长?

傅晓岚:答案是肯定的,并且已经发生。机器学习与深度学习等方法不仅在自然科学领域加速了科学发现的进程,还在社会科学领域得到了广泛的应用。尤其是在近两年,借助机器学习、自然语言处理以及深度学习技术,非结构化数据得以通过深度学习进行分析,从而使许多原本难以实现的任务变为可能,将以往需要数月甚至半年才能完成的工作缩短至一周或数天内完成,极大地加快了研究发现的速度。

人工智能技术也会推动其他领域的科学发现。在医学、材料科学以及我所从事的社会科学领域,类似的推动作用不断发生。以经济学和创新研究理论与机器学习相结合为例,我们开发出了由人工智能赋能的技术估值理论与方法。这一方法将技术估值的时间从原来的2至3个月缩短至几分钟,大幅降低了成本,使得众多创业者、中小企业以及中小投资者能够获得高质量、专业且客观准确的估值服务。

由此可见,机器学习的发展对科学发现的赋能作用已经显现,未来已来。

人工智能发展中,女性的细心与善于沟通具有独特价值

NBD:您在今天的演讲中谈到了女性特质。人工智能横跨了多学科,甚至横跨了自然科学与社会科学,这是否意味着女性可以在人工智能发展训练中起到更大的作用?

傅晓岚:女性的特质通常包括包容性以及善于合作。在跨界创新当中,女性能够发挥独特的作用。一方面,她们可以将人文关怀融入其中;另一方面,她们更有可能开展跨界合作,或者通过思维上的跨界进行跨领域研究。

在人工智能未来的发展中,女性可以从两个方面发挥重要作用。首先,女性在推动人工智能向善方面具有独特优势,即确保人工智能的发展对社会有益,并帮助弱势群体,缩小现有的各种鸿沟。其次,女性敏锐的视角和包容性特质,使她们更有可能与男性或其他女性开展合作。

NBD:具身机器人特别是人形机器人,发展到一定阶段是否对情感的交互需求较高。在这方面的工作中,女性科研人员是否能在机器人的情感训练上起到更大的作用?

傅晓岚:这是一个值得探讨的问题。在我看来,具身机器人未必是未来机器人发展的重要方向,人形机器人也不一定是机器人发展的最主要部分。无论是人工智能还是机器人,只要能够完成人类所需的功能,就已实现其使命。

具身智能在某些特定场景下是必要的,这些场景需要融合机器人与人类的思维。例如在陪伴服务、保姆服务或涉及人际交互的场景中,女性的细心与善于沟通等特质具有独特价值。如果更多女性科学家参与其中,或者科研工作者将女性视角纳入考量,具身机器人将不仅仅是一个实体,还能够与人类产生友好的互动,从而发挥出极具价值的作用。

NBD:您非常关注女性的成长,可否具体讲一讲女性如何向内寻求自信?在女性成长中,学校应该增加哪些课程以培养女性向内寻求自信的能力?

傅晓岚:我认为,向内寻求自信,首先应注重能力的培养,具备扎实的知识和过硬的能力。因此,教育至关重要,尤其是女性接受高等教育的机会。此外,女性所具有的坚韧特质也极为重要。同时,还需要开阔眼界、树立榜样,让她们了解自身的发展潜力和可能性。这不仅是思想上的引领,也是拓展视野的过程,而大学和社会应当承担起这种支撑。

每日经济新闻

    关键词: 社会科学院 英国 人工智能 院士
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