复旦大学教授肖仰华：国内科研要强化原始创新

“大模型风起云涌，不同玩家都可以在自身资源可承受的范围内，选择合适自己的路线。”复旦大学教授、上海市数据科学重点实验室主任肖仰华分析道。

肖仰华观察到，大模型虽然有门槛，但生态非常丰富、繁荣，不同的入局者可以打造不同的行业大模型，有实力的企业做通用大模型，普通玩家则借助开源、结合自身特色的数据做行业大模型。大模型类型多样，技术路线丰富多元。

“为何OpenAI用聊天方式来展示大模型能力，而不是在行业推出杀手锏应用，这也是经过深思熟虑的：聊天工具面向普通用户，有广泛的目标群体，同时，通用大模型在聊天场景中容易优化，如果想在千行百业取得效果，仍有很漫长的路要走，目前包括OpenAI及其投资者微软也都在努力推动千行百业应用”。

肖仰华认为，大模型需要借助外围协作工具帮助解决不足。他打个比方：每个人的力气是有限的，但给一个杠杆你能举重若轻，先天能力的不足可以通过工具补足。同样的，大模型也需要借助工具，如数据库、知识库来弥补不足，并且一定要拓展千行百业落地，才能弥补自身不足。

大模型首先发端于国外，这给了国内怎样的启示，国内如何补短板，提高一些“根技术”的突破？肖仰华说，从专利、论文数量来看，我国的人工智能技术已处于全球前列，如果看“质”，则还有很大提升空间。客观来说，国内的不少研究，是在紧盯国际前沿努力追赶，并最终能接近国外水平，这是一个很大的飞跃，接下来，国内科研文化要深入走向原始创新，推动研究走向首创。

那么，如何鼓励原始创新？他说，允许失败、鼓励0到1的突破，这个世界的发展往往就是一些“疯狂”的人在推动。10个疯狂的想法，可能做成的只有一个，但只要是积极在探索、论证，就应该支持。