阶跃星辰发布号称全球首个大模型原生智能体手机；阿里巴巴集团联合荣耀，基于千问大模型共创面向手机场景深度优化的方案……如今，AI不再只是“技术炫技”，还正深入赋能千行百业。如何进一步推动AI技术落地应用？科技日报记者近日进行了采访。

随着技术的发展，AI将为真实世界带来更多改变。“今天的AI读遍了人类的几乎所有论文，却没有亲手做过一次实验。”在复旦大学浩清特聘教授、通用物理智能研究院首任院长苏昊看来，当具备感知和操作真实世界的能力后，AI将能自主提出假设、开展实验并持续修正，AI有望从科学的“读者”，变为知识的“创造者”，从而显著加速新材料、新药等领域的发现进程。

“从新药发现、医学影像分析，到临床试验设计和个性化治疗，AI正在融入科学发现、临床诊疗和公共卫生体系。”纽约科学院院长兼首席执行官杜宁凯说，AI正深刻影响多个关键环节，甚至改变未来医疗实践模式。

推动AI技术落地，“可靠”成为受访专家反复提及的关键词之一。“行业的重心，将从‘演示做得多惊艳’，转向‘运行得有多可靠’。”苏昊说，在工程领域，从99%提升到99.9%，每多一个“9”，难度都呈指数级上升。“演示与产品的差距，就卡在最后那几个‘9’里。”他说，“通用性是终点，而可靠性才是起点。”

而在中国工程院院士、之江实验室主任王坚看来，AI需要突破对文本数据的依赖，直接面向科学数据开展建模。他举例道，在地球科学领域，超过70%的关键信息来源于光谱、地震波等原始数据，而不是论文文字，“一张图胜过千言万语，而一段光谱可能胜过千万张图”。因此在他看来，未来基础模型应实现文本、代码与科学数据的统一建模。“AI将像数学一样，成为支撑科学研究的基础能力，在未来50年里，对科学研究产生深远影响。”王坚说。

AI的伦理问题同样值得重视。“涉及价值判断的问题不能简单交由AI处理。”清华大学苏世民书院院长薛澜说，“人类社会中，人一旦犯错，可以区分主观故意与无心过失，并据此承担相应责任；但AI系统本身不具备主体责任承担能力，无法被追责受罚。”他认为，针对AI事故，不能套用对人的归责逻辑，而应梳理全流程执行链条，定位具体环节，并对链条上的相关主体分别完善管理机制，从而形成区别于人类社会的AI问责体系。

“构建AI安全体系需要把握三方面重点。”薛澜建议，一是明确不可触碰的底线红线，划定AI绝对不能逾越的行为边界；二是搭建常态化风险监测预警机制，在系统运行状态逼近红线、出现异常隐患时主动发出预警；三是面向全社会普及AI相关认知，并加大AI伦理与安全方向的科研投入。

（科技日报记者 崔爽）