博鳌亚洲论坛热议“AI+”应用，DeepSeek成焦点

一、论坛聚焦AI发展热潮

1．AI发展现状与趋势

当下，全球人工智能技术正呈现出爆发式发展的态势。人工智能加速赋能千行百业，广泛进入教育、医疗、政务、金融等多个场景，越来越多的人切实感受到了AI带来的便利。从无人驾驶汽车在道路上的测试运行，到智能机器人在工厂中的高效协作，再到脑机接口技术的不断突破，大众对AI应用的期待也与日俱增。数据显示，2024年我国完成备案并上线提供服务的生成式人工智能大模型接近200个，注册用户超6亿；工业机器人装机量占全球过半。未来，人工智能将朝着更加智能化、专业化、普及化的方向发展，持续推进“人工智能 +”行动，在更多领域实现大规模应用示范。

2．论坛对AI的关注度

在博鳌亚洲论坛上，人工智能毫无悬念地成为中外嘉宾瞩目的“C位”。现场令人惊叹的科技展示，充分展现了AI的前沿技术和创新成果，吸引了众多嘉宾驻足观看和体验。分论坛上，围绕AI相关议题的讨论更是唇枪舌剑、热度持续飙升。3月26日，博鳌论坛举办的两场人工智能主题分论坛，现场座无虚席，记者提前半小时到达时，不仅座位全满，过道也挤满了人。无论是“AI：如何做到应用与治理的平衡推进”，还是“在AI应用中塑造核心竞争力”等议题，都引发了嘉宾们的热烈讨论，足见人们对人工智能话题的高度关注。这场在博鳌展开的AI大讨论，不仅关乎科技的当下，更将深刻影响全球AI的未来格局。

二、DeepSeek引发关注

1．DeepSeek的创新意义

DeepSeek在人工智能领域实现了系统性、规模性的创新突破。它以开源模式和优质资源，打破了传统的寡头垄断格局，让人工智能产业进入充分竞争阶段。其显著特点是以较少的数据和算力，达到更高的智能表现，这在业内被视为一项重要的创新成果。作为低成本的开源推理大模型，DeepSeek能够以极快的速度部署，为企业和开发者提供了更便捷、高效的选择。这种创新不仅推动了中国人工智能技术的进步，也为全球AI发展注入了新的活力，为人工智能的广泛应用和普及奠定了坚实基础，对全球AI发展格局产生了深远影响。

2．嘉宾对DeepSeek的评价

众多嘉宾在博鳌亚洲论坛上对DeepSeek表达了高度赞赏和肯定。毕马威中国副主席刘建刚提到，今年春节期间，许多企业CEO都在研究如何将DeepSeek应用到企业中，对很多企业来说，利用其优化运营已成为必答题。中国工程院院士、清华大学智能产业研究院院长张亚勤表示，DeepSeek是近两年来人工智能领域最大的创新，也是中国对全球的重要贡献。哥伦比亚大学校级教授兼可持续发展中心主任杰弗里·萨克斯称每天都会使用DeepSeek，通过它了解事实或获取信息效果非常好。意大利前经济发展部副部长米凯莱·杰拉奇更是从ChatGPT切换到了DeepSeek，认为它几乎免费、开源，还能用自己的数据训练。这些评价充分体现了DeepSeek的影响力。

三、“AI+”应用探讨

1．AI在各行业的应用现状

人工智能在各行业的应用已取得显著进展，带来了诸多便利，但也面临一些挑战。在教育领域，AI智能辅导系统能根据学生的学习情况提供个性化学习方案，虚拟学习环境让学生沉浸其中，提升学习效果。然而，数据隐私和个性化教育的质量把控是需要解决的问题。

医疗行业中，AI辅助诊断系统可快速准确地分析医学影像，帮助医生做出更精准的诊断；智能健康监测设备能实时跟踪患者的健康状况。但AI诊断的可靠性和医疗数据的安全共享仍是挑战。

政务方面，智能政务服务系统实现了办事流程的自动化和智能化，提高了政务服务效率和质量。不过，技术的普及和公众对智能政务的接受度有待提高。

金融领域，AI风险评估模型能更精准地评估风险，智能客服为客户提供及时的服务。但金融数据的安全和AI算法的透明度是关键问题。

2．推动AI与产业结合的建议

为促进人工智能与产业真正结合，加强专属领域定制与深度训练至关重要。首先，企业应根据自身业务需求，定制适合的AI解决方案。不同行业有不同的业务流程和数据特点，通用的AI模型难以满足特定需求。通过专属领域定制，能让AI更好地适配产业场景，发挥最大效能。

其次，要进行深度训练。利用行业内的大量专业数据对AI模型进行训练，提高其在特定领域的准确性和可靠性。同时，加强产学研合作，高校和科研机构提供理论支持和技术创新，企业提供实践场景和数据，共同推动AI技术在产业中的应用。

此外，建立行业标准和规范也不可或缺。明确AI在各产业应用中的技术要求、安全标准和伦理准则，保障AI与产业结合的健康发展。

四、AI应用与治理平衡

1．AI带来的风险挑战

人工智能在蓬勃发展的同时，也带来了一系列安全与伦理方面的风险挑战。在安全领域，AI系统易遭受网络攻击，恶意分子可利用漏洞篡改数据或操控系统，导致关键基础设施瘫痪、金融系统紊乱等严重后果。例如自动驾驶汽车若被攻击，可能引发交通事故，威胁生命安全。

伦理层面的问题同样不容忽视。AI决策的不透明性，使得人们难以理解其决策依据，可能导致不公平的结果。如在招聘、信贷审批中，AI算法可能存在潜在的偏见，对特定群体造成歧视。此外，AI的广泛应用还可能导致部分岗位被替代，引发就业结构失衡和社会不稳定。随着AI技术的不断进步，这些风险挑战日益凸显，亟待解决。

2．平衡应用与治理的策略

为平衡人工智能的应用与治理，需采取多方协作、动态治理等策略。多方协作要求政府、企业、科研机构和社会组织共同参与。政府制定政策法规，企业负责技术研发与应用，科研机构提供技术支持，社会组织反映公众诉求，形成合力。

动态治理强调根据AI技术的发展和应用场景的变化，及时调整治理策略。建立灵活的监管机制，既能鼓励创新，又能防范风险。

伦理优先是指在AI的研发和应用中，将伦理准则置于首位，确保技术符合人类价值观和道德规范。

法治保障则是通过完善法律法规，明确AI应用的责任和义务，保障公民的合法权益。

技术透明要求AI系统的开发者公开算法和数据，提高决策的可解释性，增强公众对AI的信任。通过这些策略，可实现AI应用与治理的良性互动。