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新浪科技訊 9月11日下午消息，今日，在2025 Inclusion·外灘大會期間，復旦大學人工智能創新與產業研究院院長漆遠圍繞人工智能的發展趨勢，提出了三大核心觀點：開源開放、價值交付、安全可信，并結合具體案例深入闡述了AI技術如何真正落地并推動產業變革。

漆遠指出，2025年人工智能領域最顯著的變化是“開源開放”已從理念變為現實，并正在重塑整個行業生態。他特別提到“DeepSeek”的出現，“把整個人工智能生成式AI的游戲給改變了”，其開源架構和強大性能實現了“十倍的增長和變化提效”。

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這一趨勢甚至影響了原本封閉的巨頭。漆遠提到：“OpenAI時隔六年第一次再次開源”，其創始人Sam Altman坦言“我們有可能站在了歷史錯誤的一邊”。這標志著整個行業對開源價值的重新認可。

漆遠認為，AI正在從“賣工具”走向“賣結果”，從輔助工具演變為可交付價值的“Copilot”甚至“Auto Pilot”。這一轉變依賴于深入行業場景、結合專業知識的深度整合。

他以醫療領域的“煥新智能體”為例，該智能體已在中山醫院上線運行。不同于依賴更多算力或工程師的模型，其優勢在于“更深入的場景”和“更高質量的數據”。該系統實現了多模態數據（如MRI、CT、心電圖、文本）的綜合解讀，并能自動識別心電圖中的異常區域，輔助醫生進行規范診療。

在金融領域，漆遠團隊在恒生指數創新挑戰賽中奪得第一，其核心技術是將大語言模型與符號計算結合，構建“神經符號系統”，以控制幻覺、確保推理的準確性。他強調：“我們解決的問題是指數生成的廣度、深度、速度和顆粒度。”

在強調技術進步的同時，漆遠反復強調“安全可信”是AI發展的底線。他指出，大模型存在“造假”“幻覺”等問題，醫療領域模型的準確率甚至只有55%，這令人“肯定是有擔心的”。

他列舉了多個風險案例：MIT導師發現博士論文由AI生成；WPP集團CEO遭遇深度偽造詐騙。這些事件凸顯了“真假信息難辨”的嚴峻挑戰。

為此，漆遠和團隊提出了多項關鍵技術路徑：包括可解釋AI：在金融、醫療等關鍵決策領域，必須能解釋模型的每一個決定。

檢索增強（RAG）與神經符號系統：結合規則與語義理解，提升推理可靠性。

高質量數據治理：高質量的數據才能保證模型的質量。

博弈對抗技術：借鑒強化學習與圍棋對弈的思路，提升模型在復雜環境中的魯棒性。

自知之明：讓模型知道自己什么時候是不知道，這是實現可信AI的關鍵一步。

漆遠總結，開源開放讓技術更加普惠，讓更多機構能夠使用AI；深耕場景才能釋放產業價值；而安全可信則是AI可持續發展的根本保障。（羅寧）