新华网记者
在6月27日至29日举办的夏季达沃斯论坛上，与会嘉宾纷纷聚焦生成式人工智能、柔性电池、柔性神经电子学等举世瞩目的前沿科技。专家、学者不仅关注技术发展的最新趋势，还关注科技如何助推经济发展，深入研讨新技术将给社会带来哪些风险、决策者如何应对等问题。
生成式人工智能：营造有“护栏”有活力的发展环境
与人“对话”、编写代码、创作诗歌、翻唱歌曲……诞生仅半年多时间，生成式人工智能给众多行业带来太多震撼。
比如，打开一款生成式人工智能APP，选择海报类型、输入关键词，短短几秒，一张堪比电影海报的创意海报，便制作出来了。“比起以前委托专业公司，AI海报省钱又省事，不满意的话还可以随时更改。”一位与会嘉宾说。
生成式人工智能推动了人工智能从区分事物、单任务的辨别式工具，发展到综合理解事物、多任务的生成式工具，为各行各业的智能化提供新动能。
生成式人工智能可以嫁接一切吗？边界在哪里？伴随ChatGPT的横空出世，人们看到人工智能赋能百业、走进千家的可能性，也开始思考如何应对新的挑战。
面对当前的风险与不确定性，“应该合理利用法规应对人工智能带来的风险与冲击。”金杜律师事务所高级合伙人张毅说，要通过法律形成具有广泛共识的治理框架和标准规范，形成安全“护栏”，并在其引导下营造更有活力的发展环境。
“一些对错误零容忍的领域暂时不宜使用生成式人工智能。”上海交通大学宁波人工智能研究院人工智能智慧教研中心主任王冠说，“而对于一定程度上允许犯错的、重复性强的工作，可以率先对接这项技术。”
与会嘉宾普遍认为，当前生成式人工智能最大问题是“无法判断其提供的内容是真是假”。生成式人工智能可能虚构一段内容来迷惑用户，无法提供百分之百正确的内容，自然不能进行容错率低的工作。
“每一个需要作出决定的领域，都得是人说了算。”香港科技大学教授冯雁说，机器只能提供辅助。
“比起‘一刀切’的治理思路，基于不同的风险水平提出相应监管要求可能更有针对性。”张毅说。
柔性神经电子学：脑机接口技术取得进一步突破
近年来，脑机接口“黑科技”飞速进步，通过“意念”实现打字，让瘫痪患者恢复行走等“科幻”场景不断走进现实。然而，眼下脑机接口技术的应用仍然面临着植入创伤大、长期记录稳定性差等技术挑战。
理想的脑机接口应该是怎样的？被世界经济论坛列入2023年十大新兴技术之一的柔性神经电子学给出了破解之道。
“研究人员最近在柔性电子学和更具生物相容性的材料上取得突破，开发出了柔性神经电路，这意味着在未来患者可以获得风险更低且更舒适的治疗方案。”香港 科技大学副教授吴若昊说，柔性神经电路可以同时检测或刺激上万甚至更多的脑细胞或神经元，远远超过硬探头的规模以及检测时间范围。
脑机接口技术在医学和神经科学领域应用潜力巨大，可用于治疗癫痫、抑郁症或瘫痪。专家认为，柔性神经电子学实现突破，将进一步完善脑机接口技术，助推实现真正的人机交互。
实验室里给出同样的答案。前不久，南开大学电子信息与光学工程学院教授徐文涛团队研发出一种人造神经系统，可以实现运动感知。该系统主要由柔性人工突触器件构成，可完成大脑对多种感官的整合，从而获得卓越的运动感知性能。
柔性电池：新型储能方式将深度融入生活
近年来，随着汽车、智慧医疗等行业快速发展，电池的技术迭代快速演进。轻便泛用的储能材料，已经成为不少前沿行业的迫切需要。
柔性电池，指的是可以弯曲、折叠和拉伸的薄型电池，相较于传统刚性电池，可以广泛应用于医疗可穿戴设备、生物医学传感器、柔性显示屏等最前沿领域。
“它可能藏在你的手表或衬衫里，融入你的生活，在未来你甚至不会意识到自己已经穿戴上了相关设备。”贝鲁特美国大学电气与计算机工程系副教授约瑟夫·康斯坦丁说。
与传统电池相比，柔性电池更加“视觉友好”，灵活轻便的特性使其融入各类产品的可能性更大。比如，未来可能所有的纺织品内都可以内嵌柔性电池等智能产 品。“想象一下，一件衣服融合了众多智能产品，它能适应众多日常生活的场景，多么美好。”约瑟夫认为，相关领域研究一方面需要寻求更加优质的材料组合，另 一方面也需要在落地中探索与传统应用场景的深度融合模式。
“更加轻便某种程度上就意味着总储能的降低。”参会专家认为，目前能量密度、材料可塑性、无毒害污染等是柔性电池走向大规模应用的瓶颈。
人工智能辅助医疗：重塑医疗生态
从诊断到药物设计，人工智能被广泛誉为改善医疗的推动者。世界经济论坛将人工智能辅助医疗列入2023年十大新兴技术，认为该技术具有巨大的潜力，将在未来几年对医疗行业产生深远影响。
目前，人工智能在支持医疗系统方面可以提供监测疫情、辅助决策、个性化治疗和提高医疗服务效率等服务。
“多模组联合计算所产生的医疗方式将超越今天的医疗。”东软集团董事长刘积仁认为，人工智能为医疗赋能，将使诊断、治疗的过程从依赖医生个人能力，变成依赖计算和集体的智慧。这不仅能促进医疗资源均衡布局，还能显著提高诊治水平。
一些参会专家也表示，把海量且专业的医疗数据合法合规地训练成人工智能产品，将对现有法律、伦理以及技术等提出更高的要求，需要进一步完善相关政策和法律，以便更安全地使用数据。
“任何一个新东西出来，我们都担心它会产生威胁。我对此没有顾虑，我们应该敞开胸怀，拥抱所有的新技术。”北京大学公共卫生学院教授任明辉说。（完）