适应人工智能驱动科研新范式
当前，随着新科技革命和产业变革深入发展，人工智能技术不断突破并向科研领域广泛渗透，为科研工作注入了新元素、新动能，对科研效率提升和范式变革形成显著催化作用，现代科研活动由此更加高效、精准，“人工智能驱动的科学研究”已成为全球人工智能新前沿，必将为未来科技发展开启全新局面。
近年来，我国人工智能技术快速发展，科研数据和算力资源日益丰富，顺应新时代新趋势，利用新技术新优势，推动人工智能赋能科学研究恰逢其时、大有可为。
应用场景是新范式的孕育土壤和实训基地，人工智能技术与科学研究互动互促需要在诸多应用场景中反复实践、不断完善，随着应用范围不断拓展延伸，科研能力持续实现智慧升级。为此，以需求为牵引谋划人工智能技术应用场景，基于促进科学研究更加紧密拥抱人工智能技术，拓展人工智能技术在数学、化学、地学、材料、生物和空间科学等重大科学领域的应用。充分发挥人工智能技术在文献数据获取、实验预测、结果分析等方面的作用，围绕具有典型代表意义和辐射带动性的基础科学、应用科学领域，创造更多实战式应用场景，融合人工智能模型算法和领域数据知识，不断探索重大科学问题研究突破的新路径、新范式，持续积累可复制可推广的经验做法。
人工智能技术在科研活动应用中涉及多专业、多环节，离不开不同类型、不同链条主体机构的合理分工和有效协作。为此，要鼓励企业运用人工智能开展关键技术研发、新产品培育等科研活动，支持高校、科研院所、新型研发机构探索人工智能技术用于重大科学研究和技术开发的先进模式，培育壮大一批跨界技术转化和企业孵化机构、科研中介服务机构，探索多元主体合作协作新机制。面向重大科学问题的人工智能模型和算法创新，发展一批针对典型科研领域的“人工智能驱动的科学研究”专用平台，推动国家新一代人工智能公共算力开放创新平台建设，支持高性能计算中心与智算中心异构融合发展，鼓励各类科研主体按照分类分级原则开放科学数据。支持成立“人工智能驱动的科学研究”创新联合体，搭建国际学术交流平台。
适应性人才是新范式突破和推广的根本源泉。提高人工智能技术在科学研究领域的应用水平，既需要人工智能和相应学科的专业人才，也离不开跨领域复合型人才为跨界沟通协作提供高效支撑，这需要多渠道构筑相关人力资源引育平台和机制。为此，要多渠道培养和汇聚跨越人工智能和专业领域的复合型人才。支持更多数学、物理等科学领域的科学家、研究人员投身相关研究，鼓励普通高校、职业院校在人工智能学科专业教学中设置科技创新类专业课程，提升人工智能专业学生科研专业素养。鼓励开展相关人才培训，通过开设研修班、开展实践交流、组织专题培训等多种形式，培养一批人工智能与专业科研能力兼顾的复合型人才。鼓励地方政府、央企、行业领军企业通过“揭榜挂帅”、联合创新等方式支持相关优秀人才和科研团队开展智慧赋能科研工作。
生成式人工智能将给保险行业带来什么
2022年11月，美国初创公司OpenAI推出了ChatGPT，再度掀起了全球对生成式人工智能（AIGC）的关注热潮。这款运用人工智能（AI）驱动的高级自然语言处理工具仅上线5天用户数就突破100万，仅2个月后，月活跃用户数就突破了1个亿，成为人类历史上用户数增长最快的消费级应用。
目前，各行各业都在探索，AIGC到底能带来哪些颠覆。
5月25日，贝壳财经记者注意到，近期，由众安保险联合众安科技发布了保险业首份《AIGC/ChatGPT保险行业应用白皮书》（以下简称《白皮书》）。
其中提到，该项技术有望成为险企决胜未来的重要战略性资产，其与行业的深度融合将大幅提高企业整体运营效率，而非单一的人力替代。
由于AIGC赋能险企仍处于初期阶段，保险企业应用该项技术仍面临重重挑战，《白皮书》倡议更稳健的技术实践，更科学的试点实验，及更多的跨界沟通，与众协同为生成式人工智能在保险领域的可持续发展贡献力量。
AIGC能为保险业做些什么？
AIGC指一种可以学习复杂数据结构和规律，并用这些规律来生成新数据或解决问题的算法，与传统机器学习算法相比，AIGC有更强大的创造能力。
若充分利用AIGC的优势特点，可以为保险公司在保险产品、营销、运营和客服等多个领域提供深度技术赋能，同时还可以应用于日常办公、研发提效等多个方面。
AIGC到底能为保险业做些什么？以保险产品设计为例，《白皮书》称，AIGC模型在以健康险、寿险为代表的人身险和以车险为代表的财产险中，有巨大的应用潜力。比如在风险因素识别上，AIGC可以分析大量的健康险相关数据，包括历史赔付数据、人口统计和医疗资料等，从中识别出潜在的风险因素，有助于产品精算人员更好地理解不同客户的风险特征，并制定相应的保险策略；在个性化建议上，AIGC可以根据个人医疗历史和风险因素，为产品精算人员提供个性化的保险建议和方案，这有助于产品精算人员更好地理解客户需求，并提供更符合实际需要的保险产品。
《白皮书》还指出，AIGC可赋能保险市场营销服务的应用场景，比如在保险产品推荐上，利用AIGC技术，保险公司可以构建智能化保险产品推荐机器人，通过自然语言交互，为客户提供个性化的保险产品推荐和购买建议。机器人可以通过分析客户的需求、偏好、风险承受能力等信息，快速准确地推荐适合客户的保险产品，提高保险销售效率和客户满意度。
在国际上已有类似的应用，比如2015年创立的以人工智能为特色的互联网保险公司Lemonade，该平台打造基于GPT-3技术面向用户的销售机器人玛雅（AI.MAYA），当客户有购买保险的意图时，只需与玛雅约两分钟的简单聊天便能识别与处理客户信息，推荐适配的保险产品及报价，促成交易的达成。玛雅还通过向客户提出有限且高质量的问题，并根据回答进行算法调整，后续可大幅度减少客户管理时间。
在理赔环节中，AIGC也可以用于提升理赔工作效率和客户满意度，《白皮书》称，AIGC可以自动评估理赔金额，通过机器学习和数据分析技术，根据保险条款、索赔信息和历史数据等因素，自动计算理赔金额，从而提高理赔效率和准确性。
据了解，目前，众安保险已经将AIGC技术用于碎屏险审核协助，通过对碎屏核保照片筛选，根据多维风险特征将其分为不同风险等级，采取不同的审核策略。
相关应用风险需要关注
不过，《白皮书》也提醒称，尽管AIGC在诸多场景下展现出强大能力，但其限制和风险不容忽视。
比如，在安全风险与数据保护方面，《白皮书》提到，企业问答助手涉及企业敏感数据传输和存储，需注意数据安全保护。AIGC大模型也存在被恶意攻击的风险，如注入有害数据或使用攻击性文本。在使用生成式AI时，需要对数据进行加密和安全措施，保护企业和客户敏感数据。
此外，在代码自动补全限制上，《白皮书》提醒称，AIGC在复杂编程语言和框架方面准确性可能不高，无法完全替代人工编写。此外，AIGC可能产生不必要的代码、泄露机密信息、引入安全漏洞等，开发者需适度依赖AIGC以发挥人与AI的互补作用。
因此，《白皮书》建议，在实际应用中，企业应全面考虑数据质量、语义理解、安全风险、误解风险、用户需求等问题，确保模型的准确性和可用性。同时，开发者和使用者需掌握相应技巧和经验，结合人工智能和人类判断，实现最佳的协同效果。
新京报贝壳财经记者潘亦纯编辑王进雨校对柳宝庆
昆仑万维的“天工”能否改变人工智能应用的格局
在人工智能领域，昆仑万维公司近日引发了广泛关注，发布了名为“天工”的大语言模型。这一新的技术突破引发了人们对于人工智能应用格局是否会被改变的讨论。随着昆仑万维进军大型语言模型市场，人们开始思考，“天工”能否成为人工智能应用中的一股重要力量，从而改变这个领域的格局。
昆仑万维的发布大语言模型“天工”引起了广泛关注，这款在国内崭露头角的人工智能产品被认为接近OpenAIChatGPT的智能水平。作为国内第四家发布大语言模型的公司，昆仑万维以其独特的企业背景和技术优势，有望成为新兴的竞争者。
昆仑万维最初是一家进军海外游戏市场的中国公司，通过页游研发和全球发行业务获得成功，并拥有旗下知名产品如浏览器Opera、社交娱乐平台StarX和全球移动游戏平台ArkGames。凭借多年来不断的技术创新和市场拓展，昆仑万维逐渐积累了丰富的人工智能技术资源，并具备全球业务布局的优势，使其能够站在国内大型语言模型研发的最前沿。
“天工”大模型具备国际水平的人工智能能力，可在多个领域发挥重要作用，包括自动化问答系统、聊天机器人、语音识别和自然语言处理等。在教育领域，学生可以向“天工”请教各科问题，从而节省向老师请教的时间，提高学习效率。在企业客服领域，昆仑万维的“天工”可作为智能客服机器人快速解答客户疑问，提高客户满意度并降低人力成本。
在新闻媒体领域，大模型可以自动生成新闻摘要、撰写文章甚至进行机器翻译，极大提高新闻报道的效率。此外，对于创意产业如文学、广告和影视剧本，昆仑万维的“天工”通过生成创意文案和剧本梗概等内容，为行业从业者提供灵感和素材，推动产业创新。
除了这些领域，昆仑万维的“天工”大模型还可以在医疗领域、法律咨询、金融服务等多个行业发挥作用，为人们提供更加便捷、智能的服务体验，拓展了应用领域的边界。
正如我们所见，昆仑万维的“天工”大语言模型引起了业界和社会各界的广泛关注。其强大的功能潜力和广泛的应用前景使得人们对于它能否改变人工智能应用的格局充满期待。然而，在现实中，人工智能应用的格局不是由单一的模型或者公司所决定的，而是由多个因素共同作用的结果。无论如何，随着技术的不断发展和创新，我们可以期待昆仑万维的“天工”将为人工智能领域带来新的思路和可能性，促进行业的进一步发展与演变。