生成式AI机遇与挑战深度解析：2026文化强国论坛专家观点

（来源：经济日报）

转自：经济日报

在2026文化强国建设高峰论坛主论坛上，清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松教授，系统阐述了生成式人工智能对知识生产范式的重构路径。他论证的核心在于：技术革命历来是知识生产方式迭代的根本驱动力，而当前我们正处在这一关键转折期。

从文字、印刷术到互联网，技术迭代始终在重塑知识的创造、存储与传播逻辑。孙茂松教授强调，过去十年以语言大模型为标志的生成式人工智能崛起，标志着知识生产体系新一轮深度变革的开端。

变革的驱动力何在？他以年初引发全球关注的先进AI模型为例指出，这类系统不仅实现了高质量文本生成，更关键的是获得了初步的开放式语言理解能力。机器首次在“理解”与“创造”语言层面取得实质性突破，这构成了范式转移的技术基础。

然而，路径明确不等于挑战消失。孙茂松教授客观分析了当前大模型的局限：语言理解的精确性与可靠性仍落后于人类；内容生成过程中的“幻觉”问题尚未根治；基于互联网数据训练导致的偏见复现，也是亟待解决的技术伦理难题。

面对这些系统性挑战，孙茂松教授提出了四个需要行业持续探索的核心议题：

第一，未来知识生产链条中，人机角色的边界定义与协同机制如何构建？第二，在人机协同成为常态的前提下，如何确保并强化人类在知识创新中的主体性与独特优势？第三，生成式AI极大提升了知识发现与整合效率，我们应如何据此设计新一代知识生产范式？第四，技术降低了创作门槛，如何构建大众智慧与专家体系间的互补生态，实现知识生产的规模与质量共振？

这些问题指向了更深层的产业思考。生成式人工智能的发展，本质上是一场关于知识本体论、生产主体性以及人机共生关系的深刻实践。