河北
来源：市场资讯
（来源：ICCS 清华大学国情研究院）
▌编者按
近日，在由清华大学公共管理学院智能决策研究中心组织召开的“中心成立仪式暨‘智能决策与新型治理’研讨会”上，北京邮电大学人工智能学院副院长徐士彪教授从人机关系的角度指出，在大模型赋能智能决策的过程中，必须始终将 AI 定位为辅助工具，坚持以人为决策主体的核心原则。同时，他强调应加快复合型人才培养，提升人类对人工智能效能的掌控与开发能力。
本文根据演讲者现场发言整理，经本人审定，特此刊发，以飨读者。
当前，大模型和生成式人工智能技术正在快速发展并加速应用落地，为智能决策、公共管理和产业服务带来了新的机遇。结合刚才各位专家的分享，提出几点思考：
第一，人工智能在决策中的定位应更加明确。大模型赋能智能决策，有望推动数据、知识与决策形成更加完整的闭环，为政策制定和治理实践提供新的支撑。但同时，大模型仍存在幻觉等技术挑战。因此，在智能决策过程中，人工智能更应定位为辅助工具，坚持“以人为主、智能辅助”，决策主体仍然应当是人，尤其是在重大决策领域，不能让技术替代人的判断。
第二，人工智能应用需要坚持以业务需求为导向。当前，各行各业都在积极探索人工智能应用，但技术发展与实际业务需求之间有时仍存在脱节。未来，人工智能不能停留在技术展示层面，而应真正解决实际问题，推动技术应用更加可解释、可控制。只有坚持技术向善，以业务主体需求为核心，才能实现人工智能价值的真正释放。
第三，需要探索数据价值释放与安全保护之间的平衡。刚才专家提到可信数据空间，数据“可用不可见”提供了重要思路。数据可以类比能源资源，例如核能虽然蕴含巨大价值，但不能直接被普通用户使用，需要经过加工转化才能服务社会。数据同样如此，需要通过加工、融合和知识化处理，让数据价值充分流动，同时保证原始数据不出安全边界，实现数据安全利用。
第四，人才培养和学科交叉至关重要。大模型和智能体作为工具，任何人都可以使用，但不同领域的人使用效果会存在明显差异。具备专业领域知识的人，能够更好地利用人工智能解决实际问题。因此，未来需要培养既懂专业知识、又掌握人工智能工具应用能力的复合型人才，通过知识增强、思维链等方式，提高人工智能赋能各行业发展的能力。
文字整理 | 朱若愚
编辑 | 阮萍晶
审核 | 鄢一龙
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