生成式AI和Web3.0的发展仍面临五个挑战

中国社会科学院上市公司研究中心与社会科学文献出版社联合发布了《中国上市公司蓝皮书：中国上市公司发展报告（2023）》。确保模型开发的充足投资，并形成可竞争的市场结构，保持大语言模型在实现规模经济和促进基于生成式AI的产业应用次级创新之间的平衡。作为通用目的技术，对生成式AI的大语言模型投资具有沉淀成本特征和数字经济新一代基础设施投资性质。如果没有对大语言模型足够的投资，将很难在信息处理成本上实现规模经济，并促进最为广泛的产业应用。

实现对以中心化平台企业为核心的互联网（Web2.0）实行Web3.0改造，建设基于区块链的新一代互联网，避免生成式AI节约的信息处理成本被不断上升的互联网引流和匹配成本所吞噬，充分激励第三方基于生成式AI的产业应用次级创新。我国当前数据分配主要实行的是“以数据交换服务”“谁占有谁受益”等事实上的分配机制。这样的分配格局正是以中心化平台企业为核心的互联网（Web2.0）主导的结果。Web2.0无法实现网络效应内生化，极易导致网络租金被中心化平台企业独占。在Web2.0上，互联网引流和匹配成本迟早会吞噬生成式AI节约的信息处理成本，并最终抑制基于生成式AI的产业应用次级创新。

大力开发以增强现实（AR）和虚拟现实（VR）为代表的新一代互联网终端，推动生成式AI必要的人类专家干预和相应的人机互动。无论是大语言模型功能泛化的微调和基于人工反馈的强化学习，还是基于生成式AI的产业应用次级创新都离不开必要的人类专家干预和相应的人机互动。由于能够实现沉浸式体验，AR和VR有望从狭隘的游戏娱乐场景解放出来，发展成为对人机互动最为友好的新一代互联网终端。由AR和VR代表的新互联网终端无疑有助于提高生成式AI人类专家干预和人机互动的效率。

积极打造终身学习体系，促进人力资本积累，充分挖掘由生成式AI驱动的智能产业革命潜力。生成式AI代表了数字化转型的最新发展方向，加剧了技术和需求结构变化，并进一步提高终身学习的重要性。除了包括生成式AI在内的ICT相关技能外，为了应对迅速变化的工作任务，还需具备与数字技术互补的认知能力。