GSR公开课第三十八讲：生成式人工智能及其环境应用
主讲人：徐明 教授
（2023年10月7日）
清华大学碳中和讲席教授，环境学院副院长、环境生态学教研所所长、环境数据科学与系统工程团队负责人，入选国家海外高层次人才引进计划，曾任美国密西根大学（安娜堡）环境与可持续性学院及土木与环境工程教授，现任Resources, Conservation & Recycling主编（2022影响因子13.2，中科院一区Top）、国际产业生态学会主席（首位非欧美人士出任主席），主要从事环境系统工程与产业生态领域的研究。2015年获得国际产业生态学会青年科学家Laudise奖（首位华人获奖者），2016年获得美国国家科学基金奖励青年教师的最高奖CAREER奖，2021年获美国土木工程师协会针对职业生涯中期科学家的最高奖Walter L. Huber Civil Engineering Research Prize（产业生态和生命周期评价领域首位获奖者）。领导开发全球首个环境、生态与可持续发展领域的大语言模型应用ai.tiangong.world。
课程概要：
以ChatGPT为代表的生成人工智能是近期发展迅速的一项重要技术，具有解决当前和未来地球所面临的众多环境问题的巨大潜力。本讲座将探讨生成人工智能的基本原理，全球首个环境、生态与可持续发展领域大语言模型应用——天工AI（ai.tiangong.world），以及潜在的环境领域应用。
课程内容：
一、 背景
（一）科研范式的演化
实验，观察现象→理论，解释现象→计算→大数据。
科研范式的转化：从计算科学到数据驱动科学（第四科研范式）。
图1 科研范式发展（来源：https://doi.org/10.1002/adma.202104113）
（二）数据驱动科研范式的实质
传统来讲，观测→模型→更多观测→改进模型；
直接从数据得知真实模型需要相应工具，例如人工智能。
图2 数据驱动科研范式的实质（来源：主讲人）
（三）人工智能相关概念之间的关系
传统的人工智能≈机器学习，可做分类和回归。
从属关系1：ChatGPT∈GPT∈转换器∈深度学习∈神经网络∈机器学习∈人工智能；
从属关系2：大语言模型∈大模型∈生成式人工智能。
图3 人工智能相关概念之间的关系（来源：主讲人）
二、 生成式人工智能
（一）概念的提出
基于大模型的生成式人工智能（Generative AI）：1932年提出概念，2022年通过大数据、大算力、大模型，在生成文字、代码、图像、视频、声音、音乐等方面取得应用。
（二）原理
语言模型基本原理：基于概率预测。大语言模型参数比较多，跟传统语言模型的区别在于对自然语言的理解能力更强。在参数到达一定数量后，精度会大幅提升。
与人类学习过程相似：精度先升再降再升最后平台期，且具有“首位效应”和“最近效应”（应用最前面或者最后面的资料，精度就会较高，应用中间的资料，精度就会较低）。大家观察到这种现象，但不知原因。与一些物理现象也相似：晶体介电常数随温度增加先降低、后增加、再降低。
（三）应用
大模型让通用人工智能（AGI，artificial general intelligence）成为可能。传统是专用人工智能（弱人工智能），需针对每个任务单独训练开发模型；通用人工模型（强人工智能）可以自主理解和解决所有问题。
大语言模型对人类认知带来的本质变化：过去，认知的制约因素在于信息的获取，现在在于信息的处理，未来在于信息处理的工具。
大语言模型的新发展——智能体：普通GPT需要靠用户提出问题，AutoGPT等工具可生成智能体，根据用户目标，分解若干任务，自己生成问题并从生成式人工智能应用、互联网、指定数据库等地获取答案。
大语言模型擅长和不擅长什么：擅长1）海量信息检索；2）总结归纳；3）已有框架下生成新的内容；4）简单重复性工作。不擅长1）准确性（不能全信）；2）一致性 （前后答案不一致）；3）有效性（答案无意义）；4）时效性（取决于训练数据的时效性）；5）道德伦理。
三、 在环境领域的潜在应用
一是提升工作效率：文本自动生成、代码自动生成、文本翻译、自动化重复性劳动；二是新的交互方式：传统大屏指挥舱（数据展示）转为交互式信息和知识获取（可以直接问取想要的信息）；三是专业信息中心+内网可控+AI应用：专业信息中心+开源大语言模型（内网/离线保证数据安全）；四是业务助手：设计实验、工业认证、产品绿色设计、环境管理、绿色供应链管理等等；五是环境管理虚拟实验室：工程技术可以做小试中试、生物医学做临床实验，环境难以在大尺度进行实地实验。传统环境管理实验基于模型（依据大量假设，结果基于假设），基于智能Agent建立“环境管理虚拟实验室”，熟悉人类行为，不需基于假设。
四、 天工AI
（一）访问方式
访问入口：ai.tiangong.world
（二）现有工具介绍
1. 天工paper
paper.tiangong.world——2023年3月17日上线。可以上传文献，机器帮读，直接问问题，没有语言障碍。
2. 天工chat
chat.tiangong.world——2023年4月10日上线。使用环境、生态、可持续发展全领域学术论文训练过，直接问问题，可提供参考文献。
3. 天工Pro（内测）
更大的覆盖范围（扩展公报、统计年鉴、专利等）、更强的生成能力（水平、速度）、全场景应用体系
4. 天工Pro Agent
智能任务拆解、自动完成，根据任务情景需求搭建agent。
示例1：互联网+专业知识库查询——执行计算
示例2：互联网+专业知识库查询——程序生成
示例3：预算说明文本生成
图4 天工Pro Agent执行计算过程示意（来源：主讲人）
图5 天工Pro Agent程序生成过程示意（来源：主讲人）
图6 天工Pro Agent编制预算说明过程示意（来源：主讲人）
五、 尾声
研究的过程中，越来越深刻地感受到大语言模型为代表的人工智能工具和方法技术，是改变很多行业的一个新趋势，很多人可能还没有意识到这种变化。在《跨越鸿沟》这本书里，讲了一个技术采纳的生命周期定律：一个新技术被用户接受，都有一个过程，刚开始只是一小部分技术狂热者使用，再过一段，有一些高瞻远瞩者加入。我们可能更多是属于技术狂热者，希望听了我们报告或者用了我们工具的专家能够作为高瞻远瞩者，以正面的姿态去看待新的技术和新的变革，引领本行业的人，在新的人工智能时代下做一些新的变化和创新。
图7 技术采纳生命周期定律示意图（来源：《跨越鸿沟》--[美]杰弗里·摩尔）