IPP评论是国家高端智库华南理工大学公共政策研究院（IPP）官方微信平台。9月21日至22日，以“人工智能与未来世界”为主题的华南理工大学公共政策研究院（简称“IPP”）第十一届国际会议在广州南沙召开。
在分议题“亚洲的AI发展”中，东京大学工程院先端科学技术研究中心教授元桥一之（Kazuyuki Motohashi）发表了题为“人类与人工智能怎样互补以促进科技创新？”的演讲。元桥教授对科技创新过程中三要素——学术文献、技术专利、产品服务间的关联性以及AI在三要素转化过程中的表现进行了深入分析，提出了人类与AI在促进科技创新过程中的可能合作路径。
AI作为一个重要的技术推动因素，在创新过程中带动了很多新技术的发展。随着大模型和GPT的出现，人们开始担心AI的表现能力会超过人类，最后会取代人类，并提出了一个疑问：在未来，人工智能会取代人类的思维能力吗？对于这个问题，元桥一之教授给出了回答：不会。在那些需要创造力的工作上，人工智能是取代不了人类的。![]()
元桥一之（Kazuyuki Motohashi）教授发表演讲近些年来，元桥一之教授开展了一系列关于科技创新的研究，旨在探究科学研究的成果和技术专利之间的关系，以及技术专利和创新之间的关系。他指出，尽管在某些特定行业，如制药业等，AI确实推动了创新。例如，它能够加速药物产品筛查、预临床试验、临床试验，优化制药流程，显著提高效率；但在前期确定靶点或者靶向药等需要创造性和决策性的环节，人类仍然需要参与。这是一个尚在发展的领域。人工智能在药物开发过程中的应用，涵盖了从目标识别到临床研究的四个关键阶段。图源：演讲嘉宾PPT
元桥一之教授指出，科技创新涉及三个要素之间的关系：科学研究（包括研究报告和期刊论文）、技术专利、产品和服务。他采取的研究方法是，针对某一项创新，先在数据库中将其分类为基于专利技术的创新和非专利技术的创新。同样，专利技术也会被归类为源自某项学术发表的研究成果和非学术发表的研究成果。通过学术文献数据集和专利数据集，来研究一个科学研究成果在发表成文献后，有多少能转换成专利，又有多少专利转换成为创新，由此来分析科技创新和科技进步之间的关联性。科学研究、技术专利、产品和服务三者之间的关联性。图源：演讲嘉宾PPT其利用时间戳（论文发表时间、专利申请时间）来分析科学研究和技术专利互动情况。橙色是科学研究方面取得的进展，蓝色是技术前沿发展变化。随着科学前沿在不断拓展，技术领域也不断扩大。科学研究和技术（专利）发展之间的动态关系。 图源：演讲嘉宾ppt很多时候，技术是跟着科学研究走的。但这并不是说，做了科学研究之后就一定有技术生成，像移动通信技术，它来自于市场的需求。从技术专利到产品/服务信息，则通过网络挖掘的方式来进行产品预测。AI在科学研究、技术专利、产品和服务转化过程中的表现他的研究发现，在技术到产品的转换过程中，AI表现的很好，但从科学研究到技术的转换过程中，AI表现欠佳。从技术到产品，AI可以从海量数据中找到一些具体的规律、模式，针对假设问题，通过归纳推理、LLM等方法进行推演给出一些方案。但从科研到技术，不仅仅需要做一些规律性的推理，很多时候还要做诱导性的推理。这种创造力的出现会受到社会学、心理学等一系列因素的影响，“创造力”与“影响力”之间还有着内在冲突，很难用机器进行建模。此外，创造过程还需要一些机缘巧合或者“尤里卡时刻（eureka moment）”。AI虽然也有一些随机因素，但基本上是通用性的，因此，在这个阶段AI很难发挥作用。AI的语言模型（LLM）可以解决一些演绎推理问题，但AI难以处理没有通用模式、基于特定情境的的数据。图源：演讲嘉宾ppt人类与AI的合作路径：对发散思维和收敛思维进行有效分工![]()
元桥一之（Kazuyuki Motohashi）在演讲中解析人工智能在科技创新中的角色。
人类与AI在创新过程中如何共同合作？元桥一之认为，本质上是要对发散思维和收敛思维进行分工。他引述日本一位理论学家的话表示，人类用的很多是外在知识，而机器是用内在知识，两者是有互补性的。人类可以利用外在知识涌现更多的灵感和创意，而机器可以帮助人类对内在知识进行总结，两者之间的有效互动最终会促进科技的创新和进步。（本文核心观点由IPP研究助理赵晨野归纳整理）
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