腾讯研究院院长司晓：推动智能向善的三个“路标”

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大模型的出现，正在推动知识创新向第三阶段迈进， 大模型带来的知识汇聚、融合、解构、重组和生成的新方式，有望成为未来知识生产、传播、再创造的主流模式之一。

为了提高大模型可信度，各国大模型开发者都在不断加大研发投入，试图通过更大规模参数、更多训练数据来提升基础大模型性能。但应当认识到， 大模型的“幻觉”问题是伴随着人工智能底层技术路径与生俱来的，和创新能力是一体两面的，难以仅仅依靠技术彻底解决。 因此，引入权威的图书、期刊、资讯、论文等优质内容数据，并打造新的、可信的知识共识机制和供应体系，是未来大模型在生产生活应用领域产生更大价值的关键所在。这就需要传统的知识创造与传播机构和大模型开发者加强合作，共同完成可信知识生产供应能力的跨时代迁移。

在近期的实践中，腾讯混元大模型正在与中国大百科全书出版社、人民卫生出版社、上海辞书出版社、化学工业出版社等传统出版机构开展合作，支持其推出图书智能体，探索基于搜索增强技术的可信大模型合作模式。比如，在元宝APP应用广场中，人卫智能体可以为用户提供心脑血管等特定医学知识领域的权威解答，同时提供相关书籍原文的引用，并引流到电子书阅读平台、跳转到实体书购买页面。智能体的应用既能实现类似脚注尾注、文献索引等传统知识溯源机制的迁移，确保输出知识的共识性、准确性，也将为出版机构和互联网平台带来可持续、共赢的收益模式。

未来，随着文化与科技的深度融合、传统业态与新兴业态的共创协同，一定会有更多模式创新，拓展更多应用场景，带来更多高可信度的应用体验，促进大模型更好地赋能生产生活。人工智能将更好地服务人类，支持每个人以其智慧进行更有创造力和普惠性的生产生活，实现可信应用，走向和谐共生。

智能向善，需要可靠的行业应用

可靠，是实现智能向善的条件。让人工智能成为助力人类可持续发展的向善力量，需要全面接入生产生活的各种应用场景，成为驱动经济发展的基础设施，让全社会可以像“接上电”“连上网”一样，达到“用上智”。实现这一普惠愿景的前提是，人工智能的供应必须像供电、上网一样安全可靠，能够满足各种生产生活场景的应用需求，保障大模型在应用层面的可靠性。

为实现可靠，所需要努力的方向之一便是在技术路径上升级，让大模型具有科学研究领域 （Al for Science） 的深度思考、科学推理和研究能力。为了推进人工智能应用落地，让技术从可用到好用，在继续完善大模型概率输出的“形象思维能力”基础上，加快强化推理输出的“逻辑思考能力”。大模型此前更擅长“快思考”，能做出快速反应和类似人类的直觉判断；以OpenAI的o1和DeepSeek R1为代表的大模型则将“强化学习”引入推理过程，是一种“慢思考”，会花更多时间分析背景、挖掘细节并逐步推导，模型生成内容的过程也更加符合人类的思维逻辑，输出的结果更加可靠。随着推理能力的提升，大模型的可靠性也得到提升，已经在实践运用中得到初步验证。

在教育领域，与之前的大模型相比，具备深度推理能力的大模型应用效果更好，特别是在STEM （科学、技术、工程、数学） 教育中的表现尤为突出。比如，当用户提问一道物理题时，大模型不仅会输出答案，还会一步步推导过程，解释每一个具体关键点。这种“教学式回答”特别适合逻辑性强的科学教育领域，比如编程、数学解题、物理与化学等，能帮助学生真正理解背后的原理。

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