11月9日，以“校企合作，產城融合，發展新質生產力，重塑新時代武漢之‘重 ’”為主題的華中科技大學第十六屆企業家論壇在江城武漢舉辦，本屆論壇由武漢市人民政府、華中科技大學指導，華中科技大學校友總會、企業家協會、創業投融資協會主辦，金融界為媒體支援單位。
在當今時代，人工智慧技術飛速發展，企業科技創新面臨新的機遇與挑戰。華中科技大學原校長、中國工程院院士李培根在活動主旨演講中表示，應借鑑康德所講的反思趣味，從弱性和敏銳的角度出發，關注企業與科技創新中的微弱訊號。
隨著大模型的興起，其在傳輸方面的架構特點之一 —— 單詞的向量化備受關注。李培根以 “” 為例說到，透過將蘋果的眾多屬性轉化為描述其的向量，可以更全面地認識蘋果。而像 GPT 這樣的先進技術，一次甚至可以提取 300 種乃至 500 種屬性。這些眾多屬性中有很多是微弱的訊號，難以被人們感知，但卻能幫助鑑別不同產地、不同品種的蘋果。
反觀企業與工程領域，人們通常關注的是顯性的、低階的、強觀點的內容，而那些微弱的訊號往往被忽略。李培根引用了創始人黃仁勳曾提到的一個概念：對微弱訊號保持警惕的能力。“尤其是當行業發展如此之快時，你需要警惕來自某處的微弱訊號。”李培根指出，這些訊號可能存在於每一個工藝、每一臺裝備、車間、供應鏈乃至整個社會中。以華中數控為例，其對數控系統電控大資料中一些原本不被關心的資料進行提取，再透過人工智慧改善加工質量，讓人們認識到那些原本認識不到的觀念。同時，一些企業家也能從社會上的微弱訊號中敏銳地捕捉到商機，迅速調整企業戰略。
李培根表示，在工程領域，存在大量被稱為 “暗資料” 的微弱訊號，比如機械加工中磨削模型的噪音。有經驗的老師傅可以從噪音中感知到加工質量可能有問題，但其背後還有更深層次的原因，真正的原因可能是某種暗資料在起作用。他總結道：總之，企業與工程中存在大量人們難以意識到的暗資料和微弱訊號，需要企業家和技術人員給予更多關注，以推動企業科技創新。
本文源自：金融界
