近年来，以 ChatGPT 为代表的生成式人工智能（Gen AI）方兴未艾。该技术通过机器学习处理大数据，自动生成新内容并提供个性化答案，实现高水平人机交互。Gen AI呈现出技术快速迭代和加速与其他行业融合的趋势，有望为各领域带来新的发展机遇。

能源智库作为能源领域聚合专业智慧、把握前沿趋势、诊断行业脉动、支撑相关决策的机构，既要关注生成式人工智能技术本身的迭代演进，也要分析技术如何赋能能源行业，更需要精准研判生成式人工智能对智库工作本身的影响，从而把握机遇、应对挑战，借助新技术的突破，加快推动能源智库各项研究工作的飞跃升级。

一、Gen AI 提升智库研究工作的效率和深度

能源智库研究工作既有一般智库研究的普遍性，也有特殊性。普遍性体现在研究者必须富有专业学养和大量文献知识、科学的研究方法并围绕政府、行业、企业、大众真实的需求，开展务实的问题研究，提出可行的对策建议。

特殊性体现在能源是经济社会运行的动力基础，“无处不在、无处不需、无可或缺”；能源基础设施具有投资大、周期长、预期回报稳定等特点，要求智库研究必须“审慎”。

针对上述特点，Gen AI至少可以在两方面赋能能源智库研究工作。

第一，有望大幅提升研究者在信息搜集、资料查阅、数据持有等方面的工作效率，重塑研究组织过程。以往研究者查阅资料耗时费力，而Gen AI能帮助研究者在最短时间内获取大量历史信息，提高文献研究效率。

第二，Gen AI系统扩展了智库研究的“文献”范畴，助力研究视域更宽广、结论更具深度。以往研究者受限制易形成“信息茧房”，而Gen AI系统的数据库涵盖多种信息，研究人员可通过自然语义问答获取更多知识和信息链，从而更全面地了解相关议题，有助于克服“专业主义幼稚”和“教条主义”弊端。

二、Gen AI 与智库研究工作深度融合存在一定阻碍

Gen AI已经与若干产业实现了较好的融合，但聚焦能源智库研究，深度部署生成式人工智能系统目前还存在两项无法回避的基础性障碍。

一是生成式人工智能的基本原理，即神经网络和深度学习的科学机理，始终无法得到有效解释，人工智能系统与智库研究关注因果逻辑的工作特点格格不入。

二是生成式人工智能的“幻觉”问题，即制造虚假内容的风险目前尚无法避免, 其采用的学习算法无法保证数据的真实性、准确性和合法性。

三、Gen AI 对能源智库研究工作提出更高要求

生成式人工智能正在快速改变许多行业的基本面貌和发展生态。就能源智库研究而言，生成式人工智能既有“替代”和重塑效应，也对研究机构、研究人员提出了更高的要求。

一是对研究机构建设大模型基础设施并开展数据质量清洗工作提出了更高的要求。智库机构需整理已有成果和数据，有序接入大模型算法体系；处理好内外部信息的融合，并验证开源数据的可靠性。

二是对研究者的创造性思维和面向社会基层实际的调查研究能力提出了更高的要求。Gen AI使研究者能从繁琐的知识梳理中解放出来，投身于社会实践调查和创造性思维培养，这将成为检验智库工作者水平的重要标准。■

《新华智库研究》是新华社第一本聚焦智库领域的学术类刊物，由新华社党组领导、新华社智库学术委员会指导、瞭望周刊社主办的智库类学术期刊，致力于展示国内外优秀智库研究成果，刊发探索智库建设规律的学术文章，打造中外智库合作交流平台。

投稿邮箱：xhzkyj@163.com

订阅热线：010-63151858