基础模型与智能决策：进展、挑战与多学科应用前景

为解决人工智能决策系统在复杂场景中的适应性和泛化能力不足问题，中国科学院计算技术研究所等机构的研究人员系统综述了基础模型(FMs)在智能决策(IDM)领域的融合应用。研究梳理了从规则驱动到数据驱动的决策范式演变，提出了基于强化学习(RL)、大语言模型(LLMs)和多模态基础模型的新型决策框架，揭示了其在医疗健康、城市科学等领域的变革性潜力，同时强调了安全性、隐私保护和伦理对齐等关键挑战。该成果发表于《The Innovation》，为构建高效、自适应、可信的决策系统提供了理论和技术蓝图。

　　

人工智能决策系统正面临从专用化向通用化演进的关键转折。传统基于规则的决策支持系统(DSS)依赖专家知识库，难以应对动态环境；而数据驱动方法虽在AlphaGo等案例中展现突破，仍受限于场景特异性。随着基础模型(FMs)在自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)等领域的成功，研究者开始探索如何将这些大规模预训练模型转化为通用决策引擎，以解决跨领域决策的适应性难题。

中国科学院计算技术研究所联合国防科技大学、北京大学等36家机构的研究团队，在《The Innovation》发表了题为"Foundation models and intelligent decision-making: Progress, challenges, and perspectives"的综述。研究系统梳理了智能决策(IDM)从早期专家系统到现代基础模型驱动范式的演进历程，提出了基础决策模型(FDMM)的新概念，并通过分析医疗健康、农业科学等九大领域的应用案例，验证了FM在复杂决策任务中的革命性潜力。

研究团队采用多学科交叉分析方法，重点运用了以下关键技术：1) 多模态基础模型(CLIP、DALL-E)的跨模态对齐技术；2) 强化学习从人类反馈(RLHF)的价值对齐方法；3) 基于视频学习(LfV)的决策轨迹生成；4) 生成式模拟(GenSim)环境构建技术；5) 低秩自适应(LoRA)等参数高效微调策略。研究还整合了来自临床医疗、城市管理等真实场景的异构数据集。

决策技术谱系演进
研究揭示了决策技术从基于游戏理论、启发式优化的传统方法，向深度强化学习(DRL)和基础模型范式的转变。特别指出离线强化学习通过静态数据集学习策略，解决了高风险领域(如金融交易)的探索成本问题，而元强化学习(meta-RL)通过任务分布学习实现了快速适应能力。

基础模型的关键角色
分析表明FM可同时作为决策主体(Agent)、环境模拟器和人机交互接口。在医疗领域，LLMs如GPT-4通过检索增强生成(RAG)技术整合最新医学文献，辅助临床诊断准确率达71.7%；在机器人控制中，PaLM-E模型通过融合视觉-语言-传感器数据，实现了复杂场景下的自主决策。

多学科应用突破
在药物研发中，FM通过生成对抗网络(GAN)设计出具有纳摩尔级活性的PI3Kγ配体；农业领域则利用时空基础模型(UniST)预测作物产量，精度较传统方法提升19%。值得关注的是，在口腔医学中，基于Transformer的3D分割模型显著提高了种植体规划效率，但面临医疗数据隐私保护的伦理挑战。

风险与挑战
研究特别警示了LLM智能体面临的三大威胁：1) 提示注入攻击可操纵决策链；2) 记忆污染导致错误策略生成；3) 模型幻觉产生事实冲突输出。实验显示，即便先进如GPT-4模型，对非西方医学数据的诊断错误率仍高出19%，凸显数据偏差的严重影响。

这项研究的重要意义在于首次系统构建了基础模型赋能智能决策的理论框架，证实了FM在解决跨领域、多模态决策问题中的通用性优势。通过提出"生成式模拟"和"价值罗盘"等创新方法，为平衡模型性能与伦理安全提供了新思路。未来研究需重点关注决策过程的可解释性、跨学科知识融合，以及动态环境下的持续学习机制，这些突破将推动人工智能决策系统向更安全、可靠的方向发展。