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原標(biāo)題：人工智能浪潮下，AI大模型“推波助瀾”
AIGC（人工智能生成內(nèi)容）、人工智能大模型、對(duì)話機(jī)器人……近年來，人工智能領(lǐng)域技術(shù)突破不斷，創(chuàng)新成果不斷融入社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域，深刻改變著人們的日常工作、生活方式。博鰲亞洲論壇2023年年會(huì)上，多位專家學(xué)者、行業(yè)領(lǐng)袖圍繞人工智能領(lǐng)域技術(shù)突破和對(duì)人類社會(huì)的影響等問題，進(jìn)行了深度研討交流。
理性看待人工智能顛覆性創(chuàng)新
華為云人工智能領(lǐng)域首席科學(xué)家田奇表示，最近人工智能領(lǐng)域前沿技術(shù)的巨大突破對(duì)社會(huì)的影響，或要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過當(dāng)年智能手機(jī)的出現(xiàn)。
人工智能已經(jīng)發(fā)展了60余年，為何在近幾年突然獲得了如此巨大的進(jìn)步？田奇認(rèn)為，這是幾十年積累后的一次爆發(fā)，新出現(xiàn)的人工智能技術(shù)，不僅改變著人機(jī)交互的方式，還極大地提高了生產(chǎn)力。
不過，專家也表示，當(dāng)前人工智能還有一定的局限性，那就是還未出現(xiàn)擁有人類情感的智能體。人工智能雖然是個(gè)“文理通才”，但它仍建立在人類所有知識(shí)和理解的基礎(chǔ)上，并沒有超過人類整個(gè)群體的智慧，更不要說擁有自身情感和智慧了。“就比如最近大火的ChatGPT，它的回答水平雖然已經(jīng)超越很多個(gè)體乃至群體，但從機(jī)器的視角看，本質(zhì)上它對(duì)于問答了什么一無所知。”小i集團(tuán)董事局主席兼首席執(zhí)行官袁輝說。
平安銀行行長(zhǎng)特別助理蔡新發(fā)表示，人工智能技術(shù)的進(jìn)步之所以能產(chǎn)生革命性意義，是因?yàn)槠渚哂锌缃纭M向、打通的能力。
“科技的發(fā)明具有兩面性。”清華大學(xué)公共管理學(xué)院院長(zhǎng)朱旭峰表示，人工智能技術(shù)在提高各行各業(yè)生產(chǎn)效率的同時(shí)，又會(huì)對(duì)社會(huì)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生深刻影響，往往會(huì)伴隨著一些行業(yè)的消失與崛起。因此，如何利用新的工具，以適應(yīng)行業(yè)新的發(fā)展，成為未來是否能夠屹立潮頭的重要因素。
“未來的5至10年是人工智能技術(shù)應(yīng)用的紅利變現(xiàn)期。”袁輝表示，人工智能的新產(chǎn)品已經(jīng)快速融入各行各業(yè)，不斷塑造新業(yè)態(tài)、新場(chǎng)景，帶來巨大的商業(yè)價(jià)值。
大模型推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)化再加速
AI大模型是近年來最為熱門的AI細(xì)分領(lǐng)域。相比于小模型，AI大模型具備多個(gè)場(chǎng)景通用、泛化和規(guī)�；瘡�(fù)制等諸多優(yōu)勢(shì)，被視為是實(shí)現(xiàn)通用人工智能的重要研究方向。
無論是最近大火的ChatGPT，還是國(guó)內(nèi)百度公司推出的文心一言，其實(shí)都是AI大模型的典型代表。
所謂AI大模型，就是經(jīng)過大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練后，能夠適應(yīng)一系列任務(wù)的模型。深度學(xué)習(xí)作為人工智能的重要技術(shù)，完全依賴模型自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)知識(shí)，在顯著提升性能的同時(shí)，也面臨著通用數(shù)據(jù)激增與專用數(shù)據(jù)匱乏的矛盾。AI大模型兼具“大規(guī)模”和“預(yù)訓(xùn)練”兩種屬性，面向?qū)嶋H任務(wù)建模前需在海量通用數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)先訓(xùn)練，能大幅提升AI的泛化性、通用性、實(shí)用性。
此外，相對(duì)于傳統(tǒng)的小模型生成模式，AI大模式能夠大幅縮減特定模型訓(xùn)練所需要的算力和數(shù)據(jù)量，縮短模型的開發(fā)周期，還能得到更好的模型訓(xùn)練效果�？梢哉f，AI大模型的真正意義在于改變了模型的開發(fā)模式，將模型的生產(chǎn)由“小作坊”升級(jí)為工業(yè)化的“流水線”，而模型開發(fā)模式的轉(zhuǎn)變，將使得AI技術(shù)能夠更廣泛地下沉到一些長(zhǎng)尾場(chǎng)景。
當(dāng)然，AI大模型的開發(fā)需要具備豐富的開發(fā)資源，以及龐大的數(shù)據(jù)、算力支撐。
田奇建議，我國(guó)要建構(gòu)統(tǒng)一架構(gòu)的多模態(tài)AIGC，加快大模型和底層硬件的適配，從而達(dá)到降本增效的效果。
AIGC（人工智能生成內(nèi)容）、人工智能大模型、對(duì)話機(jī)器人……近年來，人工智能領(lǐng)域技術(shù)突破不斷，創(chuàng)新成果不斷融入社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域，深刻改變著人們的日常工作、生活方式。博鰲亞洲論壇2023年年會(huì)上，多位專家學(xué)者、行業(yè)領(lǐng)袖圍繞人工智能領(lǐng)域技術(shù)突破和對(duì)人類社會(huì)的影響等問題，進(jìn)行了深度研討交流。
理性看待人工智能顛覆性創(chuàng)新
華為云人工智能領(lǐng)域首席科學(xué)家田奇表示，最近人工智能領(lǐng)域前沿技術(shù)的巨大突破對(duì)社會(huì)的影響，或要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過當(dāng)年智能手機(jī)的出現(xiàn)。
人工智能已經(jīng)發(fā)展了60余年，為何在近幾年突然獲得了如此巨大的進(jìn)步？田奇認(rèn)為，這是幾十年積累后的一次爆發(fā)，新出現(xiàn)的人工智能技術(shù)，不僅改變著人機(jī)交互的方式，還極大地提高了生產(chǎn)力。
不過，專家也表示，當(dāng)前人工智能還有一定的局限性，那就是還未出現(xiàn)擁有人類情感的智能體。人工智能雖然是個(gè)“文理通才”，但它仍建立在人類所有知識(shí)和理解的基礎(chǔ)上，并沒有超過人類整個(gè)群體的智慧，更不要說擁有自身情感和智慧了。“就比如最近大火的ChatGPT，它的回答水平雖然已經(jīng)超越很多個(gè)體乃至群體，但從機(jī)器的視角看，本質(zhì)上它對(duì)于問答了什么一無所知。”小i集團(tuán)董事局主席兼首席執(zhí)行官袁輝說。
平安銀行行長(zhǎng)特別助理蔡新發(fā)表示，人工智能技術(shù)的進(jìn)步之所以能產(chǎn)生革命性意義，是因?yàn)槠渚哂锌缃纭M向、打通的能力。
“科技的發(fā)明具有兩面性。”清華大學(xué)公共管理學(xué)院院長(zhǎng)朱旭峰表示，人工智能技術(shù)在提高各行各業(yè)生產(chǎn)效率的同時(shí)，又會(huì)對(duì)社會(huì)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生深刻影響，往往會(huì)伴隨著一些行業(yè)的消失與崛起。因此，如何利用新的工具，以適應(yīng)行業(yè)新的發(fā)展，成為未來是否能夠屹立潮頭的重要因素。
“未來的5至10年是人工智能技術(shù)應(yīng)用的紅利變現(xiàn)期。”袁輝表示，人工智能的新產(chǎn)品已經(jīng)快速融入各行各業(yè)，不斷塑造新業(yè)態(tài)、新場(chǎng)景，帶來巨大的商業(yè)價(jià)值。
大模型推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)化再加速
AI大模型是近年來最為熱門的AI細(xì)分領(lǐng)域。相比于小模型，AI大模型具備多個(gè)場(chǎng)景通用、泛化和規(guī)�；瘡�(fù)制等諸多優(yōu)勢(shì)，被視為是實(shí)現(xiàn)通用人工智能的重要研究方向。
無論是最近大火的ChatGPT，還是國(guó)內(nèi)百度公司推出的文心一言，其實(shí)都是AI大模型的典型代表。
所謂AI大模型，就是經(jīng)過大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練后，能夠適應(yīng)一系列任務(wù)的模型。深度學(xué)習(xí)作為人工智能的重要技術(shù)，完全依賴模型自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)知識(shí)，在顯著提升性能的同時(shí)，也面臨著通用數(shù)據(jù)激增與專用數(shù)據(jù)匱乏的矛盾。AI大模型兼具“大規(guī)模”和“預(yù)訓(xùn)練”兩種屬性，面向?qū)嶋H任務(wù)建模前需在海量通用數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)先訓(xùn)練，能大幅提升AI的泛化性、通用性、實(shí)用性。
此外，相對(duì)于傳統(tǒng)的小模型生成模式，AI大模式能夠大幅縮減特定模型訓(xùn)練所需要的算力和數(shù)據(jù)量，縮短模型的開發(fā)周期，還能得到更好的模型訓(xùn)練效果�？梢哉f，AI大模型的真正意義在于改變了模型的開發(fā)模式，將模型的生產(chǎn)由“小作坊”升級(jí)為工業(yè)化的“流水線”，而模型開發(fā)模式的轉(zhuǎn)變，將使得AI技術(shù)能夠更廣泛地下沉到一些長(zhǎng)尾場(chǎng)景。
當(dāng)然，AI大模型的開發(fā)需要具備豐富的開發(fā)資源，以及龐大的數(shù)據(jù)、算力支撐。
田奇建議，我國(guó)要建構(gòu)統(tǒng)一架構(gòu)的多模態(tài)AIGC，加快大模型和底層硬件的適配，從而達(dá)到降本增效的效果。
