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　　《經(jīng)濟(jì)參考報(bào)》記者近日調(diào)研獲悉，AI（人工智能）大模型相當(dāng)于“超級大腦”，正成為人工智能“新高地”。AI大模型有望實(shí)現(xiàn)人工智能從感知到認(rèn)知的躍遷，重新定義人工智能產(chǎn)業(yè)模式和產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，給部分產(chǎn)業(yè)帶來重大變革。我國有較大的AI大模型應(yīng)用市場，但發(fā)展過程中面臨部分技術(shù)薄弱、人才稀缺、成本高昂等多重挑戰(zhàn)，亟須對相關(guān)技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)業(yè)布局加以引導(dǎo)和支持。

趙乃育 繪

　　“學(xué)富五車”的“超級大腦”

　　——“不開心的話可以聽點(diǎn)開心的歌，看看喜劇，也可以去運(yùn)動，或者好好休息一下。”

　　——“心情不好是一種很正常的情緒，所以不用太過自責(zé)。”

　　針對“今天心情不好應(yīng)該怎么辦”這一問題，一個人工智能平臺以不同的“人設(shè)”，給出了不同的回答。通過網(wǎng)址鏈接進(jìn)入該平臺，在“人設(shè)問答”區(qū)隨機(jī)輸入問題，機(jī)器可支持和扮演不同“人設(shè)”，對問題給出多角度答案。該平臺正是基于AI大模型打造而成。

　　創(chuàng)新工場首席科學(xué)家、北京瀾舟科技創(chuàng)始人周明介紹，AI大模型也稱人工智能預(yù)訓(xùn)練模型，將海量數(shù)據(jù)導(dǎo)入具有幾億量級甚至十萬億量級參數(shù)的模型中，機(jī)器通過做類似“完形填空”等任務(wù)，深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的特征、結(jié)構(gòu)，最終被訓(xùn)練成具有邏輯推理和分析能力的人工智能。

　　通俗地說，AI大模型相當(dāng)于做了無數(shù)套關(guān)于各領(lǐng)域知識練習(xí)題、模擬題的“超級大腦”，深諳各領(lǐng)域知識內(nèi)在邏輯和解題思路，既能理解人類世界的知識體系，也可能產(chǎn)出新的知識。

　　2018年起，人工智能進(jìn)入“大模型時(shí)代”，由重復(fù)開發(fā)、手工作坊式人工智能，即“一千個應(yīng)用場景就有一千個小模型”的零散、低效局面，走向工業(yè)化、集成化智能的全新路徑，以一個大模型“走天下”，為通用人工智能帶來曙光。比如，為生產(chǎn)智能音響，各個品牌競相開發(fā)各自的AI小模型，未來各品牌只需在同一個AI大模型基礎(chǔ)上開發(fā)即可。

　　“以前是‘碎片化’的人工智能，針對不同的應(yīng)用場景要開發(fā)不同的模型。作坊式開發(fā)對資源、成本造成較大消耗，且效率低下。未來在各垂直領(lǐng)域落地時(shí)，只需基于一個大模型，對其參數(shù)進(jìn)行微調(diào)即可，這樣就打造出了具有通用性質(zhì)的人工智能。”華為云人工智能領(lǐng)域首席科學(xué)家、國際歐亞科學(xué)院院士田奇介紹，AI大模型將重新定義人工智能產(chǎn)業(yè)模式、產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，甚至產(chǎn)業(yè)倫理。

　　受訪者舉例介紹，以前的小模型就像“偏科的機(jī)器”，只學(xué)習(xí)針對特定應(yīng)用場景的有限數(shù)據(jù)，“舉一反三”能力不足，一些智能產(chǎn)品被用戶調(diào)侃為“人工智障”的情況時(shí)有發(fā)生。而AI大模型則學(xué)習(xí)了各行各業(yè)各類數(shù)據(jù)，成為具備良好的知識遷移能力的“通才”，適用領(lǐng)域更廣，產(chǎn)出內(nèi)容質(zhì)量更高，更加智能。

　　同時(shí)，周明指出，大模型的發(fā)展并非一味追求參數(shù)量大，而是聚焦模型的高性能，“在讓大模型學(xué)習(xí)和掌握更大量數(shù)據(jù)的同時(shí)，盡可能讓大模型參數(shù)相對輕量化，在‘減負(fù)’的同時(shí)提高能效。”

　　可分飾多角　應(yīng)用場景廣泛

　　自動問診、產(chǎn)品營銷、小說續(xù)寫……由于懂得人類語言，且具備細(xì)分行業(yè)專業(yè)知識，一個AI大模型可分飾多角，它做得了醫(yī)生，當(dāng)?shù)昧俗骷遥瑒偃蔚昧饲楦胁┲鳎瑥氖碌昧穗娚炭头?/p>

　　AI大模型行業(yè)適用范圍廣，在醫(yī)療、金融、零售、氣象、新聞傳播、文學(xué)藝術(shù)等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用場景。周明介紹，在大模型中輸入關(guān)鍵詞、主題、文本風(fēng)格等控制屬性后，即可生成滿足約束條件的文本內(nèi)容，可用于產(chǎn)品營銷文案寫作、電商智能客服等。在金融等領(lǐng)域，大模型通過抓取行業(yè)數(shù)據(jù)，自主完成篩選、分析，并自主撰寫生成行業(yè)報(bào)告，輔助從業(yè)人員做決策。

　　田奇介紹，AI大模型已應(yīng)用于國網(wǎng)電力部門的日常線路檢測。“以前要識別各種電力傳輸線上的缺陷，需要針對每一類缺陷單獨(dú)做一個小模型，有幾百種缺陷就要做幾百種模型，現(xiàn)在利用一個大模型就可完成各類缺陷的識別。”

　　值得注意的是，AI大模型目前的技術(shù)進(jìn)步，是人工智能從感知向認(rèn)知演進(jìn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系副教授劉知遠(yuǎn)表示，古今中外一切文章、資料，都可作為訓(xùn)練大模型的數(shù)據(jù)。通過分析并“內(nèi)化”海量知識，不僅讓智能產(chǎn)品擁有更高性能，如機(jī)器翻譯更加準(zhǔn)確、機(jī)器寫作更加生動有邏輯；還能品讀人類情感，用于情感標(biāo)注。此外，“它可能識別到‘弦外之音’，甚至有希望發(fā)現(xiàn)人類未曾掌握的知識。”

　　這一技術(shù)的發(fā)展，也可能給部分產(chǎn)業(yè)帶來重大變革。周明說，未來將產(chǎn)生新一代搜索引擎。“目前大部分搜索引擎是基于關(guān)鍵詞識別，只將庫里已有的包含關(guān)鍵詞的結(jié)果‘搬運(yùn)’給用戶，而基于大模型的新一代搜索引擎，通過理解人類語言，可以自主生成回答，且支持文字、圖片、音頻、視頻等多模態(tài)搜索。”

　　田奇表示，新一代搜索引擎具備創(chuàng)作能力，比如搜索“長翅膀的貓”“會飛的豬”等現(xiàn)實(shí)中不存在的事物，搜索引擎也可根據(jù)描述生成相應(yīng)照片。

　　多重發(fā)展難題待解

　　當(dāng)前，美國OpenAI、谷歌、微軟、臉書、英偉達(dá)等海外公司紛紛布局AI大模型產(chǎn)業(yè)，國內(nèi)的華為、阿里巴巴、百度等大型企業(yè)，以及高校、科研機(jī)構(gòu)也加入研發(fā)賽道。AI大模型正成為人工智能“新高地”。

　　記者調(diào)研了解到，從技術(shù)上講，國內(nèi)AI大模型已初步成熟，下一步將聚焦行業(yè)推廣，并結(jié)合具體問題對模型進(jìn)行迭代。田奇預(yù)測，AI大模型的大規(guī)模應(yīng)用“可能還需要兩到三年時(shí)間”，且未來AI大模型還有望集納于芯片上，更方便落地應(yīng)用。

　　專家指出，我國有較大的AI大模型應(yīng)用市場，在應(yīng)用領(lǐng)域具有優(yōu)勢，但發(fā)展過程中也面臨一些挑戰(zhàn)。

　　劉知遠(yuǎn)介紹，很多核心技術(shù)目前仍然掌握在發(fā)達(dá)國家手中，訓(xùn)練AI大模型需大量GPU（圖形處理器）芯片，但當(dāng)前國產(chǎn)GPU芯片技術(shù)相對薄弱。同時(shí)，我國在算法上的原始創(chuàng)新能力也有待提升。

　　多位受訪者表示，目前從事AI大模型研發(fā)且能產(chǎn)出創(chuàng)新性成果的高校、科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)屈指可數(shù)，與國外相比，我國相關(guān)領(lǐng)域高水平基礎(chǔ)人才培養(yǎng)力度有待加強(qiáng)。

　　此外，訓(xùn)練大模型需要較高的電力成本、設(shè)備成本等，很多中小企業(yè)、科研單位囿于高昂成本，無法搭建擁有充足算力的機(jī)房，面臨算力不足的問題。

　　多措并舉搶占“新高地”

　　多位專家表示，AI大模型有望實(shí)現(xiàn)人工智能從感知到認(rèn)知的躍遷，將更高效地賦能AI產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)AI化。相關(guān)技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)業(yè)布局引導(dǎo)、配套支持政策、合理監(jiān)管等舉措能否有效落地至關(guān)重要。

　　首先，推進(jìn)AI大模型標(biāo)準(zhǔn)化。受訪專家指出，大模型的訓(xùn)練過程具有高能耗的特點(diǎn)，制定標(biāo)準(zhǔn)后，許多工作可基于已經(jīng)開發(fā)的標(biāo)準(zhǔn)化大模型進(jìn)行適配和二次開發(fā)，無需每次從頭訓(xùn)練，以降低能耗。同時(shí)，大模型發(fā)展的過程中，也可能衍生違法違規(guī)信息生成、隱私泄露、虛假信息傳播等風(fēng)險(xiǎn)，對用于訓(xùn)練模型的源頭數(shù)據(jù)等做好規(guī)范，有利于規(guī)避相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)。國家相關(guān)部門可牽頭或引導(dǎo)企業(yè)、研究所、高校等共同定義大模型的標(biāo)準(zhǔn)。

　　其次，適當(dāng)開放訓(xùn)練數(shù)據(jù)。受訪者表示，訓(xùn)練大模型需要海量數(shù)據(jù)，出于對數(shù)據(jù)的隱私、安全等方面的擔(dān)憂，一些領(lǐng)域難以獲取數(shù)據(jù)，形成數(shù)據(jù)孤島。建議在國家機(jī)構(gòu)監(jiān)管和宏觀把控的前提下，各方數(shù)據(jù)能夠?qū)Π酌麊纹髽I(yè)、機(jī)構(gòu)、高校適當(dāng)開放，在確保數(shù)據(jù)安全使用的同時(shí)，增強(qiáng)我國AI大模型實(shí)力。例如，醫(yī)院等機(jī)構(gòu)適當(dāng)開放數(shù)據(jù)，將有利于訓(xùn)練更懂醫(yī)療的大模型，賦能健康醫(yī)藥領(lǐng)域發(fā)展。

　　再次，鼓勵算力共享。記者調(diào)研了解到，目前只有部分大企業(yè)能夠負(fù)擔(dān)超大模型訓(xùn)練所需的算力成本。受訪專家呼吁，可引導(dǎo)具有強(qiáng)算力的人工智能“國家隊(duì)”，為更多中小微企業(yè)、科研單位提供大模型訓(xùn)練所需的算力支撐，可探索合理付費(fèi)的算力共享機(jī)制，共同促進(jìn)技術(shù)的發(fā)展和資源的節(jié)約。

　　最后，加大原始創(chuàng)新引導(dǎo)和支持。多位專家指出，我國應(yīng)加強(qiáng)研發(fā)力度，同時(shí)加強(qiáng)針對模型框架的基礎(chǔ)創(chuàng)新研究，引導(dǎo)更多科研單位、高校積極培養(yǎng)相關(guān)人才，鼓勵更多社會力量加入這場信息革命的浪潮。

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