中國工程院院士鄔賀銓：沒必要等待行業(yè)大模型，可以先從垂直小模型做起

9月19日下午消息（岳明）在今天召開的“2024北京互聯(lián)網(wǎng)大會”上，中國工程院院士鄔賀銓應(yīng)邀作了題為《AI加持互聯(lián)網(wǎng)數(shù)智引擎賦新質(zhì)》的主題報告。

鄔賀銓指出，人工智能是新質(zhì)互聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)新質(zhì)化的重要驅(qū)動力，特別是2022年年底的ChatGPT和今年年初的Sora，生成式人工智能凸顯了出人工智能的應(yīng)用潛力。

但無論是判別式、生成式，還是第二代人工智能，還不能稱之為通用人工智能，通用人工智能希望把專家經(jīng)驗和數(shù)據(jù)雙輪驅(qū)動，加上類腦的能力，做到一個模型適應(yīng)多任務(wù)，并且可以輸入多個模態(tài)，同時整個推理過程比較可知可掌控，“現(xiàn)在還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有達(dá)到通用人工智能”。

雖然通用人工智能距離我們還比較遙遠(yuǎn)，但基礎(chǔ)大模型已經(jīng)出現(xiàn)了很多應(yīng)用，“我們當(dāng)然不僅僅希望它只是用在消費，還希望用在產(chǎn)業(yè)上”。

一種方式是垂直行業(yè)企業(yè)把數(shù)據(jù)推送給基礎(chǔ)大模型提供方，在基礎(chǔ)大模型上訓(xùn)練出行業(yè)大模型，但這面臨著數(shù)據(jù)泄漏的風(fēng)險。另一種方式是買來或者租來基礎(chǔ)大模型，垂直行業(yè)加入自身的數(shù)據(jù)訓(xùn)練出行業(yè)模型；但這樣做也有缺點，垂直行業(yè)并不知道基礎(chǔ)大模型是如何訓(xùn)練的。“這個（基礎(chǔ)大模型）老師教的過程你不懂，現(xiàn)在在企業(yè)內(nèi)部自身訓(xùn)練相當(dāng)于另一個老師來教，兩個老師可能教得不一樣，就出現(xiàn)一些矛盾?！?/p>

鄔賀銓表示，行業(yè)大模型另一個難點是涉及到很多場景和復(fù)雜環(huán)境，有供應(yīng)鏈、市場營銷、智能客服、財務(wù)管理、人力資源、產(chǎn)線管理，要完全把這些打通也不那么容易?！拔业挠^點是，現(xiàn)在也沒必要非要等行業(yè)大模型的完全出現(xiàn)，可以從場景的垂直小模型做起，只要能切合自身企業(yè)的需要也能用。不過有了行業(yè)大模型并不等于人工智能就能落地，人工智能落地還需要通過上云、下沉到終端、增加記憶能力成為智能體，賦身到物理實體上增加感知能力成為具身智能，通過群智能力使得發(fā)展為通用人工智能。”

鄔賀銓強調(diào)，大模型僅僅是一個大腦，它提供了推理能力。智能體是在大模型的基礎(chǔ)上加上規(guī)劃記憶工具行動的能力；具身智能是在智能體上面賦身到實體上，同時強化感知能力；人形機器人只是具身智能上面的一種形式，當(dāng)然它更強調(diào)高級的感知和行動的能力；AGI通用人工智能是大模型+群智（Internet of Agent），多個智能體集合。

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