去年底，一款現象級應用ChatGPT開始風靡全球，也讓其背后的AI大模型迅速出圈，成為眾說紛紜的熱門話題。
年后，OpenAI GPT-4以及國內諸多AI大模型的陸續(xù)發(fā)布，讓市場熱度有增無減。不過，一份包括馬斯克在內1000名科學家聯合簽名也接踵而至，呼吁暫停所有先進AI大模型訓練六個月，擔心它“對社會和人類構成潛在風險”，此舉引發(fā)極大爭議。
無獨有偶，在博鰲亞洲論壇2023年年會的“人工智能賦予美好生活”分論壇上，AI技術發(fā)展與人類社會未來也引發(fā)了眾多專家的激辯。
本質上，近期諸多AI熱點事件都揭示：任何先進技術的初衷都是以人為本，當AI技術帶來顛覆性變革之際，需要密切關注與排除潛在風險，尋找到合適的產業(yè)化方向，從而使之與人類更好地共存、協作。
AI大模型為何會爭議不斷
毫無疑問，AI大模型是近年來最為熱門的AI細分領域。
相比于小模型數據有限、能力有瓶頸，定制化、碎片化情況嚴重，以及缺乏規(guī)?；瘡椭坪陀楷F能力，AI大模型則具備多個場景通用、泛化和規(guī)?；瘡椭频戎T多優(yōu)勢，被視為是實現 AGI（通用人工智能，Artificial General Intelligence）的重要方向。
事實上，AI大模型更像是AI發(fā)展到一定階段的一個集大成者，將過去多年出現的各種AI技術綜合運用，再輔以優(yōu)秀的數據和足夠的算力，逐漸展現出令人驚艷的強大能力。
在博鰲亞洲論壇上，專家們普遍認為未來幾年將迎來AI技術的紅利期，并且AI發(fā)展速度遠超人們早前的預期?！癈hatGPT是人工智能領域里程碑的事件。預訓練大模型所體現出的能力，表明通用人工智能并非遙不可及。預訓練大模型可以復制和商用，它帶起的這一波人工智能浪潮，將不僅改變人機交互的方式，還將極大提升高生產力?！比A為云人工智能領域首席科學家、國際歐亞科學院院士、IEEE Fellow田奇如是說。
但AI大模型驚人的迭代發(fā)展速度，也正在帶來失業(yè)、教育和信息安全等諸多問題，潛在危險可能猶如“潘多拉魔盒”，逐漸讓一部分人開始心有余悸，甚至開始呼吁暫停AI大模型的訓練。就像ChatGPT之父Sam Altman所言：AI會帶來危險，不僅是未來，也包括現在。
因此，AI的可靠性和安全性一定是當下與將來必須重視的領域。田奇認為：“一是國家需要盡快出臺相關政策，防止AI產品濫用；二則是在技術層面確保AI產品的可控與可靠，像文生圖、問答等可能會涉及到倫理等問題，需要注重數據隱私與安全和提高模型的可解釋性?！?/p>
不過，縱觀人類發(fā)展歷史，任何新技術、新工具的出現都伴隨著各種爭議，AI也不例外。當AI大模型對于社會生產力的推動作用已經愈發(fā)明顯之際，我們沒有理由因噎廢食。從長遠看，AI進入到多個行業(yè)已經按下加速鍵，利用AI降本增效、解放生產力成為大勢所趨。
AI for Industries將成下一個爆點？
當前，AI大模型在能力上的巨大進步，首先使得個人層面的生產力與創(chuàng)造力得到解放成為可能。因此，各大互聯網公司紛紛擁抱AI大模型，結合自身已有業(yè)務場景，重塑各種產品與服務。
例如，利用GPT技術與搜索引擎結合，可以帶來更加精準和更好的使用體驗；電商的智能客服接入GPT技術，則可以提供更符合人類對話邏輯的客服體驗；利用GPT技術與辦公軟件、會議軟件結合，大幅提升效率等等……
接下來，從產業(yè)變革與升級的角度看，AI for Industries將成為人工智能接下來的爆點，AI與各個行業(yè)的結合將會走向深度。例如，在垂直金融領域，彭博公司已經發(fā)布了BloombergGPT，在海量金融數據的基礎上，為金融分析師提供服務，標志著通用大模型與金融行業(yè)深度結合的開始。
“AI會從比較大眾化的服務切入。不過對于中高端客戶服務或者一些困難問題，還需要人機結合?！逼桨层y行行長特別助理蔡新發(fā)在博鰲亞洲論壇上表示道。
那么，大模型被視為解決各種AI挑戰(zhàn)的重要路徑，未來又應該如何真正支撐起AI for Industries？
田奇直言：僅僅具備大模型并不夠，還需要具備大模型與行業(yè)的連接，另外就是垂直發(fā)揮大模型作用的機制。
具體來看，大模型與行業(yè)的連接，意味著大模型需要真正降低使用門檻和結構成本，便捷地為各個行業(yè)用戶所使用。眾所周知，從2018年開始，大模型迎來了飛速發(fā)展期，每1-2年就迭代一次，每次迭代帶來的模型參數均為指數級增長，模型的復雜度越來越高，并且對于算力要求越來越高，訓練成本與測試成本水漲船高。
“大模型將成為AI的操作系統(tǒng)。從使用和成本多個角度，大模型接下來會加速與硬件的適配，上面所有的AI算法可以圍繞大模型進行構建和應用?！碧锲媾袛嗟馈?/p>
田奇的比喻可謂是恰如其分。操作系統(tǒng)的核心作用就是對下管理各種硬件和數據，對上支撐起各類應用。田奇認為，大模型的快速發(fā)展，會推動人工智能大平臺趨于統(tǒng)一：
數智融合平臺架構的統(tǒng)一：通過融合的數據和AI新架構，打通大數據和人工智能，實現統(tǒng)一管理、一數多用、敏捷用數；
深度學習架構的統(tǒng)一：基于transformer架構的各種神經網絡，將廣泛應用于計算機視覺、自然語言處理、多媒體分析等各類問題中；
人機交互方式的統(tǒng)一：允許人類通過自然語言等方式與AI交互，完成各種任務，改變針對每個任務單獨設計算法的局面。
雖然AI大模型則具備場景通用、泛化和規(guī)?；瘡椭频葍?yōu)勢，但如果需要深入解決復雜的各大垂直行業(yè)場景問題，AI大模型融入行業(yè)知識被視為是重要的機制與技術路徑。
例如，華為云盤古大模型包括基礎大模型（L0）、行業(yè)大模型（L1）、行業(yè)細分場景模型（L2）三大階段的成熟體系。在該體系下，將知識計算能力融入盤古大模型，將行業(yè)知識融入到行業(yè)大模型中，加速行業(yè)AI應用。
比如，在醫(yī)藥領域，華為云盤古藥物分子大模型是結合盤古科學計算大模型和藥物研發(fā)機理開發(fā)的一個行業(yè)大模型，通過盤古藥物分子大模型，華為云已經幫助西安交通大學第一附屬醫(yī)院等多家醫(yī)療機構縮短藥物研發(fā)周期。
又如在煤礦領域，華為云盤古礦山大模型覆蓋礦山采、掘、機、運、通等主業(yè)務環(huán)節(jié)，幫助諸多能源企業(yè)大幅縮短模型開發(fā)時間。在晉能控股集團，盤古礦山大模型基于礦山行業(yè)的大量數據學習訓練，在主運皮帶異常監(jiān)測、掘進作業(yè)動作規(guī)范性識別等場景均取得極高準確率，為人工智能在礦山行業(yè)的應用樹立了標桿。
再如，在氣象領域，華為云盤古氣象大模型1小時-7天預測精度均高于傳統(tǒng)數值方法（歐洲氣象中心的operational IF），同時預測速度提升10000倍，在極端天氣、熱帶風暴等預測方面，大幅超過傳統(tǒng)方法。
據悉，自2021年發(fā)布盤古大模型以來，華為云陸續(xù)推出了礦山、藥物分子、電力、氣象、海浪等行業(yè)大模型。
“未來，AI大模型不斷與行業(yè)知識融合，會讓AI成為新的基礎設施，就像水和電一樣便捷。”田奇表示道。
適應有大模型的未來
管理學家彼得德魯克說：“巨變時代最大的危險，不是巨變本身，而是仍然用過去的邏輯做事情?！?/p>
顯然，隨著AI大模型的快速落地，AI正在對媒體、教育甚至計算機等多個行業(yè)產生巨大影響，甚至短期內開始影響到一些工作崗位的數量。面向未來，AI一定會成為企業(yè)和個人工作中不可或缺的部分，會被廣泛應用。
“未來人人可以擁有一個通用大模型，就像大型機到PC機的轉變一樣 ?！碧锲嫒缡钦f，“個人需要積極擁抱變化，學習AI和適當做轉型。”
雖然AI技術的普及和發(fā)展，逐漸開始引發(fā)一系列問題，如數據隱私、失業(yè)問題、人類對機器過度依賴等。但隨著國家對于AI的忠實，以及相應的政策和規(guī)范的加速制定，人工智能必然會給行業(yè)和個人帶來生產力釋放，賦予更加美好的未來。
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