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        人工智能浪潮下,AI大模型“推波助瀾”

        2023-04-20 17:40:31王祝華
        科學(xué)導(dǎo)報 2023年25期
        關(guān)鍵詞:人工智能模型

        王祝華

        AIGC(人工智能生成內(nèi)容)、人工智能大模型、對話機(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各個領(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)突破和對人類社會的影響等問題,進(jìn)行了深度研討交流。

        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)的巨大突破對社會的影響,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“文理通才”,但它仍建立在人類所有知識和理解的基礎(chǔ)上,并沒有超過人類整個群體的智慧,更不要說擁有自身情感和智慧了?!熬捅热缱罱蠡鸬腃hatGPT,它的回答水平雖然已經(jīng)超越很多個體乃至群體,但從機(jī)器的視角看,本質(zhì)上它對于問答了什么一無所知?!毙集團(tuán)董事局主席兼首席執(zhí)行官袁輝說。

        平安銀行行長特別助理蔡新發(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?、橫向、打通的能力。

        “科技的發(fā)明具有兩面性?!鼻迦A大學(xué)公共管理學(xué)院院長朱旭峰表示,人工智能技術(shù)在提高各行各業(yè)生產(chǎn)效率的同時,又會對社會結(jié)構(gòu)產(chǎn)生深刻影響,往往會伴隨著一些行業(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?!痹x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)、新場景,帶來巨大的商業(yè)價值。

        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大模型具備多個場景通用、泛化和規(guī)?;瘡?fù)制等諸多優(yōu)勢,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),完全依賴模型自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)知識,在顯著提升性能的同時,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)?!焙汀邦A(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。可以說,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尾場景。

        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。

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