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人工智能浪潮下,AI大模型“推波助瀾”

放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2023-06-15     來源:科技日?qǐng)?bào)     瀏覽次數(shù):97
 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。
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