受访者|超级大脑!AI大模型有望重塑信息产业格局

《经济参考报》采访人员近日调研获悉 , AI(人工智能)大模型相当于“超级大脑” , 正成为人工智能“新高地” 。 AI大模型有望实现人工智能从感知到认知的跃迁 , 重新定义人工智能产业模式和产业标准 , 给部分产业带来重大变革 。 我国有较大的AI大模型应用市场 , 但发展过程中面临部分技术薄弱、人才稀缺、成本高昂等多重挑战 , 亟须对相关技术研发和产业布局加以引导和支持 。
“学富五车”的“超级大脑”
——“不开心的话可以听点开心的歌 , 看看喜剧 , 也可以去运动 , 或者好好休息一下 。 ”
——“心情不好是一种很正常的情绪 , 所以不用太过自责 。 ”
针对“今天心情不好应该怎么办”这一问题 , 一个人工智能平台以不同的“人设” , 给出了不同的回答 。 通过网址链接进入该平台 , 在“人设问答”区随机输入问题 , 机器可支持和扮演不同“人设” , 对问题给出多角度答案 。 该平台正是基于AI大模型打造而成 。
创新工场首席科学家、北京澜舟科技创始人周明介绍 , AI大模型也称人工智能预训练模型 , 将海量数据导入具有几亿量级甚至十万亿量级参数的模型中 , 机器通过做类似“完形填空”等任务 , 深度学习数据中蕴含的特征、结构 , 最终被训练成具有逻辑推理和分析能力的人工智能 。
通俗地说 , AI大模型相当于做了无数套关于各领域知识练习题、模拟题的“超级大脑” , 深谙各领域知识内在逻辑和解题思路 , 既能理解人类世界的知识体系 , 也可能产出新的知识 。
2018年起 , 人工智能进入“大模型时代” , 由重复开发、手工作坊式人工智能 , 即“一千个应用场景就有一千个小模型”的零散、低效局面 , 走向工业化、集成化智能的全新路径 , 以一个大模型“走天下” , 为通用人工智能带来曙光 。 比如 , 为生产智能音响 , 各个品牌竞相开发各自的AI小模型 , 未来各品牌只需在同一个AI大模型基础上开发即可 。
“以前是‘碎片化’的人工智能 , 针对不同的应用场景要开发不同的模型 。 作坊式开发对资源、成本造成较大消耗 , 且效率低下 。 未来在各垂直领域落地时 , 只需基于一个大模型 , 对其参数进行微调即可 , 这样就打造出了具有通用性质的人工智能 。 ”华为云人工智能领域首席科学家、国际欧亚科学院院士田奇介绍 , AI大模型将重新定义人工智能产业模式、产业标准 , 甚至产业伦理 。
受访者举例介绍 , 以前的小模型就像“偏科的机器” , 只学习针对特定应用场景的有限数据 , “举一反三”能力不足 , 一些智能产品被用户调侃为“人工智障”的情况时有发生 。 而AI大模型则学习了各行各业各类数据 , 成为具备良好的知识迁移能力的“通才” , 适用领域更广 , 产出内容质量更高 , 更加智能 。
同时 , 周明指出 , 大模型的发展并非一味追求参数量大 , 而是聚焦模型的高性能 , “在让大模型学习和掌握更大量数据的同时 , 尽可能让大模型参数相对轻量化 , 在‘减负’的同时提高能效 。 ”
可分饰多角 应用场景广泛
自动问诊、产品营销、小说续写……由于懂得人类语言 , 且具备细分行业专业知识 , 一个AI大模型可分饰多角 , 它做得了医生 , 当得了作家 , 胜任得了情感博主 , 从事得了电商客服……
AI大模型行业适用范围广 , 在医疗、金融、零售、气象、新闻传播、文学艺术等领域具有广泛应用场景 。 周明介绍 , 在大模型中输入关键词、主题、文本风格等控制属性后 , 即可生成满足约束条件的文本内容 , 可用于产品营销文案写作、电商智能客服等 。 在金融等领域 , 大模型通过抓取行业数据 , 自主完成筛选、分析 , 并自主撰写生成行业报告 , 辅助从业人员做决策 。