数智前瞻丨“百模大战”趋于理性 生成式人工智能步入新阶段

盘点展望生成式人工智能

编者按

　　近日，国家语言资源监测与研究中心发布2023年度“十大新词语”，其中，“生成式人工智能”居于首位，高度吸睛。作为贯穿全年的高热度词条，生成式人工智能，自2023年初受益于ChatGPT的横空出世迎来风生水起。由此也带动包括AI算法、大模型和大数据等迅猛发展，海内外一众科技大厂纷纷下场AIGC赛道。历经一整年的竞逐，如今AIGC已呈现各大语言模型产品和应用百花齐放的市场盛况，更一度被认为是推动人工智能从1.0向2.0迈进的关键变量和重要标志，其在新一年的发展前景，值得期待。

数智前瞻

■中国经济时报记者 胡畔

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　　2023年注定是人工智能技术风起云涌的一年。这一年，交互式AI应用“百花齐放”，成为公众和媒体反复讨论报道的话题。国家语言资源监测与研究中心日前发布的2023年度“十大新词语”中，“生成式人工智能（AIGC）”赫然居于榜单首位，这一方面揭示了AIGC贯穿全年在国内带来了不可忽视的影响，另一方面也表明全社会舆论对新一年AIGC的发展动向抱以期待。

“百花齐放”，AIGC步入新阶段

　　纵观2023年，从“百模大战”竞赛，到应用层生态的“百花齐放”，AIGC产业在这一年迎来爆发期。

　　在国际领域，AI大模型展露锋芒，正以技术驾驭未来。这一年，OpenAI正式官宣多模态大模型GPT-4，新增了图像功能（多模态），使其从一个对话式Demo变成可以多线处理文字、图像、语音、视频等多种信息载体的超级APP。与此同时，谷歌、微软等一众科技巨头纷纷推出自家AI大模型，意图在抢占市场份额上一决高低。

　　在国内，“百模大战”也在上演。百度的文心一言、阿里巴巴的通义千问、360的360智脑、腾讯的混元、华为的盘古……这一年，国产大模型亦呈现出百舸争流的景象。数据显示，截至10月份，中国已经发布了238个大模型，相较于6月份的79个翻了3倍。

　　值得一提的是，今年8月份，由国家网信办等七部门发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》正式实施，从政策层面设置了准入门槛，标准体系覆盖多个行业，涵盖了模型行业能力、模型工程化性能、模型算力网络、模型安全可靠等方面，数据、算法、模型、安全因素重要性凸显。这也意味着“百模大战”回归理性，AIGC行业迈入整合阶段。

　　“在此过程中，如何借鉴生物学和心理学的原理，让AI系统通过元学习等方式更快地适应新任务和环境；如何减少对大量标注数据的依赖，让AI系统能够通过无监督或自监督的方式学习知识；如何使AI系统能够处理和整合来自不同模态（如图像、语音、文本等）的信息，提高其理解和应用能力；如何减少AI模型的规模和计算资源需求，以便在边缘设备上部署和运行；如何预防和应对针对AI系统的攻击，如对抗样本、模型窃取和数据投毒等，确保AI系统的安全和可靠，这些都是AIGC技术发展中亟待探讨的问题。”清华大学新闻学院教授、元宇宙文化实验室主任沈阳在接受中国经济时报记者采访时直言道。

“亦巨亦微”，AI发展风险点仍须重视

　　随着AI大模型快速更新迭代，未来，AIGC产业或将呈现何种趋势，又会碰撞出哪些火花？

　　对此，沈阳表示，未来的大语言模型发展或将呈现两种相反的趋势，即巨大模式和微小模式。其中，巨大模式是全模态，海量参数，即在更广泛的知识领域中汲取智慧，对问题提出更深入的见解，强调知识的无穷性和多样性以及AI技术在追求真理和理解世界时的角色。微小模式是模型压缩和优化，力争在有限资源达成近似性能。即在保持较高预测准确性的同时，大幅度减小模型的大小和计算成本，优化计算效率，实现高效的模型预测，可以在较小的设备上运行。

　　“鉴于全球范围内语言和文化差异、数据安全及合规性要求等，大型语言模型的本地化是刚需。本地化能够提高模型在特定语言、文化和行业背景下的准确性和实用性，从而满足更多用户需求。同时，中国也不会只有一个大模型，每家企业和个人都将有自己的GPT，将呈现多元共生的格局。”沈阳说。

　　还应看到，在AIGC发展过程中，仍有一些风险点值得我们重视。

　　沈阳表示，AIGC强势介入全球产业链，或将全面替代程序员、平面设计、法律AI客服，为人工成本划定上限，第三世界国家人口红利不复存在。第三世界产业链将因此遭受巨大冲击，低端产业链将不再进行转移。大算力支持下的AIGC可能成为割裂跨国公司全球产业链的利刃。

　　同时，在技术马太效应影响下，一个稳定的社会中会可预期地形成无用阶层。多数人的平庸脑力劳动将失去价值。

　　此外，AI的伦理风险也会随着AI技术的强大而成倍放大，从而影响更多的人。

　　有鉴于此，沈阳建议，未来AI的开发还需要引入伦理和人文关怀，开发能够反映用户多元价值和需求的个性化AI，设计能够提升人们信息素养和批判思维能力的AI教育，以及建立能够防止AI滥用和保护用户权益的法律和规制等，从多个维度规避AI风险。　

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