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智東西4月18日報道，近日，GTIC 2023中國AIGC創(chuàng)新峰會在北京圓滿落幕，20+位產(chǎn)學界重磅嘉賓分享了大模型與生成式AI的前沿創(chuàng)新、商業(yè)前景、算力進化、創(chuàng)業(yè)機會與投資策略。峰會現(xiàn)場座無虛席、人氣爆棚，交流氛圍熱烈，全天到會觀眾超過千人，全網(wǎng)直播人數(shù)高達420萬人次。
在大會開放環(huán)節(jié)圓桌對話中，智一科技聯(lián)合創(chuàng)始人、總編輯張國仁與竹間智能總裁&COO孫彬、優(yōu)必選語音技術科學家黃東延、創(chuàng)世伙伴資本合伙人梁宇以“狂飆的ChatGPT如何掀起新一輪科技革命？”為主題，一起探討了關于技術、產(chǎn)業(yè)、投資的人工智能（AI）熱點話題，將現(xiàn)場氣氛推向高潮。
▲圓桌對話環(huán)節(jié)，從左到右依次是：智一科技聯(lián)合創(chuàng)始人、總編輯張國仁，竹間智能總裁&COO孫彬，優(yōu)必選語音技術科學家黃東延，創(chuàng)世伙伴資本合伙人梁宇
作為創(chuàng)業(yè)者的代表，孫彬所在的竹間智能，是知名自然語言技術AI服務商，由前微軟（亞洲）互聯(lián)網(wǎng)工程院副院長簡仁賢于2015年創(chuàng)辦，過去8年一直深耕NLP（自然語言處理）賽道，2022年全面投入大語言模型與生成式AI的產(chǎn)品開發(fā)，結合大語言模型、知識圖譜、與應用，加速新AI 2.0落地。
優(yōu)必選科技語音技術科學家黃東延是業(yè)內(nèi)技術專家代表，其所在的人工智能和人形機器人公司優(yōu)必選科技，今年1月31日正式向港交所遞交招股書。成立11年來，優(yōu)必選在人工智能算法和人形機器人本體技術上取得了重大突破，已發(fā)布多種智能服務機器人。截至2022年，在特斯拉等行業(yè)巨頭剛剛推出人形機器人的情況下，優(yōu)必選Walker作為目前全球唯一能夠量產(chǎn)交付的人形機器人，已經(jīng)在2020年迪拜世博會期間提供服務，并成功出口到沙特NEOM新未來城。
投資人代表梁宇所在的創(chuàng)世伙伴資本（CCV），是一家專注于發(fā)現(xiàn)早期投資機會的雙幣基金，其核心管理團隊15年來保持了每年一個獨角獸的速度，投中多個賽道的第一股，且80%的項目都在A輪領投。梁宇個人專注于搜索引擎領域，并常年關注人工智能、AIGC（人工智能內(nèi)容生成）領域。
這場圓桌對話精彩紛呈、干貨滿滿，從創(chuàng)業(yè)者、技術專家和投資者的角度出發(fā)，全面分析了ChatGPT引爆的AI新浪潮，從技術演進的必然結果，聊到創(chuàng)業(yè)者如何在業(yè)務層面實現(xiàn)顛覆創(chuàng)新，在面對大廠的資金、算力等優(yōu)勢下仍能實現(xiàn)業(yè)務突破與領跑。
今年已被視作通用人工智能發(fā)展的元年，大模型和生成式AI正在涌進千行百業(yè)?，F(xiàn)在才僅僅是開始。
一、ChatGPT爆火出人意料！大模型打開AI落地大門
作為現(xiàn)象級產(chǎn)品的聊天機器人ChatGPT已經(jīng)是AI領域的最火概念，上線2個月用戶數(shù)破億，熱度迅速蔓延至各行各業(yè)。對話開始，張國仁先跟大家聊了聊當初ChatGPT爆火時最大的感受。
▲智一科技聯(lián)合創(chuàng)始人、總編輯張國仁
“確實在意料之外。”梁宇坦率地說，連發(fā)布ChatGPT的OpenAI團隊自己都沒想到，這會引爆所有人的熱情。他認為這種擁有“暴力參數(shù)”的大模型帶來的范式改變，現(xiàn)在還只是一個開始。
最近一段時間，他在和學界、產(chǎn)業(yè)界、投資界的朋友交流時發(fā)現(xiàn)，大家對此的興奮度大多來自于“大模型除了已經(jīng)展現(xiàn)出來的能力外，究竟將來還能干什么？”，這個問題背后也衍生出了更多的話題，而投資機構更看重的，就是更多的創(chuàng)業(yè)機會在哪里。
身處更加垂直的智能服務機器人領域，黃東延談道，之前他們判斷大模型想要超過人類預期可能還需要三到五年時間，“去年11月30日，看到ChatGPT的驚艷表現(xiàn)后，我們知道人工智能真正賦能到各行各業(yè)，智能機器人走進千家萬戶的時間到了。”
當前，優(yōu)必選科技已將智能視覺、智能語音交互等AI技術與服務機器人相結合。目前的智能語音交互的自動語音識別（ASR）在某些場景下基本上能夠達到人類的期望，從文本到語音（TTS）播報也能夠達到人類語音的質(zhì)量。在自然語言處理交互部分，已有的傳統(tǒng)交互技術還達不到人類的需求，而ChatGPT的出現(xiàn)遠遠超過了預期，體驗效果十分驚艷。
和ChatGPT同處于NLP賽道的竹間智能，對于GPT就更不陌生了。孫彬?qū)hatGPT驚艷的地方總結為兩類：首先是其封裝模式是對話，但給了用戶超出對話期望的文章生成、產(chǎn)出，歐美很多中小學生全部拉上線后產(chǎn)生了第一輪火爆；其次是大語言模型帶來的優(yōu)勢，其可能帶來用語言、對話驅(qū)動應用并改變知識問答方式，甚至是改變應用結構的趨勢。這讓行業(yè)內(nèi)外的人士對大語言模型有了認知，并超過了所有人的期望。“也就是開了一扇門。”他說。
二、“AI的iPhone時刻”是市場預言，技術創(chuàng)新不多，但工程能力驚艷
隨著ChatGPT越來越熱，行業(yè)中也出現(xiàn)了很多不同的聲音。英偉達CEO黃仁勛夸贊ChatGPT的問世是AI的iPhone時刻，但深度學習三巨頭之一、圖靈獎得主、Meta AI首席科學家的楊立昆（Yann LeCun）從技術的角度來評價，認為ChatGPT沒有特別的創(chuàng)新，只是被很好地組合。張國仁也問了問在座嘉賓們對于ChatGPT創(chuàng)新意義的看法。
幾位專家都認為這兩種觀點并不沖突，應該從不同層面來看待。
“AI的iPhone時刻”的觀點，更多是從應用視角來看，梁宇將這一觀點視作“市場預言”。
黃東延談道，“iPhone時刻”實際上對應移動互聯(lián)網(wǎng)的到來，隨著ChatGPT橫空出世，AI將在各行各業(yè)涌現(xiàn)出大量應用。
孫彬做了更細致地拆解，ChatGPT帶來的對話式大語言模型可以變成一種計算力量，成為智能平臺上的資源能力，企業(yè)能調(diào)用大語言模型進行對話、驅(qū)動、生成等。他用OS（操作系統(tǒng)）來形容大語言模型的發(fā)展趨勢，未來企業(yè)可以在此之上生成更多應用。而應用百花齊放、重新洗牌乃至出現(xiàn)井噴現(xiàn)象，會進一步推動算力、GPU的發(fā)展。所以從黃仁勛的視角來看，這是又一個iPhone時代產(chǎn)生的IT界軟硬件甚至生態(tài)的變化，這種說法并不為過。
反過來，站在Meta的角度，2017年，DeepMind提出了人類反饋強化學習（RLHF），谷歌的論文神作《注意力足矣》（Attention is All You Need）中提出了Transformer；2018年，OpenAI推出了擁有1.17億個參數(shù)的GPT-1模型。
孫彬談道，核心技術在前期已實現(xiàn)突破，只是此時產(chǎn)生了從量變到質(zhì)變的突破，讓大家看到了效果，所以從技術角度來講沒有太大創(chuàng)新也是有道理的，但ChatGPT從工程能力、組合、使用方面來看非常驚艷，“未來業(yè)務層面的創(chuàng)新一定會百花齊放。”
“技術底層和背后發(fā)展具有連續(xù)性。”梁宇說，2017年Transformer的注意力機制讓很多科研和工程方向轉向，并就這一方向去嘗試進行暴力參數(shù)和算力堆疊后，才出現(xiàn)了ChatGPT這一成果。OpenAI也是經(jīng)過了很多次試探，只不過ChatGPT的對話形式突然能讓人立刻感知到，因此極具病毒傳播效應。
從整體方法論來看，黃東延認為ChatGPT可以稱得上“顛覆式創(chuàng)新”：OpenAI在做集成的過程中，試錯了很多種算法，才發(fā)現(xiàn)“上帝給的秘密密碼”，去發(fā)現(xiàn)對話到底如何實現(xiàn)才能給人類帶來驚艷表現(xiàn)、如何將工程上的東西和人類價值觀、倫理價值等對齊。
▲優(yōu)必選語音技術科學家黃東延
梁宇補充強調(diào)道，語言大模型只是大模型技術中的一個重要分支?！?strong>而當我們所有的注意力被鎖在這兒時，就有可能是一個真的顛覆性時代來臨了。”
橫向來看，基于Transformer機制正在訓練的3D內(nèi)容生成模型、汽車行業(yè)3D環(huán)境感知等不同領域模型等，即便不是語言模型，它們同樣也在基于Transformer實現(xiàn)突破性進展。大量的科學家和工程師正在連夜研究新的科學成果。
從底層模型角度來看，大語言模型的發(fā)展也許會集中在頭部的幾家，北美地區(qū)大廠的介入可能會將這一路徑鎖死，但這之外，垂直領域中的大模型也能夠自成一派，基于發(fā)動機之上產(chǎn)生的應用爆發(fā)會逐漸到來。我們今天看到的可感知的AI能力是由前端應用層帶來的?！?strong>所以，現(xiàn)在剛剛是一個甜點時刻。”梁宇說。
往后對于模型的深入應用和剖析，尤其是從文字到圖片到視頻，再到3D空間感知的跨模態(tài)，這一連串技術的橫跨突破將引發(fā)行業(yè)應用層點爆，才有可能真正迎來大規(guī)模應用和商業(yè)化。
三、微軟+OpenAI組合優(yōu)勢會領先多久？國內(nèi)企業(yè)如何抓住獨特機會？?
華為創(chuàng)始人任正非先生最近在內(nèi)部講話中提到，大模型將風起云涌，不止微軟一家。盡管如此，但微軟與OpenAI聯(lián)手的組合拳打得太猛，從OpenAI的GPT-4到微軟相關產(chǎn)品接二連三發(fā)布，都令同行感受到不小的壓力。就著這一話題，張國仁提問道：各位覺得像微軟+OpenAI這樣一對組合，它們的領先優(yōu)勢到底能保持多久？
梁宇說，微軟和OpenAI的組合玩的是“生態(tài)戰(zhàn)爭”。微軟為大模型行業(yè)的競爭與發(fā)展“打了個樣”，它迅速將各個應用入口嵌入到Office全家桶里，將其門檻API化并直接刷到地板價，讓其他企業(yè)覺得不用不行，因為其余企業(yè)在做的事情還不如直接用微軟的產(chǎn)品來的便宜。
這種將各個行業(yè)的應用、用戶接入，形成了“我的應用給你數(shù)據(jù)，你進一步調(diào)優(yōu)，調(diào)優(yōu)之后反吐回來這樣的數(shù)據(jù)飛輪”。未來，如果沒有較大意外，大語言模型加持下，它的滾動速度會越來越快，并在商業(yè)化上形成持續(xù)的馬太效應。
擴展來看，不同語言的模型對計算機的理解造成的障礙并不大，只是不一樣的代碼，更重要的是計算機編程語言本身。從IT浪潮發(fā)展以來，美國軟件業(yè)已經(jīng)形成從底層堆疊、中間層到應用層的整個生態(tài)體系，也就是軟件產(chǎn)業(yè)鏈。梁宇說：“代碼本身并不是問題，這個語言不太好，我們可以創(chuàng)造新的計算機語言，這往往會在美國本土發(fā)生?！币虼嗽谶@種土壤下，用大語言模型去訓練生產(chǎn)進一步的計算機語言生產(chǎn)力工具的效率會急劇提升。
國內(nèi)企業(yè)的機會在于“我們有特別的環(huán)境”。訓練一個好的語言模型要覆蓋幾個維度，其中非常重要的就是語料，目前中文語料標注不如英文語料成熟，未來仍需業(yè)界共同努力將好的語料作為訓練的基礎，然后在此基礎上慢慢滾動起來。其次，以醫(yī)療領域應用為例，一些患者數(shù)據(jù)按法律規(guī)定不能公開，國內(nèi)企業(yè)可以用已有語料訓練基于這個行業(yè)的垂直模型，這種模型沒有辦法被微軟、谷歌等大廠搶走；以及自動駕駛領域，路況、三維數(shù)據(jù)是國內(nèi)市場獨有的，基于此，我們訓練出來的信號模型、語言模型有很大優(yōu)勢。
梁宇堅信，國內(nèi)大廠、中小企業(yè)、創(chuàng)企、投資公司的要素組合一定會百花齊放，長出和海外不一樣的生態(tài)。
▲創(chuàng)世伙伴資本合伙人梁宇
對于“微軟+OpenAI”組合到底能走多遠的問題，黃東延認為，要看技術的創(chuàng)新能力和迭代開發(fā)的速度。她對國內(nèi)大量小型AI企業(yè)寄予厚望，相信受國內(nèi)政策、市場以及教育水平提高的影響，AI企業(yè)創(chuàng)新正在加快，國內(nèi)應用領域可能比其他國家的范圍更大，會誕生更多的創(chuàng)新方向。
以優(yōu)必選在做的人形機器人領域為例，大語言模型賦予機器人“大腦”，使得語音交互的體驗更加自然，而機器人賦予大語言模型“身體”，就是具身智能讓大語言模型感知周圍環(huán)境，通過“視覺、聽覺、觸覺、味覺、嗅覺”來理解物理世界，獲取物理世界的真實反饋，進一步學習變得更加智能，大語言模型是連接虛擬和物理世界的橋梁。ChatGPT的應用會使其在語音交互、人機交互、導航、運動控制、行為等方面有很大的突破。
孫彬覺得兩者保持領先的時間還不好預判。在他看來，語言大模型能落在微軟這樣的產(chǎn)品體系當中，真正實現(xiàn)了技術能力和產(chǎn)品的組合，而這個組合一定會在整個賽道中領跑一段時間。不過從另外一個視角來看，任何提效工具的組合都只是在效能上提高，需要被人使用和運用，因此最終還是以人的產(chǎn)出為準。在計算器、計算機的加持下，人的效能的確不斷提升，但真正生活的價值是由人來創(chuàng)造的。
他肯定地說，OpenAI和微軟是一個好的組合，其余做技術和相關產(chǎn)品的企業(yè)還需要追趕。但是從更宏觀的角度來看，“這樣的組合能不能用到其它產(chǎn)業(yè)中，讓技術和產(chǎn)業(yè)完美組合起來”也很重要。國內(nèi)市場很大、用戶群體龐雜，如果在此基礎上國內(nèi)相關企業(yè)也能履行這個模式，可能會在不同賽道中領跑。
四、人才市場已發(fā)生質(zhì)變，創(chuàng)業(yè)者焦慮的同時充滿希望
近段時間，大模型和生成式AI正引爆新一輪創(chuàng)業(yè)熱潮，從美團聯(lián)合創(chuàng)始人王慧文到搜狗創(chuàng)始人王小川，再到李開復宣布Project AI 2.0計劃，眾多知名業(yè)界大咖相繼入場。張國仁提問道：如何看待這一撥創(chuàng)業(yè)熱潮，最終會像“百團大戰(zhàn)”一樣，經(jīng)過幾輪淘汰后，最終少數(shù)贏家通吃，還是有百花齊放的機會？
梁宇認為會是百花齊放。過去“百團大戰(zhàn)”實際上是打補貼，讓用戶能快速嘗試、沉淀下來。但現(xiàn)在的情況不是這樣，各個行業(yè)的創(chuàng)業(yè)者，不論是AI 1.0還是上一代在國內(nèi)落地的計算機視覺領域，已經(jīng)形成了相對成熟且有固定格局的產(chǎn)業(yè)環(huán)境和創(chuàng)業(yè)公司鏈條。
在此基礎上，新的語言、模型范式到來，我們迎來了開源。過去這一行業(yè)沉淀的客群關系、數(shù)據(jù)、商業(yè)循環(huán)智能在底層被加速。因此，當?shù)讓影l(fā)動機被換了，之前各個公司在這個領域的沉淀先應用到自己生產(chǎn)環(huán)境中的可能會領先，再將序列重新梳理，原來百花齊放的局面仍舊會百花齊放。很難想到，因為算力、更智能或者更像人等單一的因素，會完全把過去一切的商業(yè)努力都顛覆掉，因此，他對這個事情持相對現(xiàn)實的態(tài)度。
據(jù)梁宇觀察，現(xiàn)在下場做大模型創(chuàng)業(yè)，與兩年前相比，“人才市場已經(jīng)發(fā)生了質(zhì)變。”這一行業(yè)從高峰期到過去兩年，從某種程度來說已進入下滑期和冰凍期。用經(jīng)典的Gartner曲線來解釋，就是希望之顛、絕望之谷。
ChatGPT的突然爆火、媒體的快速介入將其聲音放大，迎來了幾個領域的密度飆升，第一是資金的密度狂砸，第二是跟NLP領域相關的創(chuàng)業(yè)者密度加碼，第三是企業(yè)家密度，過去一兩年，創(chuàng)業(yè)者在創(chuàng)業(yè)環(huán)境中相對迷茫，過去的增長紅利好像消失了，如今由于大語言模型的推出，使得人們和機器溝通的效率更順暢。
現(xiàn)在已經(jīng)進入了完成不同的階段。他認為，我們目前討論的只是人和屏幕之間發(fā)生的革命性潛在變化，還沒有討論到把這種交互挪到機器人上，或者和現(xiàn)實世界可觸摸、可決策的領域會發(fā)生什么樣的質(zhì)變。當虛擬世界進一步影響現(xiàn)實世界和物理世界，才會真正融合到一起。
作為投資者，梁宇說：“最直觀的感受就是’價格節(jié)節(jié)高’”。而創(chuàng)業(yè)公司的感受則更為復雜，一方面對于資金儲備和核心人才十分恐慌，但焦慮的同時又充滿希望。
五、創(chuàng)企如何頂住大廠下場的壓力？主動躲開大象腳??！
有圈內(nèi)人士調(diào)侃，OpenAI背后的創(chuàng)業(yè)者，是兩位從美國名校輟學的學霸，帶領兩位國外技術大牛干起來的。張國仁與在座嘉賓探討了這樣的成功是否是偶然，以及什么樣的團隊適合在AIGC領域創(chuàng)業(yè)。
孫彬認為，OpenAI CEO山姆·阿爾特曼（Sam Altman）的成功有必然性，在創(chuàng)辦OpenAI之前，阿爾特曼看了很多行業(yè)，本身就是這個領域的專業(yè)人士，產(chǎn)業(yè)圈子中有大量資金、產(chǎn)業(yè)大佬的幫助，并且利用自己的資源、人脈和資金堅持走了下去。今天在大語言模型領域創(chuàng)業(yè)的話，也應該具備這些條件再去做。
他談道，從創(chuàng)業(yè)公司的視角來看，大語言模型一定是基于三件事：算力、足夠好的工程師、一定的數(shù)據(jù)，具備這三件事情才能事半功倍。然而現(xiàn)實情況是，目前大廠具備這些條件，未來大語言模型的浪潮很有可能由大廠主導，隨后出現(xiàn)“大廠吃小”。最后的結局可能是，大語言模型不斷提升，幾個大模型在前面領跑，后面的模型逐漸萎縮。
反過來看，大廠做的通用型語言模型是產(chǎn)業(yè)型的，因此，大廠在大語言模型這一產(chǎn)業(yè)中一定會領跑，但突破一定在科創(chuàng)公司。OpenAI的例子證明了，大概率科創(chuàng)公司在專業(yè)度、突破性、靈活性都會實現(xiàn)突破，在各個行業(yè)、各個賽道和技術點上的突破，一定會是科創(chuàng)公司拔得頭籌。
▲竹間智能總裁&COO孫彬
梁宇同意孫彬的看法，大語言模型創(chuàng)業(yè)需要很深的技術功底、理解、工程實踐。國內(nèi)大廠有足夠算力、資金去領跑這一行業(yè)，即使現(xiàn)在不夠，這些資源也會進一步堆疊。更重要的是大廠對于NLP人才也具有很大吸引力，不論是薪資還是高手之間的交流上，大家都愿意在這樣的環(huán)境中。
但問題在于，基于這樣的認知，初創(chuàng)公司還有沒有機會？機會又在哪里？梁宇認為，初創(chuàng)公司的機會一定在相對容易的應用層，能找到一個垂直產(chǎn)業(yè)進去，在這之中積累足夠多的產(chǎn)業(yè)Know-How（技術訣竅），而這是語言模型不能實現(xiàn)的。Know-How就是系統(tǒng)、商業(yè)機會、產(chǎn)品，輔助在產(chǎn)業(yè)中的公司提高效率、做決策、減少浪費等。
他感慨道，做創(chuàng)新很難，創(chuàng)業(yè)公司要躲開下一個可能要踩的“大象腳印”，大家對于主流賽道都很興奮的同時，創(chuàng)業(yè)公司更要主動躲開“大象腳印”。
例如，一家明星AI創(chuàng)企Jasper成立短短兩年就獲得成功，很快拿到將近1億美元的收入、10億美元估值，結果ChatGPT發(fā)布、OpenAI來了以后把這家創(chuàng)企的“舞臺炸了”。因為Jasper底層用的所有東西都來自OpenAI，并且可以完成的任務一模一樣，都是幫助文字工作者更好地寫東西。
而很多偉大的公司都是從很小的縫隙當中鉆出來并擴大，趁著大象還沒注意到就先砍掉了大象的腿。
六、大模型時代，讓垂直領域“術業(yè)有專攻”
當下全球企業(yè)都在接入ChatGPT，文心一言新聞發(fā)布會后一周，已經(jīng)有超10萬家企業(yè)申請文心一言API調(diào)用服務測試。張國仁探討說，這是不是意味著這些企業(yè)無需在自研NLP等AI技術上投入了，只需要接入大公司服務即可？大廠與中小企業(yè)之間的商業(yè)模式、利益分配情況會是什么樣的？
孫彬認為，這既是產(chǎn)業(yè)問題也是商業(yè)問題。商業(yè)問題一定是百花齊放的，大語言模型的優(yōu)勢可以讓那些專注在應用開發(fā)端，但是不擅長后端技術的團隊快速調(diào)用大語言模型，并獲得商業(yè)收益，這種商業(yè)模式是有效的并可以帶來社會效益。
和公有云、私有云的發(fā)展一樣，任何行業(yè)都有行業(yè)數(shù)據(jù)、行業(yè)壁壘，大模型中的不可控性、知識的不正確性，行業(yè)知識對話、企業(yè)對話當中也會產(chǎn)生很多錯誤，能夠聊天、不能夠問答等，這些問題一定會存在，所以就需要專業(yè)團隊來完成這些企業(yè)、行業(yè)要完成的事情。
過去幾年內(nèi)大模型很多，竹間智能有自己的大模型也嘗試了國內(nèi)外的模型，各有優(yōu)勢，所以今天如何把大模型的優(yōu)勢利用起來，并達到最終應用效果，服務到頭部企業(yè)，讓應用更好用、寫作更有效等，這些機會都是“術業(yè)有專攻”。
退一步講，以前街上會有制作帽子、鞋子、衣服全套的商家，但后來就回歸到帽子做帽子、鞋子做鞋子、衣服做衣服。因此產(chǎn)業(yè)想要健康發(fā)展，就應該專業(yè)的人做專業(yè)的事，分工細致，讓每個技術團隊專注在大模型開發(fā)上，給他們時間，讓他們?nèi)?chuàng)新，而應用開發(fā)團隊就專注在需求方面，帶來更多的場景。
“我認為這個賽道中，只要有需求就會有企業(yè)價值存在。”孫彬說，“這是一個百花齊放的時代，希望資本團隊能給科創(chuàng)團隊多一點時間，讓我們在這個土壤當中多做一點創(chuàng)新的事情。”
七、前置安全風險考量，讓技術風險更可控
人工智能發(fā)展得越快，其版權、安全性等問題越受到關注。此前已經(jīng)有人用AIGC去做一些令人不寒而栗的事，比如指導人通過特殊渠道購買槍支或制造危險化學品等等?；诖?，張國仁拋出一個問題：AI引發(fā)的安全風險會成為阻礙技術發(fā)展的障礙嗎？可能的解決途徑會是什么？
黃東延談道，各方已經(jīng)在采取措施來規(guī)避這些風險。首先從國家層面上制定法律法規(guī)，相應公司在開發(fā)產(chǎn)品的過程中遵守這些法律法規(guī)；其次，技術人員要重視開發(fā)過程的安全，同時公司制定監(jiān)管制度，過濾掉涉及數(shù)據(jù)、模型訓練過程中不好的東西。第三，要讓大眾提高安全意識。第四，制定安全、倫理、道德、價值觀相關的標準，企業(yè)在開發(fā)過程中將其嵌入?！氨娝苤?，人有兩面性，在這個過程中，如何把正面激發(fā)出來，就需要有中心思想來指導這些人去做?！秉S東延說。
孫彬認為大家不必過于擔憂，任何科技剛出來時都會有正面性和負面性，但仍要看重科技的創(chuàng)新性。
當汽車代替馬車時，雖然取代了馬車夫，但也變革了交通行業(yè)。計算機的出現(xiàn)也可能產(chǎn)生很多涉黃涉暴的負面影響，但它同樣帶動了產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。今天大語言模型等提效工具也是如此，它們一定會給行業(yè)帶來收益，但是也會帶來負面影響，關鍵是要做到可控。
竹間智能十分看重這幾點：首先是嚴格按照數(shù)據(jù)管理規(guī)范來處理客戶數(shù)據(jù)，避免客戶數(shù)據(jù)泄漏和惡意使用，保證安全性；第二，在人工智能生成的內(nèi)容中，建立專業(yè)團隊來完成對惡意寫作情況的鑒別判別、阻止。將好技術引向正確的方向，帶來收益，這才是王者之道。
八、通用人工智能已經(jīng)在路上，到來時間比預期要快
最后，張國仁將話題拉回到一個探討AI未來的終極話題，大模型被視作是當前離通用人工智能最近的技術路徑，各位分別如何定義通用人工智能（AGI）？它要解決的終極問題是什么？
黃東延說，大模型的到來說明通用人工智能在路上，并不是終極的。優(yōu)必選也將深挖垂直領域，并會在大模型方面做得越來越好。通用人工智能和垂直領域人工智能是相輔相成的，大廠做通用人工智能，大多數(shù)是提供一個平臺，垂直領域的人工智能則是產(chǎn)業(yè)上做深入開發(fā)。
梁宇認為通用人工智能一定會到來，而且時間不會太晚，甚至比預期要快。但通用人工智能更多解決的是理性問題，它可以推理、學習、考試。計算機越來越像人，解決人10%、20%的效率、工作問題已經(jīng)足夠。因為每個人自己就是一個大語言模型，當人日常進行語言交流時，其中有90%的廢話，蘊含了大量情緒信號，只有10%真正有用并被拿來做推理。
此外，人所有的感知來自于信號，觸覺、嗅覺、溫度的感知等。蘋果砸下來后，牛頓發(fā)現(xiàn)萬有引力定律。但如果計算機沒有這種感知信號，無論怎樣它都會被鎖死在那個地方。
未來，通用人工智能一定會讓人很驚艷，完成現(xiàn)在很多白領做的基礎性工作、推理出很多蛋白質(zhì)分子、在我們不知道的情況下面做得更有效率，但是很難和真正的人并駕齊驅(qū)。
孫彬認為，通用人工智能的確是通過ChatGPT現(xiàn)象印證了一步、走近了一步，但我們更應該看到的是，通用人工智能來了以后產(chǎn)業(yè)的變化。今天，大語言模型會讓所有應用的交互方式發(fā)生改變，會讓以后陪伴家人用機器人來補充和完成，會讓以后的智能家居真正做到像《鋼鐵俠》賈維斯一樣的呼喚和使用，并改變很多辦公、書寫的習慣。
通用人工智能的發(fā)展改變最多的是將來，因此，我們現(xiàn)在需要做的是共建。孫彬說：“我們希望少走彎路，不要把煉大模型變成煉丹，很多不是專業(yè)的團隊不要浪費資源，能真正讓專業(yè)團隊聚焦在這里面形成有效產(chǎn)品，讓落地的團隊跟產(chǎn)業(yè)“握手”提高效率，讓產(chǎn)業(yè)發(fā)展更快，不要讓資本無端投入，讓時間、效率、團隊都走在正確的路上?！?/p>
同時他堅信：“我們會趕超其它國家，因為我們有最好的團隊、最好的市場土壤、相對來說過去二三十年行業(yè)里面的帶頭人，為什么我們不能成呢？”
結語：通用人工智能元年已至
從《2001太空漫游》、《鋼鐵俠》賈維斯到《流浪地球》的Moss，這些經(jīng)典電影都為我們描繪出了人們對人工智能未來形態(tài)的想象與期待。看向未來，張國仁問道，假設從10年后回頭看今天這一波AIGC應用創(chuàng)新，對科技產(chǎn)業(yè)和人類社會的意義和影響會是怎樣？
梁宇感慨道，恐怕當回頭看時，會發(fā)現(xiàn)我們對未來十年做的預測肯定都是錯的，所以只能浪漫地想象一下。從十年之后看今天會發(fā)現(xiàn)，這是對計算機交互方式的改變，讓人們不再去學復雜的語言就能和計算機更自然的交流。
計算機發(fā)展到這一天也突然按照人類想象的那樣，好像有了一些智能，能夠和人去交互，而事實上這只是一個開始。今天可能某種程度上會成為通用人工智能開始的元年，從今天起，它們慢慢像水和電一樣滲透到人們的生活、工作、商業(yè)的方方面面里。
黃東延也相信，現(xiàn)在是通用人工智能的起始點，大模型會滲透到人們?nèi)粘Ｉ町斨腥ジ淖兘换シ绞?、編碼方式。現(xiàn)在所有計算機要實現(xiàn)的功能都采用編碼形式，但未來人們可能使用自然語言就可以實現(xiàn)任何機器人的功能編碼。暢想十年后，各個行業(yè)模型可能都會滲透到各行各業(yè)中。
她借用優(yōu)必選CEO周劍說的一句話：“讓智能機器人走進千家萬戶?！倍?strong>ChatGPT的出現(xiàn)，使得他們看到智能機器人走進千家萬戶能成為現(xiàn)實。
孫彬提起竹間智能帶頭人說過的一句話，未來每個人都應該擁有自己的機器人?；赝?0年前我們身邊最智能的是什么？十年前我們怎么用手機和智能體？十年后每個人都應該有一個自己的智能體，幫自己做家務、工作等，在提高工作效能的同時，讓人們有更多時間享受生活。
最后，張國仁總結道，十年后回看，應該有不少現(xiàn)在覺得習以為常的事情，到時候會變得不尋常，以當下視角而言，這就像人們現(xiàn)在已經(jīng)習慣使用電子支付，與十年前或更早的采用現(xiàn)金支付方式之間的關系，通用人工智能的發(fā)展可能也會類似這樣，同時帶來更廣泛和深遠的影響。
