騰訊科技訊 12月14日，以“智能涌現(xiàn) 數(shù)開(kāi)萬(wàn)物”為主題的騰訊科技Hi Tech Day暨2023數(shù)字開(kāi)物大會(huì)在北京國(guó)家會(huì)議中心召開(kāi)，騰訊科技邀請(qǐng)知名院士、知名經(jīng)濟(jì)學(xué)家、知名大學(xué)教授、研究院院長(zhǎng)、產(chǎn)業(yè)大咖、互聯(lián)網(wǎng)大廠高管、知名科技領(lǐng)域頭部企業(yè)高管、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)高管等共話AI趨勢(shì)。
大會(huì)開(kāi)場(chǎng)，騰訊新聞運(yùn)營(yíng)總經(jīng)理黃晨霞發(fā)表主辦方致辭。她回顧了2023年新技術(shù)的涌現(xiàn)發(fā)展，并提出如何讓這些新技術(shù)打開(kāi)真正的產(chǎn)業(yè)變革之門，為人類社會(huì)創(chuàng)造更多的福祉的思考。黃晨霞表示，在應(yīng)用落地的路上，我們要厘清大模型的基礎(chǔ)還有哪些卡點(diǎn)、AI與產(chǎn)業(yè)結(jié)合的可能性以及AI產(chǎn)品的潛在形式。
在本次大會(huì)上，與會(huì)嘉賓們首先通過(guò)主題演講，從算力、數(shù)據(jù)、治理這幾項(xiàng)AI基礎(chǔ)設(shè)施議題出發(fā)，對(duì)中國(guó)大模型產(chǎn)業(yè)的地基現(xiàn)狀和未來(lái)目標(biāo)展開(kāi)了深入剖析與分享。
演講主題覆蓋算力瓶頸的解決路徑、數(shù)據(jù)共享的基本框架、數(shù)據(jù)治理的核心卡點(diǎn)。在大會(huì)的第二篇章，業(yè)界人士、投資人及專家深入大模型落地的過(guò)程，拆解變革發(fā)生的形式和產(chǎn)業(yè)落地的具體方法，通過(guò)三場(chǎng)圓桌論壇，嘉賓們圍繞AI對(duì)產(chǎn)業(yè)和用戶帶來(lái)的種種潛在影響和可能性各抒己見(jiàn)。
一、無(wú)限可能：今天涌現(xiàn)的信息會(huì)通往無(wú)數(shù)的未來(lái)
“如何讓這些今年新涌現(xiàn)出的技術(shù)打開(kāi)真正的產(chǎn)業(yè)變革之門，進(jìn)一步為人類社會(huì)創(chuàng)造更多的福祉？這個(gè)問(wèn)題潛藏著太多可能性和模糊之處?！?這正是這次問(wèn)題探討的契機(jī)，即通過(guò)嘉賓的討論去厘清2023年爆發(fā)的新技術(shù)在未來(lái)的可能性。
騰訊新聞運(yùn)營(yíng)總經(jīng)理黃晨霞認(rèn)為，2023年的技術(shù)進(jìn)步“不同尋常”，可以稱為新一輪工業(yè)革命的起點(diǎn)。針對(duì)當(dāng)下展現(xiàn)出無(wú)窮潛力的AI技術(shù)，她提出了三個(gè)問(wèn)題:“通往AGI的路上，我們還需要邁過(guò)哪些障礙？“、”大模型將如何嵌入行業(yè)？“以及“AI所帶來(lái)的前所未有的能力將帶來(lái)什么產(chǎn)品上的可能型”。
針對(duì)大家面對(duì)新技術(shù)時(shí)的矛盾心態(tài)，黃晨霞認(rèn)為焦慮可以理解，但不應(yīng)導(dǎo)向貿(mào)然行動(dòng)，而是應(yīng)該更深入地進(jìn)行思考。對(duì)于復(fù)雜問(wèn)題的解法，黃晨霞表示，雖然我們面對(duì)的著諸多的挑戰(zhàn)，但在討論這些問(wèn)題的過(guò)程中，涌現(xiàn)的信息會(huì)通往無(wú)數(shù)的未來(lái)。
2023年對(duì)于科技產(chǎn)業(yè)和人類未來(lái)的特殊意義，科智集團(tuán)董事長(zhǎng)、數(shù)字開(kāi)物創(chuàng)始人黃超在主辦方主題演講中也表示，2023年是全球數(shù)字科技領(lǐng)域重要的變革之年，也是中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)篤定前行的提速之年。在這樣的科技革新背景之下，數(shù)字化正在成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)一種變革性力量。
二、AI算力：中國(guó)已經(jīng)有了能和A100對(duì)標(biāo)的GPU生產(chǎn)能力
針對(duì)AI發(fā)展的硬件基石：算力的構(gòu)建，國(guó)資委科技強(qiáng)國(guó)智庫(kù)專家委員會(huì)主任、中國(guó)科學(xué)院教授廖奇為發(fā)表“中國(guó)芯賦能智能算力，助力數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展”的主題演講，分享了目前國(guó)內(nèi)解決算力瓶頸的最新實(shí)踐和進(jìn)展。
進(jìn)入AI時(shí)代，GPU和廣義AI芯片逐漸取代CPU成為算力發(fā)展的核心。在中美大國(guó)博弈、芯片出口限制層層加碼的環(huán)境下，中國(guó)如何在GPU的研發(fā)和制造方面破局? 廖奇為認(rèn)為，廣義的算力才決定了一個(gè)國(guó)家未來(lái)真正的競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力。
除了硅基芯片以外，中科院目前還有幾個(gè)方向正在推進(jìn)，包括量子芯片、仿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片的設(shè)計(jì)。但廖奇為也強(qiáng)調(diào)稱，中國(guó)已經(jīng)有了自己的GPU設(shè)計(jì)生產(chǎn)能力，并進(jìn)行了產(chǎn)業(yè)化的布局。經(jīng)過(guò)其團(tuán)隊(duì)的努力，已經(jīng)突破自主RPP架構(gòu)技術(shù)難關(guān)。其團(tuán)隊(duì)“通過(guò)14納米常規(guī)的GPU工藝生產(chǎn)出的芯片，已經(jīng)可以與NVIDIA的A100對(duì)標(biāo)。作為一種低能耗、低成本、高集成的解決方案，該GPU跟NVIDIA同類芯片相比，邊緣計(jì)算甚至可以達(dá)到1/27的能耗比。”廖奇為還表示，這一GPU芯片的第二代正在進(jìn)一步研發(fā)，很快就會(huì)流片。
三、數(shù)據(jù)：只有安全流通的數(shù)據(jù)才有價(jià)值
數(shù)據(jù)是AI發(fā)展的另一個(gè)重要基石。近日微軟發(fā)布的最新小模型Phi-2就通過(guò)優(yōu)化數(shù)據(jù)供給，使其能力提升至比它大25倍的大模型同等的水平。而中文數(shù)據(jù)在大模型發(fā)展中的利用還遠(yuǎn)未達(dá)到充分。
對(duì)此，中國(guó)人民大學(xué)交叉科學(xué)研究院院長(zhǎng)、教育部長(zhǎng)江學(xué)者、特聘教授楊東教授發(fā)表了主題演講“從數(shù)據(jù)大國(guó)到數(shù)據(jù)強(qiáng)國(guó)：數(shù)據(jù)要素在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的角色”，試圖厘清中國(guó)數(shù)據(jù)應(yīng)用方面的諸多卡點(diǎn)，并豎起了向數(shù)據(jù)強(qiáng)國(guó)轉(zhuǎn)換的道標(biāo)。
針對(duì)大模型為何沒(méi)有在中國(guó)最早出現(xiàn)的問(wèn)題，楊東指出，過(guò)去移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，中國(guó)存在嚴(yán)重的數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)主義。為什么大模型不能及早地產(chǎn)生和發(fā)展？主要原因不在于算力，也不在于算法，在于數(shù)據(jù)沒(méi)有互聯(lián)互通。
為了解決數(shù)據(jù)壟斷，開(kāi)放共享度低的問(wèn)題，楊東提出，要建立基于三權(quán)的數(shù)據(jù)收益分配機(jī)制。 針對(duì)目前來(lái)自用戶的數(shù)據(jù)確權(quán)困難問(wèn)題，楊東將其比喻為數(shù)字時(shí)代的“土改”，要讓數(shù)據(jù)變成“能夠獲得價(jià)值的利益公平合理地分配給多元的流通主體”。這樣無(wú)論是個(gè)人、企業(yè)還是政府，都可以在數(shù)據(jù)價(jià)值創(chuàng)造過(guò)程中做出貢獻(xiàn)，獲得收益分配。針對(duì)數(shù)據(jù)的重要性，楊東表示“十年后的今天，數(shù)據(jù)要素層可能會(huì)成為我們的主體和根本的未來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力量”。
數(shù)據(jù)流通的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)安全。只有在保障隱私和版權(quán)的基礎(chǔ)上，產(chǎn)生于每個(gè)用戶的數(shù)據(jù)才能被放心地使用和商業(yè)化。
對(duì)此，中國(guó)信息通信研究院云大所大數(shù)據(jù)與區(qū)塊鏈部主任姜春宇在此次大會(huì)上發(fā)表了主題為“AI數(shù)據(jù)治理發(fā)展思考”的演講。
針對(duì)安全和隱私的風(fēng)險(xiǎn)、生成內(nèi)容、合成內(nèi)容如何管理、大模型的幻覺(jué)問(wèn)題這些數(shù)據(jù)應(yīng)用中的核心風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，姜春宇表示需要構(gòu)建全生命周期的數(shù)據(jù)安全與隱私的保護(hù)能力，覆蓋整個(gè)訓(xùn)練過(guò)程。
針對(duì)幻覺(jué)問(wèn)題，“不同的領(lǐng)域真實(shí)性、準(zhǔn)確性可以有些規(guī)則約束，內(nèi)容生成要求、監(jiān)測(cè)機(jī)制和真實(shí)性評(píng)估，有害性問(wèn)題可以通過(guò)內(nèi)容識(shí)別和過(guò)濾自動(dòng)檢測(cè)+人工審核”，但目前國(guó)內(nèi)這些領(lǐng)域都處于空白階段，亟需被完善。
據(jù)姜春宇表示，信通院正在撰寫一本人工智能數(shù)據(jù)治理的白皮書(shū)，目的就是建立這一領(lǐng)域的方法和規(guī)則體系。
除了安全方面的提升，姜春宇還強(qiáng)調(diào)了數(shù)據(jù)質(zhì)量的價(jià)值：沒(méi)有好的數(shù)據(jù)，模型的能力肯定會(huì)有所欠缺。目前的現(xiàn)狀是國(guó)內(nèi)IT發(fā)展路徑是先污染后治理，所以質(zhì)量普遍偏差，需要有數(shù)據(jù)質(zhì)量相關(guān)的評(píng)價(jià)維度變化，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量的工藝和工程能力需要加強(qiáng)。
四、AI+產(chǎn)業(yè)：漸進(jìn)式創(chuàng)新在B端落地，顛覆式創(chuàng)新在C端大放異彩
在解決大模型基礎(chǔ)問(wèn)題的同時(shí)，產(chǎn)業(yè)方面的應(yīng)用和實(shí)踐已經(jīng)被提上日程。在這一新技術(shù)所展現(xiàn)出的強(qiáng)大可能性之時(shí)，整個(gè)產(chǎn)業(yè)將如何被改變可能是當(dāng)下一般企業(yè)最為關(guān)注的問(wèn)題。對(duì)此，竹間智能總裁兼COO孫彬在“AI大語(yǔ)言模型爆發(fā)的產(chǎn)業(yè)變革”的發(fā)言中，分享了他作為AI變革一線企業(yè)家的見(jiàn)解。
孫彬表示，大語(yǔ)言模型把生產(chǎn)力的三要素解決了，因此它一定會(huì)在To B端帶來(lái)被使用的生產(chǎn)力。這一生產(chǎn)力后續(xù)的承載模式就是以大語(yǔ)言模型為基礎(chǔ)的數(shù)字員工，它是成本和效率完美的結(jié)合體。因?yàn)榇竽Ｐ湍転槠髽I(yè)提效，誰(shuí)也無(wú)法阻擋這一趨勢(shì)。孫彬認(rèn)為“作為甲方和行業(yè)從業(yè)者都應(yīng)該記住，不能變成大模型的業(yè)務(wù)不是好業(yè)務(wù)?！?/p>
對(duì)于企業(yè)使用AI大模型，孫彬建議采用外部購(gòu)買和聯(lián)合建設(shè)的方式，如果不是行業(yè)頭部企業(yè)，沒(méi)有自己足夠的IT開(kāi)發(fā)實(shí)力的企業(yè)，不建議去做自研開(kāi)發(fā)。對(duì)于大語(yǔ)言模型未來(lái)的發(fā)展，孫彬認(rèn)為，它會(huì)變成大家的工作依賴、能力依賴和生活依賴，就像現(xiàn)在手機(jī)成為大家的依賴一樣。
由AI可能攪亂自己的工作和生活引發(fā)“AI焦慮癥”在今年從企業(yè)家到職員間都開(kāi)始流行，焦慮的根本就在于害怕被新技術(shù)顛覆。對(duì)此，昆侖萬(wàn)維董事長(zhǎng)、CEO方漢先生，英諾天使基金合伙人王晟以及騰訊科技《AI未來(lái)指北》欄目主理人郭曉靜就“生成式AI的爆發(fā)會(huì)帶來(lái)顛覆式的創(chuàng)新還是漸進(jìn)性迭代？”這個(gè)問(wèn)題展開(kāi)了討論。
對(duì)于AI帶來(lái)的顛覆，王晟表示，一個(gè)新的技術(shù)范式從產(chǎn)生到變得成熟有其時(shí)間點(diǎn)，明年可能是應(yīng)用的元年。但今年絕對(duì)不是這個(gè)時(shí)間點(diǎn)，今年是Infra（基礎(chǔ)設(shè)施）之年。他進(jìn)一步說(shuō)明，AI和產(chǎn)業(yè)的結(jié)合并非剛剛開(kāi)始，大模型只是拓寬了融合可能，但在業(yè)務(wù)模式未改變的情況下，這種進(jìn)步依然會(huì)是漸進(jìn)的。
對(duì)此，方漢補(bǔ)充說(shuō)：“漸進(jìn)式創(chuàng)新會(huì)在B端落地比較快，顛覆式創(chuàng)新是在C端大放異彩?！彼J(rèn)為AI這波浪潮一定會(huì)從小企業(yè)中誕生新的C端巨頭。
對(duì)于最近廣受討論的AI Native（AI原生）這個(gè)概念，兩位嘉賓也表達(dá)了非常明確的觀點(diǎn)。方漢認(rèn)為“AI Native完全是一個(gè)偽命題。“王晟則認(rèn)為AI就是一個(gè)工具，也是過(guò)去應(yīng)用的延伸，和Native關(guān)聯(lián)有限。
五、AI+工業(yè)：并非所有企業(yè)都需要，落地要靠專家模型
對(duì)于很多走得更快的公司而言，AI早已是一個(gè)非常熟悉的概念，大模型的出現(xiàn)更多的，是帶來(lái)了AI能力的躍遷和形式的變化。因此面對(duì)這次AI浪潮，他們可能已經(jīng)有了比較明確的路線和思考。但對(duì)于制造業(yè)來(lái)講，大模型這個(gè)概念更加陌生和遙遠(yuǎn)。上一波數(shù)字化變革還沒(méi)有消化完全，就要面對(duì)新的技術(shù)范式轉(zhuǎn)變。是否要變，何時(shí)要變是制造業(yè)從業(yè)者面對(duì)的第一個(gè)難題。
雖然AI帶來(lái)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢(shì)已經(jīng)非常明顯，但作為企業(yè)應(yīng)該如何落地，行業(yè)中目前主流的解決方案是什么？思謀科技SmartMore聯(lián)合創(chuàng)始人劉樞作為AI在工業(yè)實(shí)踐中實(shí)踐者，通過(guò)“IndustryGPT：工業(yè)大模型的實(shí)踐與思考”的主題演講，提供了他的解決方案。
劉樞表示，通用大模型雖然已經(jīng)很好，但面對(duì)專業(yè)領(lǐng)域、專業(yè)知識(shí)還是相對(duì)匱乏的，能力也是需要提升的。因此在真正工業(yè)場(chǎng)景落地的時(shí)候，還需要對(duì)應(yīng)的模型，也就是IndustyGPT。
解決專業(yè)知識(shí)的方式就是提供只有行業(yè)才有的專業(yè)數(shù)據(jù)。在訓(xùn)練IndustryGPT的時(shí)候，劉樞的團(tuán)隊(duì)收集了大概500億Tokens的原始數(shù)據(jù)，相當(dāng)于10萬(wàn)個(gè)博士的閱讀量。除此之外，為了應(yīng)對(duì)工業(yè)具體的場(chǎng)景，他們精簡(jiǎn)了上下文長(zhǎng)度，讓模型的輸出更符合操作的要求。
為讓業(yè)界更了解AI與制造業(yè)融合的前沿觀點(diǎn)，中國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院智能所副所長(zhǎng)顧維璽、北京信息化和工業(yè)化融合服務(wù)聯(lián)盟理事長(zhǎng)閆同柱、中工互聯(lián)科技集團(tuán)董事長(zhǎng)智振與騰訊云智能制造首席專家邴金友帶來(lái)一場(chǎng)精彩的主題對(duì)話：“大模型是制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方向的必選項(xiàng)嗎？”
閆同柱表示，對(duì)不同的企業(yè)大模型的意義也有所不同。高端制造業(yè)積極擁抱是因?yàn)楦叨酥圃鞓I(yè)本身對(duì)知識(shí)的要求比較密集，大模型起到的是優(yōu)化作用，有比較大的價(jià)值。但傳統(tǒng)制造業(yè)來(lái)說(shuō)，它的數(shù)據(jù)量不大，而大模型的門檻相對(duì)比較高，投入產(chǎn)出比并不那么明確。
騰訊云智能制造首席專家邴金友認(rèn)為，工業(yè)企業(yè)在接納大模型方面存在兩個(gè)問(wèn)題，一是成本問(wèn)題，數(shù)據(jù)散，模型訓(xùn)練成本高；二是幻覺(jué)問(wèn)題，工業(yè)里面要么是經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，需要100%正確，大模型難以達(dá)成。
針對(duì)邴金友提到大模型的幻覺(jué)問(wèn)題，中工互聯(lián)科技集團(tuán)董事長(zhǎng)智振表示，現(xiàn)在工業(yè)大模型已經(jīng)能夠做到的專家系統(tǒng)100%無(wú)害化，90%以上的準(zhǔn)確度。具有落地的基礎(chǔ)。
雖然現(xiàn)階段大模型并不能適用所有工業(yè)場(chǎng)景，但其擅長(zhǎng)的場(chǎng)景已經(jīng)有了很多落地的實(shí)例。邴金友表示，在客服，流程管理、人力資源、營(yíng)銷、內(nèi)容產(chǎn)出和設(shè)計(jì)方面大模型的使用已經(jīng)有了廣泛的實(shí)踐。
對(duì)于大模型對(duì)工業(yè)的意義，閆同柱還提出了另一個(gè)角度，他表示中國(guó)工的工業(yè)知識(shí)和工業(yè)數(shù)據(jù)在很多地方都因?yàn)槿瞬烹x職被遺失了，并沒(méi)有轉(zhuǎn)化為企業(yè)的知識(shí)資產(chǎn)，所以很多創(chuàng)新都是在重復(fù)造輪子，但大模型的出現(xiàn)可以更有效的將經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用的知識(shí)資產(chǎn)。
六、AI+產(chǎn)品：AI會(huì)解決關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)問(wèn)題，圖像處理類應(yīng)用可能出西安首個(gè)爆款
自從大模型誕生之始，GPT會(huì)替代搜索，文生圖軟件將重塑攝影繪畫軟件等預(yù)測(cè)就一直不絕于耳。但現(xiàn)在看到的更多的是融合而非顛覆，大模型和各個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景的關(guān)系更多變成了互相融合，融合也是一種改變，對(duì)于想尋找機(jī)會(huì)的創(chuàng)業(yè)者來(lái)講，抓住被AI改變最大的場(chǎng)景，就可能尋到一片新的藍(lán)海。
騰訊科技創(chuàng)作者胡俊、昆仲資本投資副總裁陳希、清華大學(xué)交叉信息學(xué)院助理教授袁洋、木牛機(jī)器人CEO郭林與騰訊科技創(chuàng)作者、互聯(lián)網(wǎng)基金公司AI業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人張仁杰在對(duì)“哪些應(yīng)用場(chǎng)景最先被AI改變”的討論中開(kāi)始了一場(chǎng)AI機(jī)遇的富礦勘察。
陳希先分析了AI的產(chǎn)業(yè)圖景，他把AI分成了三層：基礎(chǔ)大模型層、中間層和應(yīng)用層，基礎(chǔ)大模型層是壁壘最高的，應(yīng)用層是最有發(fā)展機(jī)會(huì)的。
應(yīng)用層有哪些機(jī)遇？袁洋認(rèn)為，大模型更擅長(zhǎng)system1的思維方式，但現(xiàn)在通過(guò)對(duì)大模型思維流程的調(diào)整，更復(fù)雜的領(lǐng)域，如醫(yī)療、教育和法律也有被覆蓋的可能。這些領(lǐng)域的價(jià)值是很高的。郭林認(rèn)為，在場(chǎng)景落地中AI解決不了所有問(wèn)題，但會(huì)解決關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)問(wèn)題。
與過(guò)往的產(chǎn)品不同，大模型的場(chǎng)景覆蓋更廣。陳希表示，大模型時(shí)代產(chǎn)品的特點(diǎn)就是沒(méi)有辦法特別明確地說(shuō)To C還是To B，它既能讓C端用戶玩起來(lái)，也能夠在B端產(chǎn)生價(jià)值。同時(shí)，這也是張仁杰在試用過(guò)市面上比較火的AI產(chǎn)品后的感受。在Killer App的現(xiàn)狀和未來(lái)方面，他認(rèn)為ChatGPT在海外已經(jīng)算是Killerapp了，但國(guó)內(nèi)還沒(méi)有。這主要是因?yàn)閲?guó)內(nèi)普通用戶的使用場(chǎng)景很難跟AI結(jié)合。對(duì)于未來(lái)，他認(rèn)為普通C端用戶對(duì)圖像處理類應(yīng)用有更強(qiáng)需求，可能會(huì)出現(xiàn)第一個(gè)爆款。
