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qiyongpipeihou，xitongjiangzidongjisuanbingzaipipeifuwuqizhongzhaodaomanzuninheduifangyaoqiuderenyuanyinghunkongjiandeyinghunkaiqitiaojianyouerdatangzhenlongmanvbanshouyouxiazaimeiyichangzhandoudoushichongmanzhewuxiandejingjizuozhanjiqing，xiangdangdecijine；tuxingshuoming，xiangxidebuzhouhetiexindetishi，yibangzhuninzuohaoshiwu！nikeyiqingsongdiwanhongbeiyouxi，xiangshouchufangdelequ生(sheng)成(cheng)式(shi)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)：在(zai)改(gai)變(bian)世(shi)界(jie)的(de)路(lu)上(shang)

很(hen)少(shao)有(you)技(ji)術(shu)像(xiang)生成式人工智能這(zhe)樣(yang)，受(shou)到(dao)的評(ping)價(jia)如(ru)此(ci)分(fen)化(hua)。所(suo)謂(wei)生成式人工智能（AIGC），是(shi)指(zhi)能夠(gou)根(gen)據(ju)提(ti)示(shi)生成文(wen)本(ben)、圖(tu)像或(huo)其(qi)他(ta)信(xin)息(xi)的人工智能系(xi)統(tong)。去(qu)年(nian)11月(yue)誕(dan)生的ChatGPT是其中(zhong)最(zui)知(zhi)名(ming)的代(dai)表(biao)。

追(zhui)捧(peng)者(zhe)認(ren)為(wei)它(ta)和(he)互(hu)聯(lian)網(wang)、鉛(qian)字(zi)印(yin)刷(shua)术、電(dian)的發(fa)明(ming)同(tong)等(deng)重(zhong)要(yao)，微(wei)軟(ruan)联合(he)創(chuang)始(shi)人蓋(gai)茨(ci)說(shuo)：“人工智能有能力(li)改变世界。”恐(kong)懼(ju)者认为它是“人類(lei)未(wei)來(lai)文明的最大(da)風(feng)險(xian)之(zhi)壹(yi)”，特(te)拉(la)斯(si)首(shou)席(xi)執(zhi)行(xing)官(guan)馬(ma)斯克(ke)猜(cai)測(ce)它有可(ke)能控(kong)制(zhi)甚(shen)至(zhi)毀(hui)滅(mie)人类文明。不(bu)屑(xie)一顧(gu)者认为“它的智商(shang)甚至不如狗(gou)”，图靈(ling)獎(jiang)得(de)主(zhu)楊(yang)立(li)昆(kun)斷(duan)言(yan)，“5年內(nei)，就(jiu)沒(mei)人用(yong)ChatGPT了(le)。”

在本文寫(xie)作(zuo)過(guo)程(cheng)中，記(ji)者請(qing)ChatGPT写一篇(pian)介(jie)紹(shao)生成式人工智能的文章(zhang)。它生成的文章標(biao)題(ti)頗(po)能體(ti)現(xian)人类愛(ai)與(yu)恐惧交(jiao)織(zhi)的情(qing)緒(xu)——“釋(shi)放(fang)生成式人工智能的创造(zao)力：改变科(ke)技並(bing)引(yin)发對(dui)人类的威(wei)脅(xie)”。

興(xing)奮(fen)与困(kun)惑(huo)

对生成式人工智能的追捧来自(zi)它超(chao)乎(hu)人类預(yu)期(qi)強(qiang)大能力。ChatGPT所基(ji)於(yu)的大模(mo)型(xing)GPT-4在各(ge)種(zhong)测試(shi)中的表现令(ling)人吃(chi)驚(jing)：順(shun)利(li)通(tong)过统一律(lv)師(shi)考(kao)试，得分高(gao)于90%的人类考生；參(can)加(jia)生物(wu)奧(ao)林(lin)匹(pi)克競(jing)賽(sai)，擊(ji)敗(bai)了99%的人类考生；還(hai)在大學(xue)藝(yi)术史(shi)、生物学等課(ke)程考试中名列(lie)前(qian)茅(mao)。

对生成式人工智能的恐惧来自人們(men)对它的困惑——它的能力從(cong)何(he)而(er)来，連(lian)開(kai)发者都(dou)無(wu)法(fa)完(wan)全(quan)明白(bai)。这与过去的程序(xu)完全不同，傳(chuan)统上，程序員(yuan)开始編(bian)写代碼(ma)前，在腦(nao)中已(yi)經(jing)設(she)計(ji)好(hao)了，可以(yi)解(jie)释機(ji)器(qi)要做(zuo)什(shen)麽(me)。但(dan)人工智能基于的机器学習(xi)模型本質(zhi)上是“黑(hei)匣(xia)子(zi)”，研(yan)究(jiu)人员并不全然(ran)知道(dao)它如何生成内容(rong)。復(fu)旦(dan)大学大數(shu)据研究院(yuan)教(jiao)授(shou)趙(zhao)星(xing)说：“人们將(jiang)数据一股(gu)脑往(wang)模型裏(li)面(mian)扔(reng)，至于出(chu)来的是什么，卻(que)没有明確(que)的预期。”很明顯(xian)，在技术層(ceng)面上，生成式人工智能存(cun)在内生不确定(ding)性(xing)。

不管(guan)人们对生成式人工智能的態(tai)度(du)如何，它的火(huo)熱(re)却是不爭(zheng)的事(shi)實(shi)。ChatGPT推(tui)出兩(liang)個(ge)月後(hou)，月活(huo)躍(yue)用戶(hu)就達(da)到了1億(yi)，成为有史以来增(zeng)長(chang)最快(kuai)的應(ying)用程序。緊(jin)隨(sui)ChatGPT，中美(mei)主要科技企(qi)業(ye)接(jie)连推出了各自的生成式人工智能產(chan)品(pin)。PitchBook数据显示，僅(jin)在2022年，生成式人工智能赛道就发生了78筆(bi)投(tou)資(zi)，總(zong)融(rong)资金(jin)額(e)超过13.7亿美元(yuan)，幾(ji)乎相(xiang)當(dang)于过去5年的融资总和。据Research and Markets预测，2020年至2024年，全球(qiu)数字内容市(shi)場(chang)将增长5198.3亿美元，年复合增长率(lv)达15%。

自从iPhone出现以来，人们对一項(xiang)新(xin)技术能够改变行业的信念(nian)从未如此之深(shen)。雲(yun)计算(suan)公(gong)司(si)紛(fen)纷跟(gen)進(jin)，开发、銷(xiao)售(shou)基于大模型的产品；电子商務(wu)公司希(xi)望(wang)借(jie)生成式人工智能改变经營(ying)模式；社(she)交媒(mei)体平(ping)臺(tai)上充(chong)斥(chi)著(zhe)机器人写的帖(tie)子……

面对生成式人工智能可能帶(dai)来的风险，監(jian)管、規(gui)範(fan)的呼(hu)聲(sheng)也(ye)逐(zhu)漸(jian)增强。意(yi)大利数据保(bao)護(hu)局(ju)于3月31日(ri)宣(xuan)布(bu)暫(zan)時(shi)停(ting)止(zhi)使(shi)用ChatGPT，并已就ChatGPT涉(she)嫌(xian)違(wei)反(fan)数据收(shou)集(ji)规則(ze)展(zhan)开調(tiao)查(zha)。歐(ou)洲(zhou)数据保护委(wei)员會(hui)于4月13日表示，正(zheng)在成立一个特別(bie)工作組(zu)，幫(bang)助(zhu)欧盟(meng)各國(guo)应对ChatGPT，促(cu)进欧盟各国之間(jian)的合作。4月11日，我(wo)国国家(jia)互联网信息辦(ban)公室(shi)发布了《生成式人工智能服(fu)务管理(li)办法（征(zheng)求(qiu)意見(jian)稿(gao)）》，擬(ni)对规范生成式人工智能在我国的开发及(ji)应用。

被(bei)改变的生产邏(luo)輯(ji)

人们对于人工智能的理解被重塑(su)了。一位(wei)国内咨(zi)詢(xun)行业的从业者告(gao)訴(su)记者，2023年业界討(tao)論(lun)的人工智能和2022年讨论的人工智能已经不一样了，之前人工智能产业更(geng)多(duo)是基于算法做知識(shi)图譜(pu)，而2023年之后人工智能意味(wei)着大模型、生成式人工智能、自然語(yu)言交互。

实際(ji)上，这种定義(yi)的变化，意味着人类未来生产模式逻辑的改变。

一方(fang)面，生成式人工智能能够强化人工智能技术对传统产业融合滲(shen)透(tou)和改造质效(xiao)。中国銀(yin)行研究院人工智能产业研究员劉(liu)晨(chen)告诉记者，就如同ChatGPT已经可以提供(gong)智能咨询、文稿编写、代码编写、翻(fan)譯(yi)等基礎(chu)工作，生成式人工智能也可以覆(fu)盖文本、音(yin)頻(pin)、图像、視(shi)频等基本内容模态，同时还能进行跨(kua)模态生成，从而賦(fu)能各类細(xi)分行业推動(dong)生产力提升(sheng)。未来，从感(gan)知走(zou)向(xiang)认知，人工智能创造能力会不断增强，走进人类的日常(chang)生活，赋予(yu)萬(wan)物智能。

另(ling)一方面，相較(jiao)于專(zhuan)业生成内容（PGC，Professional Generated Content）和用户生成内容（UGC，User Generated Content），生成式人工智能成本更低(di)、内容更加豐(feng)富(fu)，人工智能实现了从甄(zhen)别、推薦(jian)作用到内容创作者的角(jiao)色(se)轉(zhuan)換(huan)，将成为新一代全行业生产力工具(ju)。

以OpenAI为代表的新技术路線(xian)采(cai)用千(qian)亿参数的大模型訓(xun)練(lian)，在理解需(xu)求时也会更加接近(jin)人类的思(si)維(wei)方式。舉(ju)例(li)来说，过去我们在与智能音箱(xiang)的对話(hua)中，常常会遇(yu)到语音助手(shou)表示不知道的情況(kuang)，这是因(yin)为其背(bei)后的知识图谱相对靜(jing)态。今(jin)后，如果(guo)有了生成式人工智能技术加持(chi)，智能音箱就可以根据外(wai)界的信息綜(zong)合判(pan)断，以概(gai)率方式給(gei)出答(da)案(an)，这更加符(fu)合人类与世界交互的特點(dian)。

此外，生成式人工智能也有望带动数字内容创作、元宇(yu)宙(zhou)、虛(xu)拟人等新兴領(ling)域(yu)加速(su)发展。

国内人工智能热点转移(yi)

过去半(ban)年，国产大模型万眾(zhong)矚(zhu)目(mu)。大模型（LLM）是指具有大量(liang)参数的机器学习模型，可以在训练过程中處(chu)理大规模的数据集。大模型被用来構(gou)建(jian)GPT这样的生成式人工智能模型。

3月16日，百(bai)度推出搭(da)載(zai)文心(xin)大模型的文心一言，对标ChatGPT。百度稱(cheng)文心一言是“新一代知识增强大语言模型”，擁(yong)有人类反饋(kui)的强化学习、知识增强、檢(jian)索(suo)增强和对话增强等能力。

百度之后，一大批(pi)巨(ju)頭(tou)企业跟进发布大模型。4月8日，華(hua)为更新盤(pan)古(gu)大模型。4月10日，商湯(tang)科技推出商量SenseChat。4月11日，阿(e)里巴(ba)巴推出通义千問(wen)。再(zai)之后，360、字節(jie)跳(tiao)动、科大訊(xun)飛(fei)、京(jing)東(dong)、騰(teng)讯、美图……几乎所有的中国互联网巨头都相繼(ji)下(xia)场。对互联网巨头们来说，这场“大模型之戰(zhan)”不得不打(da)，因为这已直(zhi)接關(guan)系到市场对于企业发展前景(jing)的判断。

放眼(yan)全球，中国在大模型数量上絕(jue)不落(luo)后。据科技部(bu)人工智能发展研究中心5月底(di)发布的《中国人工智能大模型地(di)图研究報(bao)告》显示，当前国内10亿参数规模以上的大模型已发布79个，大有“百模大战”之勢(shi)。

与市场热烈(lie)呼声形(xing)成对比(bi)的是，国产大模型的使用体驗(yan)没能惊艷(yan)四(si)座(zuo)。以目前国内人工智能技术发展最快的百度来说，还有諸(zhu)多不成熟(shu)的地方。市场更多反映(ying)为“中规中矩(ju)”。

在训练数据上，国内大模型距(ju)離(li)ChatGPT也有一定差(cha)距。極(ji)客(ke)圈(quan)推测文心一言数据规模在4TB（太(tai)字节）左(zuo)右(you)，而ChatGPT据推测超过了45TB。业内人士(shi)认为，雖(sui)然不少企业宣布接入(ru)大模型，但通用大模型距离实际应用还有段(duan)距离。

国产生成式人工智能仍(reng)在路上

这场人工智能赛道的切(qie)换是突(tu)然的，許(xu)多国产大模型训练得还不够完備(bei)。人们现在看(kan)到的ChatGPT实际上也是多年累(lei)積(ji)的結(jie)果。2019年，OpenAI创始人山(shan)姆(mu)·阿爾(er)特曼(man)完全接手这家公司时，OpenAI资金鏈(lian)瀕(bin)臨(lin)断裂(lie)，业界几乎都不看好通用大模型这條(tiao)赛道。因为当时这类大模型的应用场景还不明确，支(zhi)持这样量級(ji)的大模型产品非(fei)常燒(shao)錢(qian)，这对于任(ren)何一家公司来说都是一个巨大的挑(tiao)战。

后来的故(gu)事世人皆(jie)知，微软用数十(shi)亿美元成功(gong)“餵(wei)”出ChatGPT，重新点燃(ran)了人们对大模型的兴趣(qu)和期待(dai)。

当前，中国在人工智能应用技术领域发展迅(xun)速，如计算机视覺(jiao)、智能语音、自然语言处理等，但在底层算法理论和开发平台等基础技术领域发展节奏(zou)緩(huan)慢(man)。刘晨认为，这很大程度上是因为中国在基础型技术领域科研实力依(yi)然不足(zu)、底层技术人才(cai)儲(chu)备不足。

6月中旬(xun)，中国工程院院士、我国通信领域權(quan)威专家鄔(wu)賀(he)銓(quan)曾(zeng)公开表示，在中国从事人工智能研究的技术人员不算少，但具有架(jia)构设计能力和生成式人工智能数据训练提示师水(shui)平的人才仍然短(duan)缺(que)。AIMiner发布的2022年人工智能全球最具影(ying)響(xiang)力学者榜(bang)單(dan)中，美国在机器学习领域頂(ding)尖(jian)科研学者数量上占(zhan)据绝对優(you)势，位居(ju)全球第(di)一，而中国仅居第四。

这使得生成式人工智能国产化进程中，基础型技术从研发到真(zhen)正应用面临一系列困難(nan)。刘晨举例，以飞槳(jiang)为代表的中国深度学习框(kuang)架正在发展成为更適(shi)合产业需求、更受中国开发者歡(huan)迎(ying)的开源(yuan)开放平台，但由(you)于基础能力不足，且(qie)一项技术从实验室到产业落地至少需要3到6个月时间，国产框架的技术和功能体验并不能滿(man)足开发者的需求，也就很难培(pei)育(yu)起(qi)繁(fan)榮(rong)的人工智能开发应用生态。

也许生成式人工智能有多火热并不那(na)么重要，只(zhi)有从源头做起，才能真正抓(zhua)住(zhu)人工智能技术浪(lang)潮(chao)的主动权。

在本次(ci)世界人工智能大会上，不仅有30多款(kuan)国内外大模型亮(liang)相展会，包(bao)括(kuo)百度文心一言、商汤日日新、科大讯飞星火、华为盘古、清(qing)华大学ChatGLM、复旦大学MOSS等等，还有聚(ju)焦(jiao)于讨论大模型技术演(yan)进、测评标準(zhun)等基础性问题的主、分论壇(tan)。也有企业如华为，宣布将发布大模型训推一体化解決(jue)方案，帮助解决大模型开发及应用成本高、周(zhou)期长、技术难度大等行业痛(tong)点。这些(xie)努(nu)力都将推进国产大模型更好地夯(hang)实基础、協(xie)调开发，共(gong)建完善(shan)的开发生态圈。返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查看更多

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