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在當今技術(shù)迅速發(fā)展的時代，生成式人工智能與大模型正成為推動產(chǎn)業(yè)變革的重要力量。隨著AI技術(shù)的不斷成熟與普及，它的應(yīng)用已從個人領(lǐng)域擴展至企業(yè)層面，廣泛覆蓋各行各業(yè)。

那么，新技術(shù)究竟會給產(chǎn)業(yè)帶來哪些積極影響？它又將如何平穩(wěn)落地到場景？近日，在用友主辦的“2024全球商業(yè)創(chuàng)新大會”上，中國科學院院士、清華大學人工智能研究院名譽院長張鈸發(fā)表了主題為《生成式人工智能時代的產(chǎn)業(yè)》的演講。

會上，張鈸院士從能力、應(yīng)用、架構(gòu)、趨勢等幾個維度，詳盡闡述了學術(shù)界關(guān)于大模型的洞察與思考，全面剖析了大模型的演進路徑，就該技術(shù)的應(yīng)用前景、挑戰(zhàn)及其在不同領(lǐng)域的實際應(yīng)用展開了深入探討。

大語言模型“三大能力”與“一大缺陷”不容忽視

會上，張鈸院士探討了生成式人工智能的核心優(yōu)勢及其可能帶來的挑戰(zhàn)。目前，在大模型發(fā)展的進程中，已呈現(xiàn)出“三大能力”和“一大缺陷”。

其中，生成式人工智能具備三大核心能力為：

第一、強大的語言生成能力，即在開領(lǐng)域生成多樣性的、語義連貫的、類似人類的文本。這是大語言模型區(qū)別于其他計算機生成語言的靈魂和優(yōu)勢所在；

第二、強大的自然語言對話能力，即在開領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)人機自然語言對話；

第三、強大的遷移能力，即在代理任務(wù)上訓(xùn)練一個模型，只需要少量數(shù)據(jù)和微調(diào)，就可以適配到下游任務(wù)中，從而凸顯出大模型可舉一反三的能力。

除了上述優(yōu)勢外，大模型也呈現(xiàn)了一大缺陷，那就是大模型的幻覺。換句話說，在多樣性輸出的過程中，大模型也會犯錯，這與它的創(chuàng)造性同時產(chǎn)生。事實上，這種幻覺是外部信息驅(qū)動下產(chǎn)生的，因為大模型與人類生成的語言只是行為上相似，而內(nèi)在機制完全不同。更深一步講，這也揭示出了基礎(chǔ)模型的局限性。一方面，它輸出的結(jié)果不一定正確，且質(zhì)量不可控；另一方面，大模型不可信任；還有一方面，大模型對提示詞的依賴性強，魯棒性較差。張鈸院士表示，正因具備上述優(yōu)勢與缺陷，產(chǎn)業(yè)在落地大模型應(yīng)用時必須格外重視這些因素。

第三代人工智能技術(shù)的發(fā)展關(guān)鍵點仍在于如何讓它落地

隨著生成式人工智能的快速發(fā)展，業(yè)界也對其未來前景提出了質(zhì)疑。針對這一業(yè)界普遍關(guān)注的問題，張鈸院士解釋道，生成式AI是人類發(fā)展史上的一次重大技術(shù)突破。為此，人類花費了幾十年時間解決了人工智能領(lǐng)域中的三個關(guān)鍵技術(shù)問題——文本的語義向量表示、生成式預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換器、自監(jiān)督學習。

其中，最關(guān)鍵的技術(shù)創(chuàng)新就在于文本的語義向量表示，它實現(xiàn)了從信息形式的處理到信息內(nèi)容處理的跨越。張鈸院士表示，這項技術(shù)真正意義在于它將語言問題轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€數(shù)學問題。原來，文本僅代表了一個個符號，符號是存在于離散空間的，這些很難用數(shù)學工具去解析。而現(xiàn)在，語言被翻譯為向量，計算機根據(jù)向量就可以解析成語義，對信息的內(nèi)容加以處理，從而幫助人類真正進入到人工智能時代。

基于對大模型原理的深入理解，張鈸院士對第三代人工智能技術(shù)的發(fā)展抱有十足的信心。就目前來看，問題的關(guān)鍵點仍在于如何讓它落地。

張鈸院士認為，第三代人工智能的發(fā)展方向重點在于：第一，構(gòu)建具備可解釋與魯棒（穩(wěn)?。┑腁I理論與方法，消除人們心里產(chǎn)生的恐慌。其次，開發(fā)安全、可控、可信、可靠且可擴展的技術(shù)，從而驅(qū)動人工智能產(chǎn)業(yè)的繁榮發(fā)展。第三，推動AI的創(chuàng)新應(yīng)用與產(chǎn)業(yè)化。這表明，AI技術(shù)的研究與開發(fā)不僅僅是學術(shù)上的突破，還需要與產(chǎn)業(yè)需求緊密結(jié)合，將技術(shù)創(chuàng)新轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實應(yīng)用，從而帶來經(jīng)濟效益和社會進步。

同時，他還提出了“知識驅(qū)動 + 數(shù)據(jù)驅(qū)動”的理念，通過整合知識、數(shù)據(jù)、算法和算力這四大要素，確保AI技術(shù)不僅具備強大的智能能力，還能夠在多樣化的應(yīng)用場景中發(fā)揮穩(wěn)定且長效的作用。

基礎(chǔ)模型的三種落地方向

目前，在生成式AI的眾多應(yīng)用場景中，高階應(yīng)用如設(shè)計、規(guī)劃，低階應(yīng)用如服務(wù)、營銷是相對容易實現(xiàn)的。例如，券商可依托大模型打造新一代AI中臺大腦，幫助企業(yè)實現(xiàn)智能化的開戶、客服、AI選股等服務(wù)場景。

與之相反，涉及企業(yè)關(guān)鍵業(yè)務(wù)領(lǐng)域的大模型應(yīng)用場景則是較難實現(xiàn)的，如自動駕駛或制造行業(yè)的定制化生產(chǎn)、質(zhì)量控制等。因為這些核心業(yè)務(wù)對于技術(shù)的容錯率較低，而可靠性、準確性要求更高。

那么，大模型的應(yīng)用場景該如何落地到核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域？技術(shù)提供商、產(chǎn)業(yè)界的機會在哪里？

張鈸院士提出了落地通用基礎(chǔ)模型的三種方向。

第一，面向各個行業(yè)的垂類大模型；

第二，在大模型的基礎(chǔ)上打造產(chǎn)業(yè)應(yīng)用；

第三，讓大模型與其他技術(shù)、工具相結(jié)合，創(chuàng)造產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。

找到了大模型的落地方向，那么讓大模型真正落地，同時還能使其用起來安全、可信、可控，這是產(chǎn)業(yè)和企業(yè)普遍關(guān)注的話題。為此，張鈸院士提出了基于大模型的六種架構(gòu)模式，具體為提示工程、檢索增強生成（RAG）、微調(diào)、知識圖譜與向量數(shù)據(jù)庫、內(nèi)部監(jiān)測與控制以及安全與治理。

在人工智能技術(shù)突飛猛進的今天，大模型正在各行各業(yè)中展現(xiàn)出巨大的潛力。張鈸院士強調(diào)，堅持中國自主發(fā)展之路，必須認識到知識驅(qū)動與數(shù)據(jù)驅(qū)動在第三代人工智能中的核心作用，充分結(jié)合和利用知識、數(shù)據(jù)、算法、算力等要素，從而驅(qū)動中國人工智能產(chǎn)業(yè)的繁榮發(fā)展。

文/廣州日報新花城記者：張露

圖/廣州日報新花城記者：張露

廣州日報新花城編輯：李光曼