AIGC（人工智能生成内容）、人工智能大模型、对话机器人……近年来，人工智能领域技术突破不断，创新成果不断融入社会各个领域，深刻改变着人们的日常工作、生活方式。博鳌亚洲论坛2023年年会上，多位专家学者、行业领袖围绕人工智能领域技术突破和对人类社会的影响等问题，进行了深度研讨交流。

　　理性看待人工智能颠覆性创新

　　华为云人工智能领域首席科学家田奇表示，最近人工智能领域前沿技术的巨大突破对社会的影响，或要远远超过当年智能手机的出现。

　　人工智能已经发展了60余年，为何在近几年突然获得了如此巨大的进步？田奇认为，这是几十年积累后的一次爆发，新出现的人工智能技术，不仅改变着人机交互的方式，还极大地提高了生产力。

　　不过，专家也表示，当前人工智能还有一定的局限性，那就是还未出现拥有人类情感的智能体。人工智能虽然是个“文理通才”，但它仍建立在人类所有知识和理解的基础上，并没有超过人类整个群体的智慧，更不要说拥有自身情感和智慧了。“就比如最近大火的ChatGPT，它的回答水平虽然已经超越很多个体乃至群体，但从机器的视角看，本质上它对于问答了什么一无所知。”小i集团董事局主席兼首席执行官袁辉说。

　　平安银行行长特别助理蔡新发表示，人工智能技术的进步之所以能产生革命性意义，是因为其具有跨界、横向、打通的能力。

　　“科技的发明具有两面性。”清华大学公共管理学院院长朱旭峰表示，人工智能技术在提高各行各业生产效率的同时，又会对社会结构产生深刻影响，往往会伴随着一些行业的消失与崛起。因此，如何利用新的工具，以适应行业新的发展，成为未来是否能够屹立潮头的重要因素。

　　“未来的5至10年是人工智能技术应用的红利变现期。”袁辉表示，人工智能的新产品已经快速融入各行各业，不断塑造新业态、新场景，带来巨大的商业价值。

　　大模型推动AI产业化再加速

　　AI大模型是近年来最为热门的AI细分领域。相比于小模型，AI大模型具备多个场景通用、泛化和规模化复制等诸多优势，被视为是实现通用人工智能的重要研究方向。

　　无论是最近大火的ChatGPT，还是国内百度公司推出的文心一言，其实都是AI大模型的典型代表。

　　所谓AI大模型，就是经过大规模数据训练后，能够适应一系列任务的模型。深度学习作为人工智能的重要技术，完全依赖模型自动从数据中学习知识，在显著提升性能的同时，也面临着通用数据激增与专用数据匮乏的矛盾。AI大模型兼具“大规模”和“预训练”两种属性，面向实际任务建模前需在海量通用数据上进行预先训练，能大幅提升AI的泛化性、通用性、实用性。

　　此外，相对于传统的小模型生成模式，AI大模式能够大幅缩减特定模型训练所需要的算力和数据量，缩短模型的开发周期，还能得到更好的模型训练效果。可以说，AI大模型的真正意义在于改变了模型的开发模式，将模型的生产由“小作坊”升级为工业化的“流水线”，而模型开发模式的转变，将使得AI技术能够更广泛地下沉到一些长尾场景。

　　当然，AI大模型的开发需要具备丰富的开发资源，以及庞大的数据、算力支撑。

　　田奇建议，我国要建构统一架构的多模态AIGC，加快大模型和底层硬件的适配，从而达到降本增效的效果。

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主营国家：巴西 印度 越南 印尼 澳洲 英国 南非

tg：@qwe19087

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　　人工智能已经发展了60余年，为何在近几年突然获得了如此巨大的进步？田奇认为，这是几十年积累后的一次爆发，新出现的人工智能技术，不仅改变着人机交互的方式，还极大地提高了生产力。

　　不过，专家也表示，当前人工智能还有一定的局限性，那就是还未出现拥有人类情感的智能体。人工智能虽然是个“文理通才”，但它仍建立在人类所有知识和理解的基础上，并没有超过人类整个群体的智慧，更不要说拥有自身情感和智慧了。“就比如最近大火的ChatGPT，它的回答水平虽然已经超越很多个体乃至群体，但从机器的视角看，本质上它对于问答了什么一无所知。”小i集团董事局主席兼首席执行官袁辉说。

　　平安银行行长特别助理蔡新发表示，人工智能技术的进步之所以能产生革命性意义，是因为其具有跨界、横向、打通的能力。

　　“科技的发明具有两面性。”清华大学公共管理学院院长朱旭峰表示，人工智能技术在提高各行各业生产效率的同时，又会对社会结构产生深刻影响，往往会伴随着一些行业的消失与崛起。因此，如何利用新的工具，以适应行业新的发展，成为未来是否能够屹立潮头的重要因素。

　　“未来的5至10年是人工智能技术应用的红利变现期。”袁辉表示，人工智能的新产品已经快速融入各行各业，不断塑造新业态、新场景，带来巨大的商业价值。

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　　AI大模型是近年来最为热门的AI细分领域。相比于小模型，AI大模型具备多个场景通用、泛化和规模化复制等诸多优势，被视为是实现通用人工智能的重要研究方向。

　　无论是最近大火的ChatGPT，还是国内百度公司推出的文心一言，其实都是AI大模型的典型代表。

　　所谓AI大模型，就是经过大规模数据训练后，能够适应一系列任务的模型。深度学习作为人工智能的重要技术，完全依赖模型自动从数据中学习知识，在显著提升性能的同时，也面临着通用数据激增与专用数据匮乏的矛盾。AI大模型兼具“大规模”和“预训练”两种属性，面向实际任务建模前需在海量通用数据上进行预先训练，能大幅提升AI的泛化性、通用性、实用性。

　　此外，相对于传统的小模型生成模式，AI大模式能够大幅缩减特定模型训练所需要的算力和数据量，缩短模型的开发周期，还能得到更好的模型训练效果。可以说，AI大模型的真正意义在于改变了模型的开发模式，将模型的生产由“小作坊”升级为工业化的“流水线”，而模型开发模式的转变，将使得AI技术能够更广泛地下沉到一些长尾场景。

　　当然，AI大模型的开发需要具备丰富的开发资源，以及庞大的数据、算力支撑。

　　田奇建议，我国要建构统一架构的多模态AIGC，加快大模型和底层硬件的适配，从而达到降本增效的效果。

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