生成式人工智能：在改變世界的路上

摘要：國產(chǎn)生成式人工智能仍在路上。

很少有技術(shù)像生成式人工智能這樣，受到的評價如此分化。所謂生成式人工智能（AIGC），是指能夠根據(jù)提示生成文本、圖像或其他信息的人工智能系統(tǒng)。去年11月誕生的ChatGPT是其中最知名的代表。

追捧者認(rèn)為它和互聯(lián)網(wǎng)、鉛字印刷術(shù)、電的發(fā)明同等重要，微軟聯(lián)合創(chuàng)始人蓋茨說：“人工智能有能力改變世界?！笨謶终哒J(rèn)為它是“人類未來文明的最大風(fēng)險之一”，特拉斯首席執(zhí)行官馬斯克猜測它有可能控制甚至毀滅人類文明。不屑一顧者認(rèn)為“它的智商甚至不如狗”，圖靈獎得主楊立昆斷言，“5年內(nèi)，就沒人用ChatGPT了?！?/p>

在本文寫作過程中，記者請ChatGPT寫一篇介紹生成式人工智能的文章。它生成的文章標(biāo)題頗能體現(xiàn)人類愛與恐懼交織的情緒——“釋放生成式人工智能的創(chuàng)造力：改變科技并引發(fā)對人類的威脅”。

興奮與困惑

對生成式人工智能的追捧來自它超乎人類預(yù)期強(qiáng)大能力。ChatGPT所基于的大模型GPT-4在各種測試中的表現(xiàn)令人吃驚：順利通過統(tǒng)一律師考試，得分高于90%的人類考生；參加生物奧林匹克競賽，擊敗了99%的人類考生；還在大學(xué)藝術(shù)史、生物學(xué)等課程考試中名列前茅。

對生成式人工智能的恐懼來自人們對它的困惑——它的能力從何而來，連開發(fā)者都無法完全明白。這與過去的程序完全不同，傳統(tǒng)上，程序員開始編寫代碼前，在腦中已經(jīng)設(shè)計好了，可以解釋機(jī)器要做什么。但人工智能基于的機(jī)器學(xué)習(xí)模型本質(zhì)上是“黑匣子”，研究人員并不全然知道它如何生成內(nèi)容。復(fù)旦大學(xué)大數(shù)據(jù)研究院教授趙星說：“人們將數(shù)據(jù)一股腦往模型里面扔，至于出來的是什么，卻沒有明確的預(yù)期?！焙苊黠@，在技術(shù)層面上，生成式人工智能存在內(nèi)生不確定性。

不管人們對生成式人工智能的態(tài)度如何，它的火熱卻是不爭的事實。ChatGPT推出兩個月后，月活躍用戶就達(dá)到了1億，成為有史以來增長最快的應(yīng)用程序。緊隨ChatGPT，中美主要科技企業(yè)接連推出了各自的生成式人工智能產(chǎn)品。PitchBook數(shù)據(jù)顯示，僅在2022年，生成式人工智能賽道就發(fā)生了78筆投資，總?cè)谫Y金額超過13.7億美元，幾乎相當(dāng)于過去5年的融資總和。據(jù)Research and Markets預(yù)測，2020年至2024年，全球數(shù)字內(nèi)容市場將增長5198.3億美元，年復(fù)合增長率達(dá)15%。

自從iPhone出現(xiàn)以來，人們對一項新技術(shù)能夠改變行業(yè)的信念從未如此之深。云計算公司紛紛跟進(jìn)，開發(fā)、銷售基于大模型的產(chǎn)品；電子商務(wù)公司希望借生成式人工智能改變經(jīng)營模式；社交媒體平臺上充斥著機(jī)器人(15.460, 0.27, 1.78%)寫的帖子……

面對生成式人工智能可能帶來的風(fēng)險，監(jiān)管、規(guī)范的呼聲也逐漸增強(qiáng)。意大利數(shù)據(jù)保護(hù)局于3月31日宣布暫時停止使用ChatGPT，并已就ChatGPT涉嫌違反數(shù)據(jù)收集規(guī)則展開調(diào)查。歐洲數(shù)據(jù)保護(hù)委員會于4月13日表示，正在成立一個特別工作組，幫助歐盟各國應(yīng)對ChatGPT，促進(jìn)歐盟各國之間的合作。4月11日，我國國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室發(fā)布了《生成式人工智能服務(wù)管理辦法（征求意見稿）》，擬對規(guī)范生成式人工智能在我國的開發(fā)及應(yīng)用。

被改變的生產(chǎn)邏輯

人們對于人工智能的理解被重塑了。一位國內(nèi)咨詢行業(yè)的從業(yè)者告訴記者，2023年業(yè)界討論的人工智能和2022年討論的人工智能已經(jīng)不一樣了，之前人工智能產(chǎn)業(yè)更多是基于算法做知識圖譜，而2023年之后人工智能意味著大模型、生成式人工智能、自然語言交互。

實際上，這種定義的變化，意味著人類未來生產(chǎn)模式邏輯的改變。

一方面，生成式人工智能能夠強(qiáng)化人工智能技術(shù)對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)融合滲透和改造質(zhì)效。中國銀行(3.890, -0.03, -0.77%)研究院人工智能產(chǎn)業(yè)研究員劉晨告訴記者，就如同ChatGPT已經(jīng)可以提供智能咨詢、文稿編寫、代碼編寫、翻譯等基礎(chǔ)工作，生成式人工智能也可以覆蓋文本、音頻、圖像、視頻等基本內(nèi)容模態(tài)，同時還能進(jìn)行跨模態(tài)生成，從而賦能各類細(xì)分行業(yè)推動生產(chǎn)力提升。未來，從感知走向認(rèn)知，人工智能創(chuàng)造能力會不斷增強(qiáng)，走進(jìn)人類的日常生活，賦予萬物智能。

另一方面，相較于專業(yè)生成內(nèi)容（PGC，Professional Generated Content）和用戶生成內(nèi)容（UGC，User Generated Content），生成式人工智能成本更低、內(nèi)容更加豐富，人工智能實現(xiàn)了從甄別、推薦作用到內(nèi)容創(chuàng)作者的角色轉(zhuǎn)換，將成為新一代全行業(yè)生產(chǎn)力工具。

以O(shè)penAI為代表的新技術(shù)路線采用千億參數(shù)的大模型訓(xùn)練，在理解需求時也會更加接近人類的思維方式。舉例來說，過去我們在與智能音箱的對話中，常常會遇到語音助手表示不知道的情況，這是因為其背后的知識圖譜相對靜態(tài)。今后，如果有了生成式人工智能技術(shù)加持，智能音箱就可以根據(jù)外界的信息綜合判斷，以概率方式給出答案，這更加符合人類與世界交互的特點(diǎn)。

此外，生成式人工智能也有望帶動數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作、元宇宙、虛擬人等新興領(lǐng)域加速發(fā)展。

國內(nèi)人工智能熱點(diǎn)轉(zhuǎn)移

過去半年，國產(chǎn)大模型萬眾矚目。大模型（LLM）是指具有大量參數(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可以在訓(xùn)練過程中處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。大模型被用來構(gòu)建GPT這樣的生成式人工智能模型。

3月16日，百度推出搭載文心大模型的文心一言，對標(biāo)ChatGPT。百度稱文心一言是“新一代知識增強(qiáng)大語言模型”，擁有人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)、知識增強(qiáng)、檢索增強(qiáng)和對話增強(qiáng)等能力。

百度之后，一大批巨頭企業(yè)跟進(jìn)發(fā)布大模型。4月8日，華為更新盤古大模型。4月10日，商湯科技推出商量SenseChat。4月11日，阿里巴巴推出通義千問。再之后，360、字節(jié)跳動、科大訊飛(68.390, 3.71, 5.74%)、京東、騰訊、美圖……幾乎所有的中國互聯(lián)網(wǎng)巨頭都相繼下場。對互聯(lián)網(wǎng)巨頭們來說，這場“大模型之戰(zhàn)”不得不打，因為這已直接關(guān)系到市場對于企業(yè)發(fā)展前景的判斷。

放眼全球，中國在大模型數(shù)量上絕不落后。據(jù)科技部人工智能發(fā)展研究中心5月底發(fā)布的《中國人工智能大模型地圖研究報告》顯示，當(dāng)前國內(nèi)10億參數(shù)規(guī)模以上的大模型已發(fā)布79個，大有“百模大戰(zhàn)”之勢。

與市場熱烈呼聲形成對比的是，國產(chǎn)大模型的使用體驗沒能驚艷四座。以目前國內(nèi)人工智能技術(shù)發(fā)展最快的百度來說，還有諸多不成熟的地方。市場更多反映為“中規(guī)中矩”。

在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上，國內(nèi)大模型距離ChatGPT也有一定差距。極客圈推測文心一言數(shù)據(jù)規(guī)模在4TB（太字節(jié)）左右，而ChatGPT據(jù)推測超過了45TB。業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，雖然不少企業(yè)宣布接入大模型，但通用大模型距離實際應(yīng)用還有段距離。

國產(chǎn)生成式人工智能仍在路上

這場人工智能賽道的切換是突然的，許多國產(chǎn)大模型訓(xùn)練得還不夠完備。人們現(xiàn)在看到的ChatGPT實際上也是多年累積的結(jié)果。2019年，OpenAI創(chuàng)始人山姆·阿爾特(18.500, 0.25, 1.37%)曼完全接手這家公司時，OpenAI資金鏈瀕臨斷裂，業(yè)界幾乎都不看好通用大模型這條賽道。因為當(dāng)時這類大模型的應(yīng)用場景還不明確，支持這樣量級的大模型產(chǎn)品非常燒錢，這對于任何一家公司來說都是一個巨大的挑戰(zhàn)。

后來的故事世人皆知，微軟用數(shù)十億美元成功“喂”出ChatGPT，重新點(diǎn)燃了人們對大模型的興趣和期待。

當(dāng)前，中國在人工智能應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域發(fā)展迅速，如計算機(jī)視覺、智能語音、自然語言處理等，但在底層算法理論和開發(fā)平臺等基礎(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域發(fā)展節(jié)奏緩慢。劉晨認(rèn)為，這很大程度上是因為中國在基礎(chǔ)型技術(shù)領(lǐng)域科研實力依然不足、底層技術(shù)人才儲備不足。

6月中旬，中國工程院院士、我國通信領(lǐng)域權(quán)威專家鄔賀銓曾公開表示，在中國從事人工智能研究的技術(shù)人員不算少，但具有架構(gòu)設(shè)計能力和生成式人工智能數(shù)據(jù)訓(xùn)練提示師水平的人才仍然短缺。AIMiner發(fā)布的2022年人工智能全球最具影響力學(xué)者榜單中，美國在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域頂尖科研學(xué)者數(shù)量上占據(jù)絕對優(yōu)勢，位居全球第一，而中國僅居第四。

這使得生成式人工智能國產(chǎn)化進(jìn)程中，基礎(chǔ)型技術(shù)從研發(fā)到真正應(yīng)用面臨一系列困難。劉晨舉例，以飛槳為代表的中國深度學(xué)習(xí)框架正在發(fā)展成為更適合產(chǎn)業(yè)需求、更受中國開發(fā)者歡迎的開源開放平臺，但由于基礎(chǔ)能力不足，且一項技術(shù)從實驗室到產(chǎn)業(yè)落地至少需要3到6個月時間，國產(chǎn)框架的技術(shù)和功能體驗并不能滿足開發(fā)者的需求，也就很難培育起繁榮的人工智能開發(fā)應(yīng)用生態(tài)。

也許生成式人工智能有多火熱并不那么重要，只有從源頭做起，才能真正抓住人工智能技術(shù)浪潮的主動權(quán)。

在本次世界人工智能大會上，不僅有30多款國內(nèi)外大模型亮相展會，包括百度文心一言、商湯日日新、科大訊飛星火、華為盤古、清華大學(xué)ChatGLM、復(fù)旦大學(xué)MOSS等等，還有聚焦于討論大模型技術(shù)演進(jìn)、測評標(biāo)準(zhǔn)等基礎(chǔ)性問題的主、分論壇。也有企業(yè)如華為，宣布將發(fā)布大模型訓(xùn)推一體化解決方案，幫助解決大模型開發(fā)及應(yīng)用成本高、周期長、技術(shù)難度大等行業(yè)痛點(diǎn)。這些努力都將推進(jìn)國產(chǎn)大模型更好地夯實基礎(chǔ)、協(xié)調(diào)開發(fā)，共建完善的開發(fā)生態(tài)圈。

出處：上觀新聞