以“大變局下的經(jīng)濟(jì)安全與可持續(xù)發(fā)展”為主題的博鰲亞洲論壇全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展與安全論壇首屆大會(huì)，將于10月18日-20日在湖南長沙舉行，旨在探討應(yīng)對(duì)全球經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)和結(jié)構(gòu)性問題，將就智能制造、技術(shù)革命等議題共商共議。

針對(duì)大模型時(shí)代下，人工智能發(fā)展方向及應(yīng)用前景等話題，北京商報(bào)記者近日專訪了北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授、計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)系系主任黃鐵軍。

北京商報(bào)：大模型被稱為新一代人工智能生態(tài)的核心。能否簡單介紹一下，什么是大模型？將解決哪些問題？

黃鐵軍：大模型是把智力賦予各種應(yīng)用的一個(gè)基礎(chǔ)性共性模型?？偟膩碚f，是從海量大數(shù)據(jù)中學(xué)到蘊(yùn)含在數(shù)據(jù)中的知識(shí)、規(guī)律，凝練到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上變成大模型，為各種通用智能任務(wù)提供服務(wù)的基礎(chǔ)性平臺(tái)。

比如移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)上，云服務(wù)廠商可以有很多服務(wù)能力，但是如果沒有App這樣一個(gè)載體，用戶就很難得到各類云服務(wù)。這么來看，App本身就是一個(gè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)。其實(shí)大模型目前也需要解決類似的問題。

大模型是輻射性很強(qiáng)、技術(shù)性很強(qiáng)的公共性服務(wù)。各行各業(yè)將來都會(huì)有一些特定的需要，中間需要一些企業(yè)開發(fā)大模型的轉(zhuǎn)化和定制的接口。

北京商報(bào)：大模型將如何連接人工智能技術(shù)生態(tài)和產(chǎn)業(yè)生態(tài)？人工智能下一個(gè)信息領(lǐng)域的應(yīng)用方向?qū)?huì)是什么？

黃鐵軍：很多行業(yè)對(duì)人工智能的認(rèn)識(shí)和應(yīng)用還處在一個(gè)探索的階段，這中間存在一定的距離。如何把這個(gè)接口接上，其實(shí)需要有一批企業(yè)，能把大模型的能力轉(zhuǎn)化成各行各業(yè)所需要的內(nèi)容。

要預(yù)測(cè)下一個(gè)信息領(lǐng)域的應(yīng)用是什么，難度很大。我覺得現(xiàn)實(shí)中，文案、信息處理等工作將要被人工智能所替代，或者大部分被人工智能的大模型所解決，這會(huì)帶來一個(gè)極大應(yīng)用的可能性。

搜索引擎的各種應(yīng)用，歸根結(jié)底是信息組織挖掘使用。比如收集資料做一些信息處理，個(gè)人可以通過搜索引擎，而現(xiàn)在大模型解決了收集海量數(shù)據(jù)的問題，它的數(shù)據(jù)不是任何一個(gè)人或者群體人力所為的，而是把所有數(shù)據(jù)收集進(jìn)來，并且反過來服務(wù)各種文案的信息處理應(yīng)用?？赡茏詈蟮某隹谶€是人，但是背后大部分任務(wù)由人工智能完成。這個(gè)應(yīng)用方向的可能性是巨大的。

北京商報(bào)：人工智能技術(shù)是如何發(fā)展到大模型時(shí)代的？相比以往有哪些區(qū)別？

黃鐵軍：人工智能發(fā)展到大模型，是人工智能技術(shù)發(fā)展的基本規(guī)律所決定的。人工智能有兩派觀點(diǎn)。一派認(rèn)為，人工智能背后的科學(xué)機(jī)理、理論、數(shù)學(xué)、算法，這個(gè)東西很重要；另一派認(rèn)為，人工智能總的來說是一門技術(shù)，構(gòu)造一個(gè)智能系統(tǒng)，再理解智能系統(tǒng)的機(jī)理。后者是人工智能的主流觀點(diǎn)。

構(gòu)建人工智能的過程中，一開始是少數(shù)科研人員的工作，后來有企業(yè)逐步參與進(jìn)來，未來，則將由產(chǎn)學(xué)研、全社會(huì)力量共同構(gòu)造一個(gè)模型。為什么要這么做？其實(shí)道理很簡單，一個(gè)人工智能系統(tǒng)或者模型，如果學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)不夠全、不夠及時(shí)，很難相信它的智能模型能力很強(qiáng)。所謂大模型，就是把社會(huì)可能的各種數(shù)據(jù)資源，最強(qiáng)的算法以及算力整合在一起變成公共的，大家都能用的基礎(chǔ)平臺(tái)，這是我們構(gòu)造人工智能系統(tǒng)必然要走的一個(gè)方向。

在這個(gè)過程中，大模型的能力強(qiáng)了，反過來就會(huì)對(duì)社會(huì)方方面面發(fā)揮作用。發(fā)揮了作用，就有更多人建設(shè)它，它是良性迭代作用。

實(shí)際上，人工智能的潛力決定于它能獲得的數(shù)據(jù)，就像人“讀萬卷書行萬里路”，人工智能也類似。物理世界乃至宇宙如此廣闊，如果都能轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)、變成信息，讓人工智能來學(xué)習(xí)，這個(gè)空間將會(huì)非常大。

大模型的能力會(huì)否超出所有人，我不敢說，但至少任何一個(gè)人沒有獲取過這所有的信息，對(duì)于發(fā)現(xiàn)背后規(guī)律就更無從談起。我們每個(gè)人的肉體和生命周期決定了我們能獲取的數(shù)據(jù)還是相對(duì)有限的。

北京商報(bào)：大模型發(fā)展過程還存在哪些挑戰(zhàn)需要克服？未來的發(fā)展路徑是怎么樣的？

黃鐵軍：訓(xùn)練大模型現(xiàn)在已經(jīng)有一套技術(shù)和算法，但是是否有更好的算法，學(xué)界和業(yè)界還在不斷的尋找和探索中。目前來說，需要很大的碳排放才能訓(xùn)練出一個(gè)智能模型，將來則可能需要更少的碳排放就能訓(xùn)練出一個(gè)模型。我認(rèn)為有一天，人工智能訓(xùn)練的代價(jià)可能比人還要少，這就是另一個(gè)里程碑。

所以說，隨著人工智能接觸的數(shù)據(jù)越來越多，隨著學(xué)習(xí)、訓(xùn)練效率越來越高，它的結(jié)果就是一個(gè)大模型，未來則可能是超大模型、極大模型，并不斷迭代下去，這條路徑已經(jīng)很清楚了。

但它的上限到底在哪里，現(xiàn)在還沒有任何依據(jù)。目前來說，越大越好是對(duì)的。可能擴(kuò)大到一定地步之后就不會(huì)是簡單的線性提升了，也有可能到一定程度之后，增長就開始變緩了，但是這些目前還都是猜測(cè)。

北京商報(bào)：在大模型的研發(fā)過程中，如何考慮一些安全和倫理問題？將如何去避免？

黃鐵軍：人工智能的安全和倫理問題不是一蹴而就的。比如信息安全問題是隨著信息的發(fā)展不斷出現(xiàn)的，出現(xiàn)之后我們就要去解決。

在大模型的發(fā)展過程中，也存在一些本身就存在的風(fēng)險(xiǎn)，比如模型學(xué)習(xí)的知識(shí)有哪些是不符合倫理和原則的，這些風(fēng)險(xiǎn)可以預(yù)先控制；但也存在一些風(fēng)險(xiǎn)，是技術(shù)不斷進(jìn)步所帶來的，那它的解決方式也需要通過技術(shù)手段來不斷地解決，“解鈴還須系鈴人”。如果因?yàn)榇嬖跐撛诘囊恍﹩栴}就不發(fā)展這個(gè)技術(shù)了，是不符合科技發(fā)展規(guī)律的。