AI爱好者
近年来，随着以GPT为代表的大模型技术不断演进，”通用性”已成为人工智能发展的最新注脚。业内认为，通用人工智能技术为产业发展注入了新的动力。最近，由21世纪经济报道、北京人工智能产业联盟元宇宙专业委员会、中国文化产业协会文化元宇宙专业委员会主办的”21世纪卓越董事会人工智能闭门会”上，多位专家、学者和企业高管共同探讨了”AI领域上市公司创新涌现、技术难题与发展路径”的话题。
对于通用人工智能技术的发展，工信部赛迪研究院电子信息研究所副所长陆峰表示：”人工智能已经从专用人工智能发展到通用人工智能的临界点，要高度重视未来人工智能化时代，人工智能应用将无处不在。”
与此同时，我国许多科技企业正积极布局大模型技术的产业化落地，应用领域也从办公、生活、娱乐等方向加速扩展至医疗、工业、教育等领域。会上，多位参会嘉宾共同探讨了应用落地的探索与挑战。
通用人工智能势头强劲。《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，中国自2020年起进入了大模型快速发展期，已经建立起包括理论方法和软硬件技术在内的体系化研发能力，形成了与世界前沿接轨的大模型技术群。从政策层面来看，中央政治局会议明。
确指出要重视通用人工智能的发展，营造创新生态。此外，北京、上海、深圳等地纷纷出台支持人工智能创新的举措，集聚人工智能创新资源，抢占大模型机遇，开展大模型算法研究，打造人工智能创新高地。根据中国信通院的测算，2022年我国人工智能核心产业规模将达到5080亿元，同比增长18%。相较于垂直人工智能，通用人工智能不再局限于处理单一任务，而是实现了跨领域、跨学科、跨任务和跨模态的应用。
陆峰认为，人工智能正经历着关键时刻，经过几次高潮和低潮的发展，目前正迎来第三次高潮。随着技术、算力和算法的不断突破，为数字化、网络化向智能化的跨越发展奠定了基础。因此，他强调应充分关注应用需求的紧迫性，”未来许多领域必须以机器替代人工，这是由于人口结构变化和新一代对传统劳动环境的不适应所决定的。”
据IDC预测，到2023年，企业对人工智能技术的投资将达到1540亿美元，增长27%。这意味着人工智能市场将释放巨大的需求。
中国科学院科技战略咨询研究院研究员周城雄认为，人工智能的发展受到技术逻辑和政策逻辑的双重推动，当前政策逻辑在其中起到了重要作用。他指出，中国在人工智能领域的政策支持包括《中国制造2025》、《新一代人工智能发展规划》等一系列政策文件的出台。他进一步表示，近期的调研中，已经明显感受到人工智能的作用不断增强。他举例说，一些实验室的实验已由机器人完成，一些人工智能技术能够阅读上万篇文献并生成文献摘要，还有一些技术能够通过关键词输入自动生成学术论文。
人工智能在大模型的广泛应用过程中，企业更多地依据自身背景和产业优势进行布局。会上，多位科技企业负责人提到了在研发和应用落地过程中面临的挑战。
昆仑万维的CEO方汉介绍了公司在商业化方面的战略，他表示，他们采取To B和To C并重的策略。他指出，如何将行业数据转化为可用于大模型的数据是最困难的问题。他认为，在国内，许多企业缺乏高质量的数据。目前，要实现To B的应用，需要帮助各行业补充现有知识的推导过程，不仅仅是提供问题和答案，还要列出推导过程，以便各行业利用。他还提到，中国企业在海外市场最适合的是C端市场，在海外C端市场可以提供端到端的内容生成工具。他指出，目前所有的人工智能内容生成工具都不是端到端的，而是素材生成工具。
方汉认为，端到端的内容生成工具仍面临一个未解决的技术难题，即如何实现一致性的内容生成。一旦解决了一致性内容生成的问题，整个影视行业和短视频行业都将被颠覆。他预计，一致性视频生成有望在1-3年内取得突破，最迟在3年后，人们将可以使用AI生成高度一致的长视频。
拓尔思的副总裁林松涛提到，在大模型技术的场景落地中，面临着质量、可控性、时效性和成本等方面的挑战。他认为，个人服务使用ChatGPT时，可以更容忍一些问题，例如更换提示词或图片。但对于企业而言，如政府的顾问报告，数据来源必须准确。他还提到，可控性方面存在内容安全和私域数据安全的问题，以及灾难性遗忘的训练问题需要大模型解决。此外，在实时数据输入方面也存在挑战，例如Chat GPT的数据最新只到2021年9月，因此在To B服务中使用时可能存在问题。成本方面，实现千亿模型的私有化需要进行充分的训练，同时也需要让企业能够负担得起。拓尔思以To B服务为主，垂直场景的落地成为关键要点。
中科闻歌于6月3日发布了雅意大模型，并推出了在媒体、金融、宣传等领域应用的大模型。会上，中科闻歌的副总裁兼首席产品官汪小东表示，目前进行大模型研发和应用落地面临着生态、场景、测评机制和算法等方面的挑战。他指出，国内的开源生态相对较弱，落地场景仍然有所欠缺。用户如何贡献数据也是至关重要的。此外，国内缺乏成体系的科学公开公正的模型测评机制。他强调，各家模型的水平需要通过科学公开和公正的评定，以规范市场，促进良性发展。与此同时，算法的持续创新和突破也是大模型应用面临的重要瓶颈。
以上是在闭门会议上的讨论，显示了大模型技术在推动通用人工智能应用落地方面的潜力和挑战。各行业都在加速探索和应用大模型技术，为AI的进一步发展和行业生态的再造奠定了基础。
欢迎免费使用GPT对话，感受ChatGPT的魅力！AI爱好者 – 最具实力的中文AI交流社区平台 (aiahz.com)
长按扫描二维码进群领资源
