范式转变，与AIGC同行丨全球青年科技领袖峰会现场

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热议 GPT：前景广阔，但部署仍有挑战

ChatGPT 出现之后，其强大的自然语言处理能力让大家对未来产生了更多想象。这也让 AIGC 的实现成为了可能，AIGC 指的是 AI-generated content，意为由人工智能产生的内容。在峰会的“与 AIGC 同行”板块，中国人民大学高瓴人工智能学院教授卢志武首先介绍了他们在 3 月 8 日发布的产品 ChatImg。该产品可以围绕着图片输入进行对话，并且在训练的时候已经加入了视频内容。此外，该模型还能识别人的情绪。在卢志武看来，通用的人工智能最终要安装在机器人里，通过摄像头输入，实现和人的正常交流。识别情绪是人-机面对面交流的第一步。

图丨中国人民大学高瓴人工智能学院教授卢志武

以 ChatGPT 为代表的通用 AI 出现之后，如何把它应用到深层次的业务流程改造中成为了新的命题。氪信科技 CEO、粤港澳大湾区数字经济研究院计算金融 CTO 工作室负责人朱明杰认为当下市场主流需求发生着变革，行业大模型成为大势所趋。AI 大模型开始从“人口红利”转为“人才红利”。未来 AI 应深耕各个行业领域，并逐步将 AI 的人口红利转变成 AI 人才红利，去赋能各个行业的变革。如何从通用大模型到专业大模型？让一个通用型 AI 成为一个金融领域专家，这是目前朱明杰团队正在解决的难题。

图丨氪信科技 CEO、粤港澳大湾区数字经济研究院计算金融 CTO 工作室负责人朱明杰

第四范式联合创始人、首席科学家陈雨强特别指出了 GPT 技术在企业部署面临的问题。内容可信性是 GPT 在企业应用中必须解决的第一个问题，因为不能保证 GPT 生成的内容是完全准确和可信的。其次，数据安全是 GPT 在企业应用中的另一个重要隐患，需要在私有部署的环境下保证数据的闭环。落地成本是一个重要的考虑因素，需要根据企业自身的需要适当减小模型规模，以降低应用落地成本。

图丨第四范式联合创始人、首席科学家陈雨强

除了 AIGC，还有一个概念叫 AGI。所谓 AGI，就是“通用人工智能”，它要求能够像人类一样具备“通用智能”。但是到目前为止，人类还没有开发出完全达到 AGI 水平的人工智能系统。

炉边对话：国产 GPT 研发有一定优势，需要迎头赶上

AGI、AIGC 的未来发展方向是什么？目前全球的 AI 行业格局又是怎样的？作为本次峰会的压轴环节，“与 AIGC 同行”板块的炉边对话环节邀请了斯道资本合伙人张矩作为主持人，微软亚洲研究院研究员/研究经理胡瀚以及竹间智能总裁&首席运营官孙彬作为嘉宾深入讨论了大家关心的人工智能问题。

图丨“与 AIGC 同行”炉边对话

在简单介绍了各自的研究与工作方向之后，关于 7 年前围棋 AI——AlphaGo 战胜李世石和柯洁这一事件，以及近期 ChatGPT 在全球范围内的影响，孙彬和胡瀚提出了他们的看法。

孙彬强调了两者之间的巨大差异。他表示，作为一种大型语言模型，ChatGPT 通过与人类互动展示了许多范式的转变，例如应用程序范式。这将推动对话与应用的整合，改变人们的生活方式。ChatGPT 被业界誉为一种有希望接近通用人工智能的系统，具有广泛的影响力和创新性，将对整个行业和生活方式产生深刻影响。

从技术角度来看，胡瀚分析了 AlphaGo 和 ChatGPT 在技术上的传承，技术的演变从明确规则的对弈发展（AlphaGo）到复杂的虚拟环境（OpenAI Five），再到现实世界中的语言交互（ChatGPT），呈现出有趣的传承和递进。

谈到中国发展自有大模型所面临的挑战，孙彬认为，中国在大模型发展方面具有许多优势，包括庞大的市场、成熟的IT基础设施、充足的资本、优质的教育体制和丰富的中文数据资源。

在谈到对 OpenAI 公司的看法和启示时，胡瀚提到，OpenAI 的首席科学家 Ilya Sutskever 早在 2016 年就展示出了对未来技术的清晰认识，证明了他的远见。此外，山姆·奥特曼也指出，要打造成功的公司，需要四个要素：伟大的想法、产品、团队和执行力。

从商业角度来看，孙彬认为 OpenAI 拥有以下优势：一是得到了投资者的长期支持，即使在 7 年未盈利、耗资约 40 亿美元的情况下；二是拥有杰出的领导者以及实现理想和梦想的创业环境。关于大语言模型的发展趋势，孙彬预测未来将有几家领军企业主导市场，各个行业将开发针对特定领域的 ChatGPT，以解决大模型的局限性。

在讨论未来 AIGC 纪元的面貌时，胡瀚认为，从微观角度看，结合个性化大模型的智能机器人，如瓦力和大白，将成为人们生活中不可或缺的个人助手。从宏观角度看，生产力的解放将实现教育平等，社会也会更加公平。孙彬则关注科技发展的正负效应。他指出，任何科技都具有两面性，正如汽车和计算器曾经引发过担忧。然而，它们所带来的正面影响通常远大于潜在风险。展望未来，大型语言模型有望推动真正的智能助手、家庭陪护机器人的诞生，以满足个性化需求。当这些助手能够更好地理解我们的需求并完成各种任务时，曾经设想的十年后人手一个机器人助手的生活也许会提前实现。

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