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7月8日，2023世界人工智能大會(huì)期間，科大訊飛總裁吳曉如出席，帶來題為"人工智能促進(jìn)金融創(chuàng)新"的主旨演講并接受了媒體的采訪。
他指出，大模型描述的語(yǔ)義空間和人類語(yǔ)義空間越來越逼近，已經(jīng)產(chǎn)生“類人”智慧，產(chǎn)生了智慧涌現(xiàn)，通用人工智能曙光已現(xiàn)，這可以極大地把我們從很多腦力勞動(dòng)中解放出來。
作為中國(guó)人工智能的頭部企業(yè)之一，訊飛此前提出，中國(guó)AI大模型既要“彎道超車”，也要“直道沖鋒”。
吳曉如認(rèn)為，目前國(guó)內(nèi)大模型與國(guó)際頂尖的認(rèn)知智能大模型對(duì)比還存在綜合實(shí)力、平臺(tái)能力等差距。在“直道沖鋒”的過程中，芯片、高質(zhì)量數(shù)據(jù)、系統(tǒng)迭代等方面仍然挑戰(zhàn)嚴(yán)峻；但國(guó)內(nèi)在大模型各技術(shù)領(lǐng)域方面有長(zhǎng)期的探索與積累，核心技術(shù)方面的系統(tǒng)性創(chuàng)新也“開花結(jié)果”，在認(rèn)知智能大模型的長(zhǎng)跑中要有底氣和信心。
以下是演講和采訪實(shí)錄（有刪減，小標(biāo)題為編者添加）。
吳曉如：現(xiàn)在大家都在說又迎來人工智能一個(gè)新的技術(shù)革命，而且是一個(gè)顛覆性的技術(shù)革命。我們覺得雖然目前還不是通用人工智能，但是它已經(jīng)出現(xiàn)通用人工智能曙光，或者我們看到通向人工智能的橋梁，對(duì)我們未來十年、二十年工作和生活產(chǎn)生多大影響。
其實(shí)現(xiàn)在的通用人工智能，或者說通用人工智能的前奏，大模型，差不多是萬(wàn)億級(jí)參數(shù)來模擬我們?nèi)说拇竽X，雖然它的工作機(jī)制不完全一樣，但是剛剛前幾位專家都已經(jīng)說過，它產(chǎn)生了智慧涌現(xiàn)。
訊飛1999年成立，過去24年一直聚焦在人工智能這一件事情上，起初的使命是讓機(jī)器能聽會(huì)說、能理解會(huì)思考。很長(zhǎng)時(shí)間以來，我們感覺非常遺憾，因?yàn)闄C(jī)器能夠聽得清，經(jīng)常卻聽不懂，這是認(rèn)知智能不足，嚴(yán)重影響人工智能的價(jià)值鏈創(chuàng)造。前面張?jiān)菏繉ｉT說到了，十年前的語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別也面臨很多領(lǐng)域應(yīng)用的問題。所以在前幾年，我們看到認(rèn)知智能、自然語(yǔ)言處理很多方面需要大規(guī)模定制，很多計(jì)算機(jī)學(xué)院學(xué)生做自然語(yǔ)言理解，肯定要做分詞斷句、摘要、機(jī)器翻譯，分成很多門類，現(xiàn)在，可能都被大模型一統(tǒng)天下。
它的下一步會(huì)很好地去解決很多信息處理問題，原來語(yǔ)音到文本以后，它經(jīng)過自然語(yǔ)言理解就會(huì)遇到一個(gè)很大的檻，這個(gè)檻就是能不能理解。理解之后，能不能再進(jìn)行一些邏輯的推理？能不能經(jīng)過長(zhǎng)思維鏈條推理？能不能經(jīng)過推理以后生成一些內(nèi)容？實(shí)際上這些在之前都是非常困難的。但是這次大模型的出現(xiàn)，使得很多信息處理的全流程形成了一個(gè)閉環(huán)。
我們認(rèn)為，它會(huì)帶來更加猛烈的第四次浪潮，技術(shù)上下一步還有更高天花板，還有非常大潛力。同時(shí)它采用循序漸進(jìn)的方式，將很快進(jìn)入應(yīng)用和技術(shù)雙輪驅(qū)動(dòng)，技術(shù)會(huì)更快發(fā)展，對(duì)應(yīng)用上會(huì)產(chǎn)生越來越大的變化。
大模型解決了對(duì)整個(gè)信息深度理解、推理和生成問題，產(chǎn)生了智慧涌現(xiàn)，實(shí)際上可以極大地把我們?nèi)祟悘暮芏嗄X力勞動(dòng)中解放出來。我們先把人類未來的工作、倫理問題放在一邊，下一步它一定會(huì)產(chǎn)生巨大生產(chǎn)力。尤其通過人機(jī)協(xié)同以后，這種生產(chǎn)力的釋放，我想是非常巨大的。有19%工作可能直接被替換掉，還有50%以上的工作，或多或少有工作場(chǎng)景需要人和機(jī)器進(jìn)行深度協(xié)同，我們看一下背后的技術(shù)，一般分成三步：
第一，無監(jiān)督或者自監(jiān)督的訓(xùn)練，只要給它大量的有質(zhì)量的文本，它就會(huì)自動(dòng)去訓(xùn)練，就像一個(gè)人埋頭苦讀一樣。
第二，有監(jiān)督下的精細(xì)參數(shù)調(diào)整，一般叫SFT。它經(jīng)過大量高質(zhì)量的提示和提示下的答案，對(duì)某個(gè)問題進(jìn)行修正，參數(shù)修正以后產(chǎn)生的模型，就能在具體的行業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用，相當(dāng)于拜師學(xué)藝。
第三，它生成答案怎么更好符合我們?nèi)说念A(yù)期？我們用一種強(qiáng)化學(xué)習(xí)的函數(shù)進(jìn)行調(diào)整，可以使得最后的模型更加符合我們的預(yù)期。
總體來說，預(yù)訓(xùn)練大模型的語(yǔ)義空間和人類語(yǔ)義空間越來越逼近，這就是正在產(chǎn)生類人的智慧，后續(xù)可以通過多模態(tài)使它的學(xué)習(xí)能力和生成能力越來越強(qiáng)，給我們解決越來越多的問題。
我們當(dāng)時(shí)把這個(gè)大模型叫作星火，是因?yàn)槠诖赡苁峭ㄓ萌斯ぶ悄艿氖锕?，或者是一個(gè)火花，接下來，星星之火可以燎原，我們想它會(huì)非常快地在應(yīng)用和技術(shù)上發(fā)展。
人工智能的生態(tài)之爭(zhēng)
目前我們模型沒有全方面的開放，我們還等待監(jiān)管機(jī)構(gòu)最后的認(rèn)證。最近從星火大模型應(yīng)用體驗(yàn)看，我們得到各種不同的報(bào)告。
首先，使用人的特點(diǎn)是一線城市、高學(xué)歷和年輕化；使用時(shí)間上，和我們工作時(shí)間段比較吻合，工作提效需求成為它最核心的場(chǎng)景。另外比較有意思的是，星火大模型6月9日開放應(yīng)用助手創(chuàng)新空間，不再需要寫程序，只需要給提示，它就能根據(jù)你的提示產(chǎn)生各種各樣應(yīng)用，比如寫一些政府公文，比如寫一些企業(yè)文案，這種新的應(yīng)用創(chuàng)新形式極大地把我們非IT人士的創(chuàng)新動(dòng)力和需求釋放出來。
星火大模型在接下來的過程中，要注意這幾個(gè)方面。
第一，我們堅(jiān)持整個(gè)星火大模型自主可控。首先堅(jiān)持算法自主可控。
第二，考慮到現(xiàn)在國(guó)際產(chǎn)業(yè)鏈的不確定性，我們現(xiàn)在和國(guó)內(nèi)的一些優(yōu)秀算力合作。目前我們和昇騰深度合作，在算力資源調(diào)度上達(dá)到行業(yè)領(lǐng)先水平。我們要推動(dòng)星火大模型，首先，它要是完全自主可控。其次，技術(shù)的生命力在于運(yùn)用，我們把它用到我們自己的產(chǎn)品里，比如學(xué)習(xí)機(jī)、辦公本和翻譯機(jī)已經(jīng)融入了星火的模型。
第三，我們要和交通銀行這樣頭部企業(yè)共同打造行業(yè)大模型。昨天在錢行長(zhǎng)親自見證下，我們已經(jīng)和交通銀行共同成立了人工智能的創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室，我們要加快使得星火大模型能夠賦能我們的行業(yè)。
第四，繼續(xù)堅(jiān)持平臺(tái)開放原則。作為2017年我們國(guó)內(nèi)第一批人工智能開放企業(yè)，一旦國(guó)家認(rèn)證放開以后，我們就會(huì)把星火大模型全面加入科大訊飛人工智能開放平臺(tái)里面。目前開放平臺(tái)集聚近500萬(wàn)個(gè)人開發(fā)者和企業(yè)。下一步是將星火大模型理解和思考能力融入業(yè)務(wù)流程里面。之前很多的人工智能感知能力更多的是一種工具性應(yīng)用，所以它和整個(gè)業(yè)務(wù)流程耦合性并不深。下一步，隨著認(rèn)知技術(shù)成為我們底層能力的一部分，它會(huì)為我們整個(gè)企業(yè)的各種應(yīng)用創(chuàng)新帶來更大的變化。
如何克服大模型“一本正經(jīng)地胡說八道”？
大模型的不足之處，在于它的技術(shù)原理，有可能是一本正經(jīng)地胡說八道。它如果不和行業(yè)專業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)或者專業(yè)應(yīng)用插件進(jìn)行對(duì)接，那么可能它提供的是過時(shí)或者不專業(yè)的答案。同時(shí)現(xiàn)在這個(gè)技術(shù)需要做進(jìn)一步的技術(shù)突破，讓我們的大模型更有“自知之明”。大模型提供一個(gè)答案時(shí)候，它并不能意識(shí)到自己說得不對(duì)。
要解決大模型在行業(yè)中的問題，還要把它優(yōu)秀的語(yǔ)言理解能力和推理概括表達(dá)能力，與一些優(yōu)秀APP、行業(yè)知識(shí)庫(kù)結(jié)合起來。我們推出一些技術(shù)方案，把行業(yè)知識(shí)大模型訓(xùn)練中自監(jiān)督和有監(jiān)督過程中進(jìn)行融合，同時(shí)把一些類搜索技術(shù)結(jié)合起來，這樣讓我們大模型在行業(yè)應(yīng)用中可以揚(yáng)長(zhǎng)避短。
接下來簡(jiǎn)單說一下我們?cè)诮鹑趹?yīng)用創(chuàng)新中的初步考慮，這個(gè)目前還不是很成熟。
訊飛一直把金融中的應(yīng)用作為我們非常重要的一個(gè)方向，下面是它幾個(gè)重要的價(jià)值點(diǎn)。
第一，獲得客戶和維系客戶或者說營(yíng)銷獲客。
第二，運(yùn)營(yíng)降本，怎么在一系列金融環(huán)節(jié)中讓機(jī)器能夠做更多事情，把整個(gè)成本降下來。
第三，怎么做風(fēng)險(xiǎn)防控。這次大模型提供的技術(shù)能力和這三個(gè)未來我們要產(chǎn)生價(jià)值的方面非常吻合。在每一個(gè)需要產(chǎn)生價(jià)值點(diǎn)的地方，對(duì)輸入信息做理解、抽取和推理，最后我們給不同用戶提供不同產(chǎn)品和解決方案。我們看到人工智能，尤其以新的大模型為代表的新人工智能的出現(xiàn)帶來了非常多新的應(yīng)用機(jī)會(huì)。
對(duì)大模型有幾個(gè)展望。
第一，大模型是一個(gè)質(zhì)的突破，也是顛覆式、里程碑式的突破，而且它的后續(xù)潛力還會(huì)很大。因?yàn)榇竽Ｐ拖驊?yīng)用界產(chǎn)生應(yīng)用也不到一年的時(shí)間，未來的需求導(dǎo)向?qū)@個(gè)技術(shù)產(chǎn)生優(yōu)化作用會(huì)更大的。
第二，我們覺得大模型的生命力在于應(yīng)用，我們不會(huì)等到大模型完全成熟后，才開始應(yīng)用。雖然它有一系列問題需要解決，但是我們可以從一些穩(wěn)定的高價(jià)值場(chǎng)景，先切進(jìn)去循序漸進(jìn)，然后在應(yīng)用中我們和學(xué)界共同去解決一系列的問題。
第三，大模型支撐下的數(shù)字化應(yīng)用將推動(dòng)人和機(jī)器更加緊密協(xié)同。我們之前講19%的工作可能在以后幾年內(nèi)逐漸被替代掉，還有50%多的只能部分替代他工作中的場(chǎng)景。而這部分就需要人和機(jī)器更加緊密協(xié)同。下一步不僅要技術(shù)創(chuàng)新，模式創(chuàng)新和流程創(chuàng)新變得更加重要。
采訪記錄整理：
問：應(yīng)用是今年大會(huì)期間針對(duì)大模型都比較關(guān)心的問題。訊飛星火目前已經(jīng)是國(guó)內(nèi)應(yīng)用生態(tài)比較完備的，但似乎還不夠。您認(rèn)為大模型下一階段的發(fā)展方向是什么？尤其是如何實(shí)現(xiàn)商業(yè)化的落地？
吳曉如：首先，大模型一些基礎(chǔ)能力已經(jīng)可以開始用了，像它的理解和邏輯推理這些，已經(jīng)可以解決很多行業(yè)中的一些問題，比如說客服、營(yíng)銷、文案的書寫等。但它里面也還有一些問題，比如提供的知識(shí)不夠?qū)I(yè)，可能會(huì)過時(shí)。這些就需要我們和一些行業(yè)知識(shí)庫(kù)做一些緊密的融合，讓機(jī)器更好地對(duì)接行業(yè)知識(shí)庫(kù)。大模型背后的機(jī)理，除了學(xué)習(xí)大量的文本外，還要進(jìn)行一些針對(duì)行業(yè)知識(shí)的精細(xì)的調(diào)整，像交通銀行這樣的機(jī)構(gòu)都可以參與進(jìn)來。最近一段時(shí)間在金融領(lǐng)域，我們和中國(guó)人民保險(xiǎn)集團(tuán)、交通銀行都建立了聯(lián)合的創(chuàng)新機(jī)構(gòu)。昨天我們和交通銀行建立了人工智能創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室，把訊飛的大模型能力和行業(yè)知識(shí)庫(kù)、行業(yè)應(yīng)用能力結(jié)合起來。這樣很快就會(huì)有應(yīng)用推出，然后在此基礎(chǔ)上，它會(huì)反向牽引，然后大家再做進(jìn)一步的融合和深化，這是一個(gè)層面。第二個(gè)層面就是，現(xiàn)在對(duì)外互聯(lián)網(wǎng)或者公開的開放平臺(tái)上，還需要等到監(jiān)管機(jī)構(gòu)發(fā)牌以后，我們才能正式運(yùn)作。但是現(xiàn)在有很多的開發(fā)者通過預(yù)體驗(yàn)的形式，已經(jīng)把他們的應(yīng)用和我們的系統(tǒng)做了一些對(duì)接了，包含了我們提出的一個(gè)概念叫應(yīng)用助手，它通過寫一些提示詞就可以創(chuàng)作各種各樣的一些新的應(yīng)用。這兩種模式都在往前推進(jìn)了，一個(gè)是現(xiàn)有的APP怎么接進(jìn)來，第二個(gè)是它怎么基于現(xiàn)在的大模型產(chǎn)生一些新的應(yīng)用。所以我們一旦等到監(jiān)管機(jī)構(gòu)發(fā)牌以后，我們就會(huì)在訊飛開放平臺(tái)上向開發(fā)者和中小用戶開放。所以同時(shí)有兩條線，一個(gè)是大的行業(yè)，一個(gè)是一般性的企業(yè)。
問：科大訊飛在這次大會(huì)上成為國(guó)家人工智能標(biāo)準(zhǔn)化總體組大模型專題組的聯(lián)合組長(zhǎng)單位，然后也和華為、騰訊一起加入到了大模型合作生態(tài)共同體。您個(gè)人是如何判斷一個(gè)好的大模型有哪些標(biāo)準(zhǔn)？以及在這種生態(tài)共同體或者工作組里面，不同企業(yè)之間的協(xié)同和競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系又是怎樣的？
吳曉如：現(xiàn)在是一個(gè)大模型滿天飛的時(shí)代，有些大模型是自主研發(fā)的，有些是開源的。但是想要未來讓它更加有價(jià)值的話，還是要在應(yīng)用中產(chǎn)生價(jià)值，尤其是怎么讓應(yīng)用端來了解大模型，否則他們的理解可能會(huì)比較抽象。在這里面就涉及一系列的對(duì)大模型的評(píng)測(cè)。這種評(píng)測(cè)既有基礎(chǔ)能力的評(píng)測(cè)，比如語(yǔ)言理解能力、邏輯推理能力、思維鏈，以及長(zhǎng)文本的生成過程中，生成的內(nèi)容怎樣才算比較合理，都需要一系列的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。我們訊飛是屬于比較學(xué)院派的做法，在訊飛啟動(dòng)大模型攻關(guān)專項(xiàng)之初，認(rèn)知智能全國(guó)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室就牽頭設(shè)計(jì)了通用人工智能的7個(gè)重要維度能力能力的一整套的測(cè)試方法。在這套體系出來之后，便與中國(guó)科學(xué)院人工智能產(chǎn)學(xué)研產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（側(cè)重產(chǎn)學(xué)研源頭技術(shù)創(chuàng)新）和長(zhǎng)三角人工智能產(chǎn)業(yè)鏈聯(lián)盟（側(cè)重產(chǎn)業(yè)鏈應(yīng)用落地）的眾多的專家、合作伙伴進(jìn)行共同探討，達(dá)成廣泛共識(shí)。這些評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)也被友商和合作伙伴引用。因?yàn)檎麄€(gè)行業(yè)剛剛開始，處于非常早期的階段，為了大模型更加健康地發(fā)展，行業(yè)內(nèi)需要一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，通過健康的引導(dǎo)來實(shí)現(xiàn)協(xié)同發(fā)展。這就是為什么工信部信通院牽頭成立了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)工作組，旨在形成一套覆蓋多任務(wù)的大模型能力客觀評(píng)測(cè)體系，引導(dǎo)中國(guó)認(rèn)知大模型技術(shù)和產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展。下一步希望與聯(lián)盟單位基于通用評(píng)測(cè)體系，共同推動(dòng)行業(yè)評(píng)測(cè)方案落地，讓認(rèn)知大模型技術(shù)真正解決社會(huì)剛需。行業(yè)中很多合作伙伴的協(xié)同關(guān)系非常強(qiáng)。我們昨天和華為正式發(fā)布了基于昇騰算力的底層算力平臺(tái)。雖然華為有類似的盤古模型，但是大家仍有很多可以協(xié)同的地方。比如騰訊在應(yīng)用服務(wù)上有非常成熟的生態(tài)，也是交通銀行的安全合作的伙伴。所以行業(yè)內(nèi)現(xiàn)在主要玩家的協(xié)同大于競(jìng)爭(zhēng)。
問：現(xiàn)在有個(gè)說法是“百模大戰(zhàn)”，我們訊飛有什么獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)，以及我們目前需要攻克的難點(diǎn)有哪些？
吳曉如：我覺得訊飛的優(yōu)勢(shì)在以下幾個(gè)方面，第一，長(zhǎng)期聚焦于人工智能。訊飛自1999年成立以后一直都是在搞人工智能。比如說，現(xiàn)在很多大模型好像是剛剛出現(xiàn)，但實(shí)際上這與訊飛以前在醫(yī)療、教育里面做各種模型的方法都是一樣，只是以前模型的參數(shù)規(guī)模沒有這么大。第二，訊飛有一個(gè)非常有經(jīng)驗(yàn)、也非常強(qiáng)大的團(tuán)隊(duì)。訊飛的模型根本就不用開源，因?yàn)槲覀兺耆灾魍瓿?。這樣未來形成一個(gè)技術(shù)優(yōu)化的閉環(huán)，我們上升的空間才會(huì)更快。一旦某一些東西受制于人，就會(huì)存在非常多的問題。第三，和應(yīng)用的結(jié)合。長(zhǎng)期來看，訊飛是一個(gè)to B型的企業(yè)。大模型下一步的應(yīng)用是要形成深度、有價(jià)值的應(yīng)用，其所以B端的牽引還是非常重要的。我們雖然不是一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，但是B端一些牽引對(duì)大模型下一步成熟是非常重要的。
問：科大訊飛和昇騰在哪些方面有具體合作，國(guó)產(chǎn)算力支撐的大模型，它的優(yōu)勢(shì)在哪里，又有哪些地方需要加強(qiáng)？
吳曉如：第一，國(guó)外的算力，做了那么多年，肯定更有優(yōu)勢(shì)，但問題是，它們現(xiàn)在是不可控的，搞不清哪天可能不可用。所以我們必須自己做，國(guó)內(nèi)一些算法領(lǐng)先的的企業(yè)和戰(zhàn)略企業(yè)必須要投入。第二，芯片制造、設(shè)計(jì)的工作昇騰在做，但實(shí)際上一個(gè)算力平臺(tái)更強(qiáng)的方面可能在于軟件和生態(tài)，比如工具鏈、算法優(yōu)化。高通、英偉達(dá)強(qiáng)大的原因，不僅僅是硬件，更多的是軟的方面強(qiáng)。所以和昇騰合作時(shí)，我們擅長(zhǎng)做算法優(yōu)化。在各種硬件上，我們天然地知道怎么在一個(gè)平臺(tái)上把算法優(yōu)化的非常好?，F(xiàn)在和昇騰合作后，把我們的軟優(yōu)勢(shì)和他們的硬優(yōu)勢(shì)結(jié)合起來，我相信我們會(huì)很快給市場(chǎng)提供結(jié)合以后比較強(qiáng)大的技術(shù)平臺(tái)。具體合作中昇騰提供底層的算力平臺(tái)。利用昇騰的卡并搭建基礎(chǔ)的算力平臺(tái)。訊飛在它的基礎(chǔ)戰(zhàn)略平臺(tái)上，把大模型的算法從訓(xùn)練站到推理站，把它性能優(yōu)化好，這樣就形成了一個(gè)未來聯(lián)合的創(chuàng)新體。
問：有一個(gè)觀點(diǎn)是未來通用大模型的提供者可能只有1到2個(gè)廠商，您怎么看這個(gè)觀點(diǎn)？
吳曉如：這東西很難說，到底未來是3到5家，還是6到7家。如果只有1到2家，是不是意味著以后的競(jìng)爭(zhēng)更是巨頭之間的較量？我覺得基礎(chǔ)平臺(tái)可能要有一些大企業(yè)，但是很多垂直領(lǐng)域有行業(yè)數(shù)據(jù)，一旦融合以后，它可以產(chǎn)生很好的垂直效果。所以可能也有一些在行業(yè)領(lǐng)域內(nèi)非常有優(yōu)勢(shì)的企業(yè)可以做得很好。
問：目前大模型的競(jìng)爭(zhēng)格局日漸白熱化，但是產(chǎn)業(yè)端特別是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展節(jié)奏卻沒有大模型那么快。您怎么看大模型和這種產(chǎn)業(yè)結(jié)合的落地節(jié)奏？
吳曉如：其實(shí)整個(gè)產(chǎn)業(yè)端的介入，它是需要一個(gè)過程的。因?yàn)锳I需要數(shù)據(jù)，所以首先從一些數(shù)字化技術(shù)好、應(yīng)用價(jià)值大的公司開始，比如金融、汽車，因?yàn)檫@些行業(yè)本身對(duì)數(shù)字化的重視程度都比較高。大模型與產(chǎn)業(yè)結(jié)合后有比較直接的效果。比如說在民生里面的教育和醫(yī)療，大模型產(chǎn)生的價(jià)值非常直接。這樣結(jié)合起來就會(huì)比較快。但是在一些傳統(tǒng)的制造業(yè)里，估計(jì)需要一個(gè)循序漸進(jìn)的時(shí)間。其實(shí)現(xiàn)在無論是我們還是一些制造端企業(yè)，都沒有找到馬上能落地的結(jié)合點(diǎn)。目前，訊飛有羚羊工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，我們?cè)谄脚_(tái)上和一些比較成熟的工業(yè)企業(yè)開始做對(duì)接了。我們認(rèn)為，人工智能價(jià)值兌現(xiàn)有三大標(biāo)準(zhǔn)：真實(shí)可見的實(shí)際應(yīng)用案例、能規(guī)?；茝V的對(duì)應(yīng)產(chǎn)品,以及可用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)證明的應(yīng)用成效，大模型也是如此。星火認(rèn)知大模型從攻關(guān)啟動(dòng)便已明確“1+N”的體系，其中1是指通用認(rèn)知大模型，N指的是大模型在教育、醫(yī)療、工業(yè)、汽車、辦公等各個(gè)領(lǐng)域的落地。之所以“1+N”同步進(jìn)行，一方面是此前在“N”的行業(yè)領(lǐng)域中有較好的業(yè)務(wù)和場(chǎng)景基礎(chǔ)，第二也是因?yàn)椤癗”會(huì)讓“1”的能力持續(xù)迭代進(jìn)化，所以雙方是互相促進(jìn)、共同進(jìn)步的。
問：有觀點(diǎn)認(rèn)為在一些垂直領(lǐng)域里，我們用一些參數(shù)量比較小的專業(yè)模型也能解決問題。也有觀點(diǎn)認(rèn)為，通用大模型的能力起來后，會(huì)對(duì)行業(yè)產(chǎn)生一個(gè)淹沒的效果，它什么都可以做，您對(duì)這兩個(gè)路線是怎么看的？
吳曉如：我舉個(gè)例子。10年前我們做語(yǔ)音識(shí)別時(shí)，有電話場(chǎng)景模型、汽車場(chǎng)景模型、辦公場(chǎng)景模型。隨著語(yǔ)音識(shí)別的通用大模型越做越好，大家就不用專用模型了。但是在通用大模型沒有出現(xiàn)之前，或者它的效果比專用模型差的時(shí)候，大家還是會(huì)用專業(yè)模型。目前可能也會(huì)經(jīng)過這么一個(gè)階段。
問：未來人工智能大模型還會(huì)是一個(gè)生態(tài)之爭(zhēng)，GPT是在利用全球的優(yōu)質(zhì)語(yǔ)料進(jìn)行迭代，建立中國(guó)力量和影響力的時(shí)間緊迫，能否展開講講這個(gè)問題？訊飛最近還提到，中國(guó)AI大模型既要“彎道超車”，也要“直道沖鋒”，怎么理解？怎么做？
吳曉如：第一個(gè)問題，大模型的出現(xiàn)也讓數(shù)據(jù)迭代與以往不同了。ChatGPT作為先行者，全世界優(yōu)秀的科技成果、經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)人士都在給ChatGPT和GPT-4貢獻(xiàn)智慧。大模型的智慧能力自進(jìn)化需要全世界知識(shí)和用戶反饋的喂養(yǎng)，這對(duì)于大模型進(jìn)化來說非常關(guān)鍵。
第二個(gè)問題，首先，目前國(guó)內(nèi)與國(guó)際頂尖的認(rèn)知智能大模型對(duì)比還存在綜合實(shí)力、平臺(tái)能力等差距，要正視差距，并且以最先進(jìn)水平為目標(biāo)奮起直追。在“直道沖鋒”的過程中，我們會(huì)遇到各種困難與阻礙，例如芯片、高質(zhì)量數(shù)據(jù)、系統(tǒng)迭代等方面仍然挑戰(zhàn)嚴(yán)峻；但國(guó)內(nèi)在大模型各技術(shù)領(lǐng)域方面有長(zhǎng)期的探索與積累，核心技術(shù)方面的系統(tǒng)性創(chuàng)新也“開花結(jié)果”，加上國(guó)家對(duì)這一領(lǐng)域的高度關(guān)注，我們?cè)谡J(rèn)知智能大模型的長(zhǎng)跑中要有底氣和信心。
“直道沖鋒”是一場(chǎng)“持久戰(zhàn)”，這條道路上產(chǎn)業(yè)需要先行，創(chuàng)新應(yīng)用后帶動(dòng)生態(tài)圈的整體發(fā)展；但想要對(duì)標(biāo)目標(biāo)并保持差距不斷縮小，“后勁”也至關(guān)重要。在做出階段性成果之后，產(chǎn)業(yè)發(fā)展與科研創(chuàng)新必須協(xié)同并進(jìn)，彼此范式持續(xù)迭代、相互促進(jìn)，才能為我國(guó)自主大模型的發(fā)展源源不斷注入長(zhǎng)跑動(dòng)力，實(shí)現(xiàn)革新和蛻變。
在后續(xù)的“長(zhǎng)跑”過程中，通過產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界的緊密協(xié)同，科研領(lǐng)域也會(huì)誕生多方面的開源大模型，讓科研界的各位科學(xué)家可以在這些模型平臺(tái)基礎(chǔ)上進(jìn)行更加前沿的創(chuàng)新性工作，語(yǔ)音、圖像、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域的科研任務(wù)和目標(biāo)可能也會(huì)出現(xiàn)新的變化。大模型除了對(duì)產(chǎn)業(yè)界實(shí)現(xiàn)生態(tài)的革新外，協(xié)同并進(jìn)的方式可能也會(huì)為以高校、院所、新型研發(fā)機(jī)構(gòu)為代表的科研生態(tài)圈帶來新的變化。
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