AI最終目的是服務人類

4月1日，中國電子學會主辦的第十六屆中國電子資訊年會在廣東省珠海市召開，以“電子新時代·強國新征程”為主題，眾多院士、專家學者和企業代表圍繞基礎研究、前沿技術及應用、青年人才培養等議題展開了學術交流和技術研討。中國電子學會副理事長、百度首席技術官王海峰出席主論壇並作報告，闡釋了大模型技術發展與産業模式。

大模型成人工智慧發展熱點

人工智慧已經成為新一輪科技革命和産業變革的重要驅動力量，具有效果好、泛化性強、研發流程標準化程度高等典型特徵的大模型正推動産業應用蓬勃發展，隨著大模型快速演進，能理解、有邏輯、會推理、能創作、有情感的大語言模型有望帶來人工智慧創新的爆髮式增長。

王海峰介紹，百度自2019年開始深耕預訓練模型研發，經過近4年積累和迭代，文心大模型已經形成了系統性的大模型技術體系，包括自然語言處理、視覺、跨模態、生物計算等大模型，面向行業需求構建的系列行業大模型，以及支撐大模型應用的工具平臺，具備知識增強和産業級兩大特色。

據了解，文心知識增強大語言模型基於ERNIE及PLATO系列模型研發，是文心大模型家族的新成員，其關鍵技術包括有監督精調、人類反饋的強化學習、提示等大語言模型都會採用的技術，以及知識增強、檢索增強和對話增強等百度已有技術優勢的再創新。文心知識增強大語言模型通過知識內化和知識外用兩種方式實現知識增強。知識內化，是從大規模知識和無標注數據中，基於語義單元學習，利用知識構造訓練數據，將知識學習到模型參數中。知識外用，是引入外部多源異構知識，做知識推理、提示構建等等。文心知識增強大語言模型的檢索增強，基於以語義理解與語義匹配為核心技術的新一代搜索架構，通過引入搜索結果，為大模型提供時效性強、準確率高的參考資訊，更好地滿足用戶需求。在對話增強方面，基於對話技術和應用積累，文心知識增強大語言模型具備記憶機制、上下文理解和對話規劃能力，實現更好的對話連貫性、合理性和邏輯性。

打通大模型産業化路徑

大模型依賴演算法、算力和數據的綜合支撐，産業化還面臨許多挑戰，比如，模型體積大，訓練難度高；算力規模大，性能要求高；數據規模大，數據品質參差不齊。

對此，王海峰表示，具有演算法、算力和數據綜合優勢的企業，可以將模型生産的複雜過程封裝起來，通過低門檻、高效率的生産平臺，為千行百業提供大模型服務。

大模型帶來的三大産業機會已經浮現，第一類是新型雲計算，雲的主流商業模式變為MaaS，模型即服務（ModelasaService）；第二類是進行行業模型精調的企業，可以調用通用大模型能力，基於行業知識和經驗為客戶提供解決方案；第三類是基於大模型底座進行文本生成、圖像生成、音頻生成、視頻生成、數字人、3D等場景相關應用開發的企業，即應用服務提供商。

大模型帶來的智慧化創新熱潮才剛剛開始，它距離AGI（通用人工智慧）還有多遠？

王海峰認為，正如人造衛星永遠不會和月球這樣的自然衛星畫等號一樣，人工智慧永遠不會直接跟人類的智慧完全畫等號，人工智慧是模擬、延伸和拓展人的智慧，最終目的是服務於人類更美好的生活和社會的發展。人工智慧的通用性越來越強，部分能力已經達到或超越人的水準，可以認為AGI在一定程度上已經實現了，但比起這個概念本身，人工智慧為人類帶來的價值才是我們努力的方向。