在7月8日舉辦的2023世界人工智能大會“大模型與深度行業(yè)智能”創(chuàng)新論壇上，中國科學(xué)技術(shù)信息研究所黨委書記、所長，科技部新一代人工智能發(fā)展研究中心主任趙志耘做了《人工智能大模型技術(shù)發(fā)展及行業(yè)應(yīng)用的思考》的主旨演講。
首先，趙志耘書記介紹了全球人工智能大模型發(fā)展態(tài)勢。
大模型技術(shù)群正在快速壯大。自谷歌2017年發(fā)布Transformer網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以來，僅用五年多時間全球已迅速成長出龐大的大模型技術(shù)群，衍生出涵蓋各種技術(shù)架構(gòu)、各種模態(tài)、各種場景的大模型家族。
大模型推動人工智能產(chǎn)業(yè)化進入“工業(yè)化時代”。大模型技術(shù)最大的突破就在于通用性，以ChatGPT為代表的大模型通過“大數(shù)據(jù)+大算力+強算法”的路徑顯著增強了通用性、泛化性，推動人工智能從以專用小模型定制訓(xùn)練為主的“手工作坊時代”邁入以通用大模型預(yù)訓(xùn)練為主的“工業(yè)化時代”。
大模型加速人工智能場景創(chuàng)新，深度改變行業(yè)生產(chǎn)力。大模型開辟數(shù)字內(nèi)容領(lǐng)域新賽道，已經(jīng)率先在AIGC（人工智能內(nèi)容生成技術(shù)）產(chǎn)生大規(guī)模產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。同時，大模型也在不斷加速實體經(jīng)濟智能化升級，其內(nèi)容和代碼生成能力與設(shè)備操控、機器人等技術(shù)相結(jié)合，將帶動傳統(tǒng)實體經(jīng)濟行業(yè)生產(chǎn)力和生產(chǎn)效率革命式升級換代。
大模型呈現(xiàn)通用和專用互促共進的新局面。大模型技術(shù)路線使語言、視覺等通識能力的形成成為可能。另外，金融、醫(yī)療等垂直領(lǐng)域的專業(yè)類大模型快速涌現(xiàn)，正在發(fā)揮其領(lǐng)域縱深優(yōu)勢不斷深化落地，提供針對特定業(yè)務(wù)場景的高質(zhì)量專業(yè)化解決方案。
接下來，趙志耘書記分析了中國人工智能大模型發(fā)展情況。
中國人工智能領(lǐng)域的戰(zhàn)略部署為大模型發(fā)展奠定了堅實基礎(chǔ)。我國政府高度重視人工智能發(fā)展，自2017年發(fā)布實施新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃以來，部署啟動2030—“新一代人工智能”重大項目、支持建設(shè)國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺、鼓勵構(gòu)建產(chǎn)學(xué)研創(chuàng)新聯(lián)合體等。經(jīng)過政產(chǎn)學(xué)研各方協(xié)同努力，我國建立起涵蓋大模型理論方法和軟硬件技術(shù)的體系化研發(fā)能力，形成了緊跟世界前沿的大模型技術(shù)群。
中國大模型技術(shù)沿各技術(shù)路線迅速發(fā)展。在自然語言處理、機器視覺和多模態(tài)等領(lǐng)域涌現(xiàn)出盤古、悟道、文心一言、通義千問、星火認(rèn)知等多個具有行業(yè)影響力的預(yù)訓(xùn)練大模型，總體水平緊跟世界前沿。
中國大模型產(chǎn)業(yè)化已經(jīng)形成通用類大模型與專業(yè)類大模型并行發(fā)展的態(tài)勢。通用類大模型持續(xù)拓展應(yīng)用領(lǐng)域，正在從辦公、生活、娛樂向醫(yī)療、工業(yè)、教育等加速滲透。垂直領(lǐng)域?qū)I(yè)類大模型不斷深化落地，金融、教育、醫(yī)療、遙感等垂直領(lǐng)域發(fā)展起一批專業(yè)化大模型，發(fā)揮其領(lǐng)域縱深優(yōu)勢，提供針對特定業(yè)務(wù)場景的高質(zhì)量專業(yè)化解決方案。
中國大模型落地應(yīng)用空間廣闊。我國眾多產(chǎn)業(yè)對于高質(zhì)量發(fā)展的需求，為大模型的落地應(yīng)用提供了場景支撐，將進一步推動與各行業(yè)深度融合，成為驅(qū)動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要力量。同時，我國也在不斷推進的人工智能算力基礎(chǔ)設(shè)施及基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺等建設(shè)，為大模型發(fā)展提供了基礎(chǔ)能力支撐。
最后，趙志耘書記指出，目前我國大模型的發(fā)展尚處于早期階段，基礎(chǔ)研發(fā)能力仍有待提高，面臨智算能力差距較大、基礎(chǔ)模型算法原創(chuàng)性不足、缺少高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)、有組織的工程化能力相對薄弱以及人才資源缺乏等諸多挑戰(zhàn)。為此，趙志耘書記建議，一是加強資源和研發(fā)力量統(tǒng)籌，促進大模型有序發(fā)展；二是加快基礎(chǔ)研究和技術(shù)創(chuàng)新，提升學(xué)術(shù)和開源影響力；三是強化大模型發(fā)展中的場景牽引作用，打造大模型標(biāo)桿項目；四強化國際合作，積極參與全球人工智能治理。
