21世紀經濟報道記者白楊 北京報道
在近日召開的2023北京智源大會上，智源研究院正式發布了全面開源的“悟道3.0”系列大模型及算法。
成立于2018年的智源研究院，是一家非營利研究機構，旨在推動人工智能領域發展政策、學術思想、理論基礎、頂尖人才與產業生態的創新。2020年10月，智源研究院啟動了大模型的研發工作，2021年3月發布的悟道1.0，更是當時中國首個以及世界最大的大模型。
(資料圖片僅供參考)
智源研究院院長黃鐵軍表示，他們在發布悟道1.0時，就已經預見人工智能將從“大煉模型”轉變為“煉大模型”的新階段。他認為，大模型需要具備三個條件：一是規模要大，參數達百億規模以上；二是涌現性，能夠產生預料之外的新能力；三是通用性，不限于專門問題或領域，能夠處理多種不同的任務。
而此次發布的“悟道3.0”，涵蓋語言、視覺、多模態等基礎大模型。在目前最為火熱的語言大模型方面，智源研究院發布了“悟道·天鷹Aquila”語言大模型，這是首個具備中英雙語知識、支持商用許可協議、國內數據合規需求的開源語言大模型。
據了解，“悟道·天鷹”的開源包含一系列模型，包括Aquila基礎模型、AquilaChat對話模型與AquilaCode（文本-代碼）生成模型。
在視覺大模型方面，智源研究院則發布了“悟道·視界”視覺大模型系列。黃鐵軍指出，“悟道·視界”包括了可以在多模態序列中補全所有內容的多模態大模型 Emu、十億級的視覺基礎模型EVA、首創上下文圖像學習技術路徑的通用視覺模型Painter等。這些模型系統性地解決了當前計算機視覺領域的一系列瓶頸問題，包括任務統一、模型規模化以及數據效率等。
要集中力量辦大事
大會期間，黃鐵軍接受了21世紀經濟報道等媒體的采訪，并針對當前大模型發展的相關熱點進行了回答。他直言，雖然百億規模就會有涌現能力，但國內現在訓練的大模型都還太小，在智能水平上還是有差距。“現在國內做大模型很熱，卻沒有頂尖的，這也是一個問題，如果大家都是重復性發力，那只會讓資源越來越發散，所以現在中國最應該做的，就是集中力量辦大事”。
“真正的人工智能創新生態應該是大家各自發揮優勢，在最擅長環節做到最強，然后把所有最強的環節連接在一起，形成一個生態，這才是我們應該努力的方向。”黃鐵軍強調。
從技術角度，黃鐵軍認為，現在大模型的“大”還遠遠沒有達到天花板，“語言類大模型，可能還要3年的時間還能做到包羅萬象，所以未來3年，模型規模肯定還會放大，能力還會更強。”
其也提到，目前之所以能涌現這么多大模型，是因為技術出現了變革，其中最重要的就是自監督或者無監督學習，這使得AI模型不用像以前一樣——為了解決一個問題，就標注一類數據、訓練一個模型、做一個產品。“模型變大，是因為有了更多原料可喂，而自監督學習的方法，讓原料不再受限于成本、人力等因素。”
但是，雖然現在市場是百家爭鳴，但黃鐵軍認為，未來的大模型生態只會有屈指可數的大模型，現在的幾十上百個模型，都只是技術迭代的中間產品。
到那個時候，除了頭部的幾個大模型外，其他的企業則需要在生態里找到自己的位置，這個位置不一定是做大模型，只要能在生態形成后的某個環節做好，也能夠盈利。“這就像互聯網初期，都覺得‘賣鏟子’最賺錢，但實際上賣路由器的就幾家，大家都在互聯網生態的其他領域得到了發展”。
不過，大模型的發展仍需要時間。所以現階段對于創業者來說，用通用的基礎模型加上專門領域的數據做出垂類模型，也未嘗不可。但未來隨著通用模型越來越強，變得像現在的互聯網一樣成為無處不在的服務時，那則將進入另外一個階段，就像現在大多數都是互聯網應用型企業一樣，那時候“基礎模型+專業”也會成為最典型的模式。
AI挑戰與治理
對普通人來說，大模型也將帶來兩方面的影響。一方面是作為技術工具，它能替代原來很多只有人才能完成的任務，對企業來說，成本更低、速度更快、質量更好，對消費者來說，則會帶來物美價廉，過去不是所有人都能享受的產品和服務，現在人人都可以享受，比如一些信息服務或者圖像、視頻等內容的生成。
所以，大模型可以推動經濟社會發展，也能推動人們生活水平的提高。在黃鐵軍看來，未來至少10年甚至更長一段時間，都將是人與AI相互融合的時期。
而另一方面，大模型的發展也意味著很多人的工作會被替換掉。原來很穩定的工作，現在AI可以更低成本實現，那這些人員會面臨比較大的沖擊。
黃鐵軍表示，看一個行業是否會被AI影響，主要看智力要素在其中是否發揮關鍵作用，如果是，那就會受到影響。比如制造業，如果它已經實現了自動化，那影響就會比較小，但如果仍有很多人力在做重復性工作，AI的效率提升則會帶來較大的影響。
黃鐵軍稱，大模型有好的一面，也有沖擊性的一面，但這就是人類社會發展的常態。“我們不能固定在一個時代，新的機會出現，重復性的、不愿意干的工作可以讓AI去干，然后去找更能發揮人的能力的新事情去做。不過也需要注意的是，未來一二十年，會是人機結合的蜜月期，但隨著AI的強大，我們也要開始重視AI可能帶來的顛覆式挑戰。”
最后談及AI治理問題時，黃鐵軍認為，人工智能的倫理安全確實面臨巨大的挑戰。過去，核武器出現時，也帶來巨大的挑戰，但它的監管是可預測的，而AI的涌現能力是預料之外的，對于預料之外的東西怎么管，難度就非常大。
“但是從人的角度來看，人也是不可預測的，經常會靈機一動，閃現出很多新想法，甚至做出各種各樣的行為。所以AI既然是智能系統，人也是智能系統，那原來人類社會的一些制度以及法律等，也可以嘗試用到AI的管理上，在這方面有很多經驗可以借鑒探索，看如何對一個無窮無盡的創造性系統進行管理。”黃鐵軍表示。
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