數(shù)量呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng) 人工智能大模型熱要多點(diǎn)冷思考

　　用“百模大戰(zhàn)”來形容當(dāng)下人工智能大模型的火熱程度一點(diǎn)也不夸張。數(shù)據(jù)顯示，國內(nèi)公開發(fā)布的大模型已達(dá)80多個(gè)。我們是否需要這么多大模型？這場(chǎng)熱潮會(huì)持續(xù)多久？會(huì)不會(huì)帶來泡沫？對(duì)此我們還需多一些冷思考。

　　國內(nèi)企業(yè)紛紛入局大模型，是因?yàn)榭春么竽Ｐ捅澈蟮纳虡I(yè)價(jià)值。雖然被眾人調(diào)侃為“一本正經(jīng)地胡說八道”，但在ChatGPT展現(xiàn)了其在聊天對(duì)話、創(chuàng)作編程等方面模擬人類思維的智能之后，業(yè)界對(duì)于人工智能的認(rèn)知和想象又打開了新空間。一些企業(yè)將大模型視為人工智能的核心，認(rèn)為這很可能是引領(lǐng)第四次工業(yè)革命的顛覆性創(chuàng)新技術(shù)，將推動(dòng)各個(gè)行業(yè)的變革。能抓住這樣的超級(jí)風(fēng)口既是企業(yè)實(shí)力的象征，也更容易獲得資本的青睞。正因?yàn)槿绱?，短短幾個(gè)月，國內(nèi)人工智能大模型數(shù)量呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)。

　　大模型并非多多益善。以ChatGPT為代表的通用大模型，技術(shù)門檻高，開發(fā)、訓(xùn)練、運(yùn)營等成本耗資巨大，動(dòng)輒一次訓(xùn)練成本就高達(dá)數(shù)百萬美元，被稱為“少數(shù)人的豪華游戲”。只有大型龍頭企業(yè)或領(lǐng)軍企業(yè)才具備相應(yīng)的研發(fā)和投資實(shí)力，其他企業(yè)盲目跟風(fēng)、一哄而上不僅很難成功，還會(huì)帶來投資浪費(fèi)，增加能源、算力等消耗，產(chǎn)生低質(zhì)量產(chǎn)品。簡(jiǎn)而言之，推出多個(gè)通用大模型既不現(xiàn)實(shí)，也沒有那么多市場(chǎng)需求，還會(huì)帶來同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)。

　　產(chǎn)業(yè)界現(xiàn)在越發(fā)關(guān)注行業(yè)大模型，其門檻大大低于通用大模型，所需投入成本相對(duì)更低。但也要看到，寫詩作畫絕非大模型的全部，行業(yè)大模型聚焦特定領(lǐng)域、針對(duì)特定場(chǎng)景、解決特定問題，能結(jié)合企業(yè)自身獨(dú)特優(yōu)勢(shì)去精耕細(xì)作并賦能行業(yè)，從而形成差異化優(yōu)勢(shì)。走向細(xì)分領(lǐng)域才有更多機(jī)會(huì)，綜合考慮行業(yè)專業(yè)性、持續(xù)迭代和綜合成本等因素，行業(yè)大模型更容易實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值落地。當(dāng)前，已有一些行業(yè)大模型在金融、制造、醫(yī)藥研發(fā)、煤礦、鐵路等諸多領(lǐng)域發(fā)揮了作用。

　　當(dāng)前，大模型發(fā)展還處于初期，仍面臨技術(shù)短板、隱私安全等問題。在一些大模型的實(shí)際使用過程中，已被發(fā)現(xiàn)生成內(nèi)容存在質(zhì)量不佳、冗余回答等問題，甚至有輸出危害內(nèi)容的風(fēng)險(xiǎn)。為此，國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室等7部門日前聯(lián)合公布《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》，對(duì)生成式人工智能產(chǎn)品及服務(wù)提供者作出了一定要求和規(guī)范，但目前尚缺乏對(duì)使用者的有力約束。

　　此外，大模型生成內(nèi)容的知識(shí)產(chǎn)權(quán)、數(shù)據(jù)來源的合法性等問題都亟待解決。還需統(tǒng)籌資源，加快基礎(chǔ)研究和技術(shù)創(chuàng)新，強(qiáng)化場(chǎng)景牽引作用，建立健全大模型監(jiān)管機(jī)制，加強(qiáng)國際合作與交流。

　　一項(xiàng)新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展初期，難免會(huì)有一定的泡沫和過剩。但要避免過度，因?yàn)榕菽〞?huì)擠掉，市場(chǎng)總會(huì)洗牌。當(dāng)熱潮退去，大浪淘沙之后，能留下的注定是腳踏實(shí)地的贏家。（作者：黃鑫）

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