chatGPT應(yīng)用端 聯(lián)想集團(tuán)CTO芮勇談ChatGPT應(yīng)用：C端快速落地，B端仍需時(shí)間

作為一個(gè)現(xiàn)象級(jí)的技術(shù)突破和應(yīng)用，展現(xiàn)出了強(qiáng)大的智能化能力，是業(yè)界公認(rèn)的人工智能數(shù)十年發(fā)展歷程中又一個(gè)重大的突破點(diǎn)和轉(zhuǎn)折點(diǎn)。爆火之外，關(guān)于背后起支撐作用的大模型、未來(lái)的商業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景，以及在面臨技術(shù)革新與倫理道德雙重挑戰(zhàn)后的發(fā)展前景問(wèn)題，也備受關(guān)注。

近日，聯(lián)想集團(tuán)首席技術(shù)官、高級(jí)副總裁、AI領(lǐng)域領(lǐng)軍人物芮勇博士，在做客國(guó)泰君安證券研究所《所長(zhǎng)對(duì)話》的節(jié)目中，圍繞分享了自己的思考。他不僅將大模型的特點(diǎn)，用用“高大上”三個(gè)字進(jìn)行了總結(jié)，還預(yù)計(jì)大模型將在C端快速落地，并認(rèn)為從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，相對(duì)于閉源，開(kāi)源的后勁更足，更有利于企業(yè)的長(zhǎng)期生態(tài)建設(shè)。

與此同時(shí)chatGPT應(yīng)用端，人工智能在為經(jīng)濟(jì)發(fā)展與社會(huì)進(jìn)步帶來(lái)重大發(fā)展機(jī)遇的同時(shí)，也為倫理規(guī)范和社會(huì)法治帶來(lái)了挑戰(zhàn)，也不例外。芮勇很認(rèn)同《道德經(jīng)》里的一句話，“天之道，利而不害”chatGPT應(yīng)用端，認(rèn)為自然規(guī)律應(yīng)是利于萬(wàn)物的，并看好的未來(lái)，“我覺(jué)得前景非常好”。

“高大上”的大模型

不單單是文本生產(chǎn)的工具，其強(qiáng)大的語(yǔ)言處理和生存能力也增強(qiáng)了不少用戶體驗(yàn)，同時(shí)降低生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)、交易成本，提高企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率，并在特定領(lǐng)域、專業(yè)語(yǔ)言及自動(dòng)化客戶服務(wù)方面發(fā)揮著重要作用。

對(duì)于這一取得劃時(shí)代進(jìn)步的技術(shù)能力，芮勇認(rèn)為，的爆火，是表面上的一個(gè)現(xiàn)象，更重要的是后面起到核心支撐作用的大模型。對(duì)于大模型的特點(diǎn)，芮勇總結(jié)為三個(gè)字——“高大上”。

高，指模型的訓(xùn)練方式高明。此前的機(jī)器學(xué)習(xí)，典型的訓(xùn)練方式是全監(jiān)督式，需人工標(biāo)注，花費(fèi)一定時(shí)間、精力。而大模型用自監(jiān)督的學(xué)習(xí)方式，不需要標(biāo)注海量數(shù)據(jù)。另外，大模型使用“基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)”，與人類的價(jià)值觀越來(lái)越近。

大，指模型規(guī)模大。2012、2013年前后流行的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型大概有1.38億個(gè)參數(shù)。而今天，GPT-3有1750億個(gè)參數(shù)，超過(guò)當(dāng)時(shí)的1000 倍，這樣的規(guī)模使得大模型能夠?qū)W到大量的模式與常識(shí)，甚至建立一定的推理能力。同時(shí)，大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)大，包括互聯(lián)網(wǎng)上的文本、高質(zhì)量的網(wǎng)頁(yè)、維基百科、書籍的語(yǔ)料庫(kù)等。

上，指大模型的邏輯推理、知識(shí)推理、泛化能力突然之間更上一層樓。隨著語(yǔ)言模型規(guī)模增長(zhǎng)，大模型對(duì)一些突然出現(xiàn)，但在訓(xùn)練時(shí)沒(méi)有見(jiàn)過(guò)的任務(wù)也能理解其意思，“基本上是在650億個(gè)參數(shù)，超過(guò)這個(gè)規(guī)模時(shí)它就開(kāi)竅了。”

關(guān)于大模型的出現(xiàn)是不是一個(gè)AI范式的問(wèn)題，芮勇從兩個(gè)維度給出了自己的思考。他認(rèn)為，若從狹義的通用人工智能來(lái)看，如通過(guò)人類的各科考試層面，GPT-4做的已經(jīng)很不錯(cuò)了，“我覺(jué)得可能是其中的一條路徑”。但從廣義的通用人工智能層面來(lái)看，要想和人類的智能看齊，大模型“還是有些差距”。

C端快速落地，B端爆發(fā)式增長(zhǎng)

芮勇強(qiáng)調(diào)，“一個(gè)技術(shù)到最后，還是要落地的，要有場(chǎng)景的。”目前，大摩等金融機(jī)構(gòu)已將技術(shù)應(yīng)用在理財(cái)投資顧問(wèn)的工作領(lǐng)域。不出意外，未來(lái)這一技術(shù)也將在中國(guó)全面開(kāi)花。對(duì)于的應(yīng)用，芮勇認(rèn)為將在C端快速落地，B端爆發(fā)式增長(zhǎng)。

大模型的通用能力非常強(qiáng)，可以立刻支持C端，包括個(gè)人應(yīng)用、內(nèi)容創(chuàng)作、文章、代碼、圖像視頻的生成等。但在B端需要一段時(shí)間將大模型與B端連接起來(lái)，一旦打通之后，B端的落地增長(zhǎng)會(huì)是爆發(fā)性的。芮勇還認(rèn)為，的閉源模式，現(xiàn)在看有一些先發(fā)優(yōu)勢(shì)，但從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，開(kāi)源更有利于企業(yè)的生態(tài)建設(shè)。

大模型的參數(shù)在千億級(jí)，需要設(shè)備端和云端的實(shí)時(shí)連接，云端做各種計(jì)算、生成和推理。對(duì)于網(wǎng)絡(luò)通訊能力比較弱，或是低功耗的設(shè)備，可能不太適用。芮勇強(qiáng)調(diào)chatGPT應(yīng)用端，大模型是非常重要的一支力量，但不會(huì)放之四海而皆準(zhǔn)。在大模型興起的過(guò)程中，AI企業(yè)應(yīng)根據(jù)自己的比較優(yōu)勢(shì)做出相應(yīng)的戰(zhàn)略調(diào)整。

在聯(lián)想集團(tuán)全球最大的PC研發(fā)與制造基地——合肥聯(lián)寶工廠，上百條生產(chǎn)線每天要接到來(lái)自全球成千上萬(wàn)的訂單。在應(yīng)用深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等核心技術(shù)后，這些訂單被合理、準(zhǔn)確地分配到了不同的生產(chǎn)線上，排產(chǎn)水平和排產(chǎn)效率大幅提高。

芮勇還介紹了聯(lián)想集團(tuán)“端-邊-云-網(wǎng)-智”技術(shù)架構(gòu)與大模型之間的緊密關(guān)系。在“端”側(cè)，PC、手機(jī)、平板、AR/VR等設(shè)備都會(huì)成為大模型某一種輸入的入口。“邊-云-網(wǎng)”，則為大模型并行計(jì)算、分布式大規(guī)模訓(xùn)練提供重要的基礎(chǔ)設(shè)施。在“智”方面，大模型也將與智能制造、智慧交通、智慧教育等垂直行業(yè)相結(jié)合，推動(dòng)行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。

大模型為行業(yè)發(fā)展帶來(lái)的變革顯而易見(jiàn)，也為擁有技術(shù)儲(chǔ)備的企業(yè)帶來(lái)新的發(fā)展機(jī)遇。聯(lián)想集團(tuán)多年深耕形成的智能化基因，與大模型的持續(xù)學(xué)習(xí)、發(fā)展深度耦合，為人工智能的迭代升級(jí)提供助力。

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