【WAIC】“AI春晚”落幕

被稱為“AI春晚”的世界人工智能大會在7月8日熱鬧落幕， 這可能是AI界最有“人緣”的一屆大會了。超400家企業參展，30多個大模型集中亮相，展區面積達到了5萬平方米，創歷屆之最。

展館內，展位按照行業的佈局劃分得整整齊齊——大模型、算力、應用、具身智能，觀展的“專業觀眾”能一眼看清楚排布，而參展的廠商和友商並列在同一區域，大有群雄逐鹿的架勢。從現場流量來看，最受關注的肯定是大模型，另外就是可以實際體驗的應用，比如機器人、辦公軟件等。

有些展商甚至還提前開始了流量焦慮：“大模型的現場可體驗場景不多，我們認真討論瞭如何用一些遊戲的方式來吸引參展觀眾。”這種流量焦慮側面反應了這半年AI行業尤其是大模型賽道的“熱與卷”，三個月內發布76個大模型、僅現場參展的大模型就有30多個。

中國大模型，“用起來”比“做出來”更重要

被稱為AI奠基人的特倫斯·謝諾夫斯基（Terrence Sejnowski）這樣描述大語言模型的出現：“奇點降臨，似天外來客，忽紛沓而來，語四國方言。”這句話形像地描述出大眾面對大模型技術突破之後的反應——驚喜、警覺、期待一個新時代的可能到來。

雖然爭相推出大模型，但是中國產業界，思考也會更加現實。如何落地？如何讓客戶買單？華為常務董事、華為雲CEO張平安直接給“盤古”定調——華為盤古大模型“不做詩，只做事”。在其主辦的論壇中，華為與30多家公司、研究機構發布了大模型訓練、推理部署計劃。華為雲也正式發布了盤古大模型3.0。

然而，新的算法不再開源、算力底座不穩、高質量訓練數據稀缺，被稱為人工智能發展的三駕馬車中，似乎每個要素都佈滿荊棘。國內短期內發布這麼多大模型，是不是同質化嚴重？區別於其它大模型的核心競爭力究竟在哪裡？

商湯科技首席科學家、聯合創始人，在大會現場對騰訊科技談到對大模型壁壘的看法：“大模型的護城河主要體現在三個方面：第一是算力基礎設施；第二是大模型的能力，好的大模型就像有天賦的運動員，能夠很好地完成任務；第三是和垂直行業深度結合，並基於行業快速迭代的能力。”

將大模型落地於行業和垂直場景，是這次大會上被頻繁討論到的議題。

落地於具體行業，深耕於具體場景，不盲目追求規模，騰訊集團高級執行副總裁、雲與智慧產業事業群CEO湯道生，在大會全體會議-產業發展論壇上表示，“通用大模型有很強的能力，但並不能解決很多企業的具體問題。企業的大模型應用需要綜合考慮行業專業性、數據安全、持續迭代和綜合成本等因素。基於行業大模型，構建自己的專屬模型，也許是企業更優的選項。”

“通用大模型可以在100個場景中，解決70%-80%的問題，但未必能100%滿足企業某個場景的需求。”企業如果基於行業大模型，再加上自身數據進行精調，可以建構專屬模型，打造出高可用的智能服務。而且模型參數比通用大模型少，訓練和推理的成本更低，模型優化也更容易。

另外，大模型落地過程，還需要經過算法構建、模型部署一系列環節，每個環節都不能“掉鍊子”。模型後續還需要不斷地迭代調優，這需要用到系統化、工程化的工具。

針對這些問題，騰訊雲最近也公佈了騰訊雲MaaS服務全景圖，基於騰訊雲TI平台打造行業大模型精選商店，提供金融、文旅、政務、醫療、傳媒、教育等10大行業，50多個解決方案；推出行業大模型精調解決方案，幫助模型開發者與算法工程師，一站式解決模型調用、數據與標籤管理、模型精調、評估測試與部署等任務，減輕創建大模型的壓力。在這些模型和工具平台基礎上，企業只用加入自己的場景數據，就可以快速生成自己的“專屬模型”。

2014年就深耕TOB模式的第四範式，推出了式說大模型，大膽嘗試了過去深耕、但是在行業看來，很難使用大模型的垂直領域，比如醫療、金融。大模型目前還有一個未解的技術難點，就是產生“幻覺”，一本正經地胡說八道，所以這種要求十分嚴謹的行業，應用大模型可能會有一定困難。

“大模型自身的技術決定了可靠性一定不是它的原生特性，如何讓大模型做100%準確的事情？需要分成三層：一小部分100%準確的內容可以即時滿足用戶需求，我們要通過技術迭代，讓這部分內容越來越多；第二層是不那麼準確的事情，模型要能告訴用戶，這個可能是不准確的，來源是這些，用戶可以二次確認；第三層是模型完全不知道的，一定要能說“我不知道”。一個通用語言大模型，通常是不會說“不”的，它會一本正經的告訴你很多理由，而在工業等場景，一定要讓他說“不”，再配合其它的運營、數據的閉環等等，讓大模型可以落地到嚴謹的應用場景，幫助企業降本增效。”

AI創業投資：機會很大，泡沫也很大

算力成本高，門檻不低，這個行業是否給創業公司留有機會？清華大學教授、中國工程院院士張亞勤認為，大模型的出現，對創業公司是一個機會，但即使存在商業的大模型和開源的大模型，作為創業公司，可以直接調用這些模型，不需要自己從頭做起。因此，對於創業公司來說，這是一個巨大的機會，進入門檻更低了。

中金公司原總裁兼CEO朱雲來則提到，大平台公司可以推動科技進步，小公司有強烈的創新衝動。但需要防止大公司過分壟斷，同時鼓勵和保護小公司。這樣，平台和小公司都可以生存，推動社會更系統、更快的進步。

張亞勤稱，“如果我是投資者，我現在會非常害怕。”不管投大模型也好，垂直模型也好，可能95%甚至更高，兩三年之後都沒了，但是又不能不投，因為這個機會成本太高。雖然有很多機會，但大部分投資可能會一無所獲。“現在的人工智能有點像98年的互聯網。機會很大，但也有泡沫。”

朱雲來接著闡述了他的觀點，“人工智能會在這個泡沫中湧現出來”。從投資的角度看，你需要關注的是整個大局，而不只是某個特定領域。只有當你做出投資決策時，才有可能獲得成功，而如果你沒有投資，那肯定會失敗。但請不要誤以為，只要你投了，就可以高枕無憂，自認為是最大的贏家。其實，你需要不斷的投資和調整，保持謹慎，持續關注市場的變化。

張亞勤對話：AI投資需要關注整個大局，而不只是某個特定領域

啟明創投合夥人周志峰在現場展示了AI創投領域的變化曲線。

與AI1.0時代不同，周志峰認為，這次由超大規模預訓練模型所掀起的AI浪潮，實際是解決了過去AI企業無法實現產業化落地的難題。比如，AI算法的訓練、數據、推理和具體應用場景無法實現規模性落地，完善的開發基礎設施與環境也沒有建立，同時，也缺乏對AI上市公司和資本市場估值體係等。

而在AI2.0時代，所產生的泛化與湧現能力，提振了投資人、創業者與科技大廠對這一代的AI的信心。在他看來，大廠業務的邊界自然會隨著技術的演進拓展邊界，但創業者並非沒有機會。“要尋找自己創業的黃金通道，跨過死亡峽谷。”

AGI之辯：人類必須嚴肅認知AI風險

關於技術的未來，MidjourneyCEO大衛·霍爾茲在2023世界人工智能大會上發言，他並不確定可能的走向。但融合模型（圖像/文字用的模型進行融合）可能是比較可能的發展方向。他認為AI的這次技術進步的潛力還沒有完全發揮出來，比現在強上十倍，百倍的進步是必然的。

MidjourneyCEO大衛·霍爾茲在2023世界人工智能大會上發言

AI將成為創造和想像力的新的載體和引擎。通過AI，我們有可能放大整個人類種族的原始想像力。到目前為止技術上的大部分進步都來自於試圖讓人變得更好，試圖放大人的能力。因此AGI也許並非是必要的，AI作為我們人的延伸，賦能人類才是更好的選擇。

圖靈獎得主，Meta AI基礎人工智能研究（FAIR）團隊首席AI科學家楊立昆（Yann LeCun）依然直言，“不喜歡AGI（通用人工智能）這個名詞。”他也曾不止一次的表達過，類ChatGPT產品並不能真正理解世界，更無從談起實現人類智慧。楊立昆認為，現在還沒有一個足夠智能的系統來處理各種事情，所以人工智能係統需要一個世界模型（World Model），這個模型主要通過觀察來訓練，並通過少量交互處理不確定性。世界模型就像人類理解世界的方式一樣，通過物理直覺等方式了解世界的一切，對於未來10年的人工智能研究來說，這是個巨大挑戰。

特斯拉CEO埃隆·馬斯克（Elon Musk)在大會開場演講警示說，“計算機和人類的比例每年都在急劇升高，這意味著機器和生物之間的算力差距在進一步擴大。這將導致根本性變化，對未來人類文明產生深遠的作用和影響。因此，當下就是對人類文明最為關鍵的時期。”

關於AGI的潛在風險，清華大學電子工程係長聘教授，IEEE Fellow周伯文表示，從技術角度來講，需要在三個方面做出準備，一是如何從治理的角度對ChatGpt的輸出加以標註，如何能夠自動識別出哪些是AGI生成的；二是關注ChatGpt引發的知識產權問題；三是關於ChatGpt對行業造成的衝擊如何界定等。

而在中國，目前對於人工智能的治理和呼籲有三個特點，一是促進發展、發展第一；二是重視治理；三是倫理約束。所以在支持治理的前提下，技術上一個重要的點在於如何做到可信賴的AI，讓監管的可行性更容易落地，也讓用戶更放心使用。

無論如何，未來已來，AI已經走入普通人的視野和生活，夏日高溫之下，連續三天每天不到九點，觀眾就已經聚集在世界人工智能大會場館外面排起長隊，還有許多人因為沒有提前預約而無法進入會場，甚至拿著手機在門口看起了直播。（騰訊科技）