每經(jīng)記者 淡忠奎    每經(jīng)編輯 楊歡

歐洲人文和自然科學院外籍院士，清華大學人工智能研究院長聘教授、常務(wù)副院長孫茂松 圖片來源：每經(jīng)記者 淡忠奎 攝

“大模型已經(jīng)成為目前人工智能巔峰對決的一個終極戰(zhàn)場，如果我們沒有能力去參與，這肯定是一個短板，對成都的人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展會帶來不利影響。”9月11日，第二十一屆中國西部海外高新科技人才洽談會開幕式暨天府論壇上，歐洲人文和自然科學院外籍院士，清華大學人工智能研究院長聘教授、常務(wù)副院長孫茂松分享了對ChatGPT為代表的生成式人工智能的最新觀察和思考。

今年5月發(fā)布的《中國人工智能大模型地圖研究報告》顯示，我國已有79個10億級以上參數(shù)規(guī)模的大模型，被外界稱作進入“百模大戰(zhàn)”時代。不論是人工智能企業(yè)，還是地方政府，都紛紛入局“新賽道”。

那么，現(xiàn)階段大模型的發(fā)展邏輯是怎樣的，如何才能讓它“說真話”？“百模大戰(zhàn)”時代，國內(nèi)大模型企業(yè)如何才能制勝未來？像成都這樣布局較晚的城市，又該如何加速塑造自己的競爭優(yōu)勢？孫茂松在論壇期間，接受了《每日經(jīng)濟新聞》記者采訪。

策略：下一個詞預(yù)測

“以ChatGPT為代表的生成式人工智能，這一年來火爆全球。但它的算法其實非常簡單，就是一個策略——下一個詞預(yù)測（自監(jiān)督學習）。”孫茂松舉出一個例子，就像“我昨天晚上吃了飯”這句話，可以讓機器在任何一個位置停下來，比如，“我今天吃了—”，讓機器預(yù)測下一個詞。

人共享智能算法就會調(diào)動它內(nèi)在的機制，讓機器去確定應(yīng)該就是“飯”，這個策略就叫自監(jiān)督學習。機器可以在互聯(lián)網(wǎng)上任意規(guī)模的語料上做這件事，進而覆蓋整個互聯(lián)網(wǎng)。在這種條件下，你給出一個上文“我昨天吃了”，它就會給出下一個詞的概率分布——

比如，“吃飯”概率是4.5%，“餃子”概率是3.5%，“桌子”的概率很低，但也不至于是0，“因為有寓言說大象可能吃了桌子”。倘若上文換成“我昨天晚上吃了北京”，可能35%的概率是“北京烤鴨”。

孫茂松認為，方法看似簡單，但要做到準確的估計非常難。就像我們平常去擲骰子，必須擲足夠多的次數(shù)才能確定骰子每個面出現(xiàn)的概率。這里涉及兩個關(guān)鍵因素，一個是骰子有6個面，但是我們詞語有五六萬個，也就是五六萬面。更麻煩的是，上文是無限的，所以它的面實際上是兩個因素相乘，“就是五六萬個詞，再加上幾乎無限數(shù)量的上文”。

這就要依靠“三駕馬車”——大模型+大數(shù)據(jù)+大算力。與此同時，AIGC（人工智能生成內(nèi)容）的特點就是強大的內(nèi)容生產(chǎn)能力，以及天馬行空般的創(chuàng)造性。假設(shè)句子中每個位置平均有100種“合理”的字接續(xù)，則可能形成“比較通順”的五律數(shù)量約為10^80個。

憑借強大的內(nèi)容生成能力和創(chuàng)造性，生成式AI能夠有力助推數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，甚至可能帶來產(chǎn)業(yè)生態(tài)的重新洗牌。比如，在內(nèi)容輔助生產(chǎn)方面，生成式AI從商業(yè)應(yīng)用到文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用，能夠顯著降低制作成本、準入門檻，顯著提升生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量；芯片設(shè)計領(lǐng)域，生成式AI的使用能夠強化學習優(yōu)化半導體芯片設(shè)計（布圖規(guī)劃）中的元件位置，將產(chǎn)品開發(fā)周期從幾周（使用人類專家）縮短到幾小時。

這正是生成式AI賦能千行百業(yè)的縮影。

機會：“大地基上蓋房子”

8月31日，首批通過《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》備案的大模型百度文心一言、百川智能、商湯商量SenseChat宣布面向全社會開放服務(wù)。在商用之外，大模型面向普通人開放被視作人工智能產(chǎn)業(yè)的一個里程碑。

這不僅是面向普通人開放賦能工具、生活助手，更是意味著大模型將獲得龐大規(guī)模的中文語料投喂和更豐富的原生應(yīng)用場景。“大模型有點像水電，它是一種智能信息處理的一個基礎(chǔ)設(shè)施，現(xiàn)在只要垂直領(lǐng)域需要用到信息處理，只要是數(shù)字化高度發(fā)達的應(yīng)用場景，它就有可能（發(fā)揮作用）”。

就像是一個通用的底座，孫茂松告訴《每日經(jīng)濟新聞》記者，就像你要蓋房子，它實際上是一個地基，可以在上面蓋各種各樣的房子。以前，相當于每個應(yīng)用都要打一個自己的地基，蓋一個小房子，“現(xiàn)在是搞了一個特別大的地基，你就只需要考慮房子怎么蓋。”

這也給大模型的發(fā)展帶來新的想象空間。根據(jù)IDC預(yù)測，2026年我國AI市場規(guī)模有望達264.4億美元，2023-2026年CAGR約21.5%。而被比喻為目前階段“A終極戰(zhàn)場”之一的大模型，更是其中的引領(lǐng)性力量。

中信證券研報稱，大模型是連接底層算力和上層應(yīng)用的重要一環(huán)，成熟的大模型能力和生態(tài)是真正的實現(xiàn)涌現(xiàn)人工智能和未來應(yīng)用端繁榮的基礎(chǔ)，擁有更強計算和推理能力、更高通用性的大模型企業(yè)有望把握AI時代的流量入口和話語權(quán)。

從國內(nèi)來看，大模型已經(jīng)是人工智能企業(yè)的必爭之地，“百模大戰(zhàn)”漸成趨勢。不過，孫茂松認為，“百模”也不一定多。這些大模型可以分為兩類，一類是真正有實力做底座的，另一類實際上是拿別人開源的大模型去做應(yīng)用訓練，“這兩塊的‘質(zhì)’是不一樣的，真正有實力能和國際上PK的可能一個都沒有。”

他指出，很多大模型企業(yè)都會轉(zhuǎn)到垂直應(yīng)用，甚至可能進入的時候就沒準備要做底座，而是要做垂直領(lǐng)域應(yīng)用，“如果進入聚焦做垂直應(yīng)用，還是值的鼓勵的。”大模型歸根究底要落地于具體的行業(yè)應(yīng)用，細分領(lǐng)域還有更多機會。

城市：要發(fā)揮應(yīng)用場景優(yōu)勢

“我覺得成都的人工智能發(fā)展還是不錯的，但是大模型相關(guān)的研究相對落后。我們好像一下子想不出有支團隊在做大模型，這是一個短板，所以成都應(yīng)該著重考慮這個問題。”孫茂松認為，成都應(yīng)該主打模型，特別是大模型在垂直領(lǐng)域的應(yīng)用，通過應(yīng)用要培育一支有這種能力的科研隊伍。

這是他在天府論壇上給成都開出的一劑“藥引”。孫茂松告訴《每日經(jīng)濟新聞》記者，現(xiàn)在國內(nèi)基礎(chǔ)大模型主要在北京、上海、深圳等城市，要想現(xiàn)在來做已經(jīng)有些晚。后發(fā)城市應(yīng)該著重來做大模型在垂直領(lǐng)域的應(yīng)用，這一塊四川和成都是有優(yōu)勢的，“有很多獨特的應(yīng)用場景，別的地方不一定有。”

換句話說，不論是AI企業(yè)，還是競逐大模型的城市，都應(yīng)該重點把握垂直領(lǐng)域的機會。不久前，2023世界人工智能大會也傳遞出這樣的信號。多位人工智能專家告訴記者，大模型是AI爆發(fā)式成長的基石，要著重引導既有大模型技術(shù)與垂直領(lǐng)域經(jīng)濟發(fā)展深度融合。

與此同時，上海市徐匯區(qū)副區(qū)長俞林偉亦指出，“全面推動生成式人工智能在醫(yī)療、金融、智能網(wǎng)聯(lián)汽車、社交等領(lǐng)域率先發(fā)力，所有的行業(yè)都值得用大模型再做一遍。”在這種背景下，大模型的“應(yīng)用戰(zhàn)”成為城市無法缺席的一場角逐。

“現(xiàn)在大家都在爭大模型，我們?nèi)绻麤]有這方面人才，可能就會喪失一些發(fā)展機會，而且跟成都的城市地位是不符的。”孫茂松認為，這一塊的短板應(yīng)該盡快補上，畢竟成都是有這個實力的，“成都要跟北京、上海去比，而不是跟中游城市比”。

在他看來，有些省份或城市培養(yǎng)不出這樣的人才，所以需要想方設(shè)法去引進人才。但成都不一樣，川大、電子科大等高校水平都很高，但是可能因為對相關(guān)領(lǐng)域的重視程度不夠高，做這方面研究的人相對較少。當?shù)匦枰M一步提高對大模型相關(guān)研究和人才的重視程度。

“現(xiàn)在像美國那些最重要的幾個（大模型）公司，都還在致力于打地基，今年也已經(jīng)開始努力建‘大房子’。但是這些小房子它還沒顧上，成都其實可以去做不同領(lǐng)域的‘小房子’。這要蓋好也是很有挑戰(zhàn)性的。”他說。