AI大模型正在走向工業(yè)規(guī)?；?/b>

　　當(dāng)下，AI大模型正成為產(chǎn)業(yè)新型基礎(chǔ)設(shè)施并為千行百業(yè)提供智能服務(wù)，且以“基礎(chǔ)大模型+行業(yè)數(shù)據(jù)微調(diào)”的范式推動AI研發(fā)生產(chǎn)從傳統(tǒng)小規(guī)模作坊式走向工業(yè)規(guī)?；慨a(chǎn)，與此同時，也為各行各業(yè)帶來了前所未有的變革。

　　此前舉行的2024世界人工智能大會期間，不少業(yè)界人士表示，AI大模型有望加速智力勞動的細化分解，大量重復(fù)性、結(jié)構(gòu)化、高度依賴既往經(jīng)驗的相關(guān)工作深化剝離并交由AI承擔(dān)，促進以人機分工為代表的第四次社會大分工時代的加速到來。

　　助推智力密集型　服務(wù)產(chǎn)業(yè)規(guī)?；l(fā)展

　　“辦公軟件是現(xiàn)代社會普遍使用的生產(chǎn)工具，AI大模型正在重塑辦公軟件的用戶體驗和交互模式。”金山辦公CEO章慶元表示，2023年金山辦公推出WPS AI，目前正式上線的AI功能已有幾十項，能夠幫助用戶更好地創(chuàng)作、閱讀、處理文檔。2024年，面向企業(yè)用戶，金山辦公推出了WPS AI企業(yè)版，涵蓋AI Hub（智能基座）、AI Docs（智能文檔庫）、Copilot Pro（企業(yè)智慧助理），可以讓企業(yè)實現(xiàn)大模型的開箱即用。

　　“以前是專業(yè)的事情交給專業(yè)的人去辦，現(xiàn)在是交給專業(yè)的模型來做，從專人專用到專模專用。”達觀數(shù)據(jù)CEO陳運文表示，當(dāng)前國內(nèi)大模型領(lǐng)域的研究熱點主要集中在場景大模型和垂直大模型的研發(fā)上，這些模型專門解決特定行業(yè)或應(yīng)用領(lǐng)域的復(fù)雜問題。

　　清華大學(xué)人工智能國際治理研究院副院長梁正表示，AI大模型將助推智力密集型服務(wù)產(chǎn)業(yè)規(guī)?；l(fā)展，加速從“手工作坊”式（以人力密集型人工服務(wù)為主導(dǎo)）走向“工業(yè)規(guī)?；迸抗┙o的AIGS（AI Generated Service，AI生成服務(wù)）新時代。

　　北京大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院生物統(tǒng)計系主任、北京大學(xué)講席教授周曉華舉例說，新藥研發(fā)是一個復(fù)雜、成本高昂且耗時的過程，但AI已開始在新藥研發(fā)中發(fā)揮作用。比如，藥物設(shè)計與篩選，可以通過AI學(xué)習(xí)大量的化學(xué)信息和生物活性數(shù)據(jù)來預(yù)測新分子與特定蛋白質(zhì)的結(jié)合能力，從而加速初期藥物的篩選進程。再如，在受試者患者篩選方面，AI可以優(yōu)化臨床試驗設(shè)計，并幫助研究人員更精確地篩選適合參與試驗的患者，可以提高臨床試驗的成功率，并加快藥物上市的時間。

　　從感知到認知　未來AI會像人那樣思考

　　梁正表示，AI大模型將變革人機關(guān)系并加速AI“平民化”時代的到來，尤其是以GPT-4o為代表的多模態(tài)AI將以更自然且實時的交互方式顯著降低人機交互和AI使用門檻。

　　“隨著技術(shù)的演進，未來人工智能有望進一步發(fā)展成全面理解和處理復(fù)雜信息的通用系統(tǒng)，更加融入人們的日常生活和工作中?！标愡\文說。未來，AI將不僅僅是處理數(shù)據(jù)和執(zhí)行任務(wù)的工具，而是像人一樣思考、推理和創(chuàng)造的智能伙伴，可以完成一些生成、創(chuàng)作類任務(wù)，AI應(yīng)用范圍將更加廣泛。

　　“從感知到認知的轉(zhuǎn)變意味著AI將更加深入地理解和解釋世界，而從識別到生成的過渡則展示了AI創(chuàng)造力的提升。未來，人工智能將更加通用化，能夠靈活適應(yīng)多變的任務(wù)和環(huán)境?！本W(wǎng)易伏羲平臺技術(shù)負責(zé)人趙增說。

　　趙增認為，多模態(tài)、群體智能、聯(lián)合優(yōu)化及具身智能將圍繞更多模態(tài)的知識對齊、能力協(xié)作及模式應(yīng)用進行發(fā)展，讓AI像人一樣獲得更多維度信息，通過高效的運算進行更加全面深度的思考并做出更多動作執(zhí)行最終反饋。

　　梁正認為，人機分工協(xié)作式混合勞動力將成為未來勞動用工的主導(dǎo)范式，并且AI大模型可能會顛覆勞動力市場舊有競爭模式，“降維打擊”那些缺少AI工具賦能的競爭者。

　　有望引領(lǐng)新一輪科技革命

　　近兩年來，AI4S、AI手機、AIPC、數(shù)字分身、智能駕駛、AI搜索引擎、人形機器人等領(lǐng)域成為備受關(guān)注的賽道。從落地場景看，AI大模型產(chǎn)業(yè)短期內(nèi)在B端市場更有可能落地變現(xiàn)并形成多樣化產(chǎn)業(yè)生態(tài)?！暗珡拈L期看，C端市場具有更大的發(fā)展?jié)摿臻g?！绷赫J為，邊緣小眾市場或許是孕育AI技術(shù)顛覆性創(chuàng)新場景的重要土壤。

　　梁正表示，作為全球第一工業(yè)大國，我國擁有龐大的工業(yè)體系和豐富的應(yīng)用場景，應(yīng)采取“基礎(chǔ)大模型+行業(yè)小模型”“開源+閉源”的協(xié)同并進路線，充分發(fā)揮完備的產(chǎn)業(yè)鏈、豐富的應(yīng)用場景、龐大的用戶體量和私域數(shù)據(jù)等方面資源優(yōu)勢，實現(xiàn)“錯位競爭”并在更多垂類行業(yè)領(lǐng)域打造“小精尖”且具有全球競爭力的行業(yè)大模型。

　　“隨著多模態(tài)大模型技術(shù)的持續(xù)演進，文本、語音、視覺3種模態(tài)的融合模型正逐步邁向成熟階段。此類大模型技術(shù)一旦達到成熟階段，其應(yīng)用場景將會進一步拓展，實現(xiàn)更多的實際應(yīng)用。”MiniMax副總裁劉華說。

　　“目前，多模態(tài)大模型亦面臨一些挑戰(zhàn)?！眲⑷A表示。一方面，大模型在某些情況下仍可能產(chǎn)生“幻覺”問題，反饋的準(zhǔn)確性有待提升。另一方面，由于算力成本限制，大模型落地應(yīng)用的成本相對較高。“綜合考慮，在短期內(nèi)，對多模態(tài)大模型的大規(guī)模落地應(yīng)用預(yù)期應(yīng)保持審慎態(tài)度，但從中長期看，不應(yīng)低估多模態(tài)大模型的重要性，其有望引領(lǐng)新一輪科技革命?！保ㄓ浾?李洋）

　　轉(zhuǎn)自：中國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)導(dǎo)報

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