《中國經濟周刊》 記者 ?孫冰 | 北京報道

誰是當下中國乃至全球的“科技頂流”？AI大模型幾乎毫無爭議。

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5月28日，科技部新一代人工智能發展研究中心發布的《中國人工智能大模型地圖研究報告》顯示，中國研發的大模型數量排名全球第二，僅次于美國，目前中國10億參數規模以上的大模型已發布79個。而從大模型區域分布來看，中國已有14個地區在開展大模型研發，其中，北京、廣東、浙江、上海處于第一梯隊，數量最多的北京有38個大模型，第二位的廣東有20個。

在全球大模型競賽中，中國科學院院士、中國計算機學會開源發展委員會主任王懷民表示，過去5年世界上參數量超過百億的大模型大約有45個，其中有32個出現在美國，9個出現在中國，4個出現在歐洲。

但是，發展迅猛、一路“狂飆”的中國AI大模型們，仍然需要一些冷靜的思考。

大模型“智能涌現”令人興奮，AI能力開始不可預測

人工智能技術已經發展了很多年，為什么大模型出現后，學界、產業界乃至社會大眾會如此興奮甚至害怕呢？北京智源人工智能研究院院長黃鐵軍教授告訴《中國經濟周刊》記者，AI之前更像是人類的助手，根據人類的指令做著人類能夠確定結果的工作，比如你設計AI打開電燈，AI就只會打開電燈。

“但是，大模型之所以現在如此受關注，是因為當人工智能的參數量達到了百億級別之后，出現了拐點或者說突變，人工智能的能力開始不可預測了，就是所謂的‘智能涌現’現象，人工智能一些沒有被預期到的能力開始出現，這種不可預知讓大家都很興奮。”黃鐵軍說。

黃鐵軍介紹，這一波人工智能浪潮的核心任務就是訓練模型，所謂模型，在人工智能領域的意思很明確，就是一個神經網絡，而神經網絡并沒有什么特別的地方，我們人腦就是個神經網絡。

“但人腦是一個很龐大的神經網絡，大約有800多億個神經元通過100萬億個神經突觸進行連接，所以人腦的能力非常強。對比一下，最接近人類的猩猩，其腦部神經元的數量和連接的數量差不多是人腦的1/3，猴子是人類的1/10，而一條蟲子大概有300多個神經元，但其實也可以有很多生命活動了。”黃鐵軍解釋說。

當然，目前人工智能模型的神經網絡比人腦要簡單很多。但是，隨著數據規模的增長和算力的增加，模型的參數量也在不斷增加，能力也就不斷隨之提高，于是就有了“大模型”，即參數量巨大的神經網絡，當然其智能程度就更高。

大模型是有史以來最大平臺革命，將10倍于移動互聯網

“AI大模型是絕對不能錯過的歷史機遇。因為這將是有史以來最大的平臺革命，它將比Windows、安卓要大10倍甚至更多，它會讓每個應用改寫，會重構人類的工作，會讓有創意的那些人的聰明才智被放大10倍或者更多。”創新工場董事長兼CEO李開復說。

李開復還表示，他非常認同美國著名VC機構投資人安德里森·霍羅維茲（Andreessen Horowitz）的觀點：大模型的市場未來到底多大很難把握，它最小將是所有軟件，最大可能將代表著人類所有的努力。

“人類歷史上可能也就只有三四次這樣的機會。大模型賽道是未來的兵家必爭之地，因此，自主創新將是中國企業的必經之路和重大責任。”李開復告訴《中國經濟周刊》記者。

李開復已經投身人工智能超過40年，他戲稱自己是“投資人中最懂AI的，AI科學家中最懂投資的”。他從投資和產業發展的角度認為，隨著大模型的崛起，人工智能的發展已經從AI 1.0時代進入AI 2.0時代。

李開復認為，在AI 1.0時代，單領域的數據集、數據集和模型各成孤島，且數據標記工作量和成本非常可觀；但AI 2.0時代大模型的出現可以解決這些瓶頸障礙，人們用超級巨量數據訓練具有跨領域知識的單一大模型，微調后就可以執行五花八門的任務。這是一個全新且巨大的平臺機會，所有的應用和界面都要重寫，AI 2.0應用會進入爆發期。

“雖然目前大模型還是非完美的，但它已經擁有相當大的商業價值，甚至幾十萬億規模的商業價值。”李開復預測。他表示，大模型目前還有“一本正經地胡說八道”的問題，因為AI的推理能力也來自同一個技術引擎，如果你把它的胡說八道降到接近零，它的推理能力也幾乎沒有了。也就是說，那些讓它聰明的理由，也是讓它胡說八道的理由。

“我們相信未來這是可以解決的問題。比如可以讓AI與人類協作，我們不是把AI拿來作為一個終極的應用，而是把它當作一個人類‘助理’。比如可以先讓AI起草法律文件或者新聞稿件的初稿，最后由人類的律師和記者進行把關和調整，這樣就能夠在享受AI強大能力的同時，又避免了AI會犯的錯誤。”李開復表示。

《中國經濟周刊》記者 馬銘悅I攝

大模型競爭沒有絕對壁壘，但平臺席位不會太多，成敗關鍵在生態

黃鐵軍表示，大模型最終會成為未來社會的一種新型基礎設施，其提供“智力”能力，輸送給千行百業和千家萬戶。因此，人工智能進入大模型時代之后，會形成一個體系化的產業生態。

簡單來說，就像電力時代的電網一樣，千行百業、千家萬戶都在用電，但并不是自己發電，而是有專門的發電廠，發電方式也是多種多樣，如煤電、火電、風電、核電……也有企業去生產各種各樣的電器。

“有了大模型就像人類學會發電了，目前可能是一種技術路徑走通了，但后續一定還會有各種各樣‘發電手段’不斷演進迭代、降本增效。這意味著，就像不會有國家或企業壟斷發電一樣，大模型也沒有絕對壁壘和門檻，大家比拼的是成本和效率，競爭的是應用和生態。”黃鐵軍說。

李開復也表示，未來的AI 2.0時代會有三大生態層：基礎模型層、中間層和應用層。“以大模型為代表的AI 2.0市場規模巨大，足以容納巨頭、中小企業和初創公司在里面‘賽馬’。”他說。

至于創業者和投資人如何選擇自己在這個龐大生態中的地位和角色，李開復認為，需要基于不同的判斷。

比如，基礎模型層的大模型平臺公司當然機會巨大，天花板會非常高，就像PC互聯網時代的微軟和移動互聯網時代的谷歌，但風險也是最大的，因為平臺公司一定是少數；如果是做應用層，風險就沒有那么大，而且每一個生產力領域都可能成長出垂直領域的領先公司，但規模可能無法與平臺公司相比。對于投資人來說，則永遠是在風險和回報之間尋求平衡。

人工智能、智能制造業崗位頗受歡迎

中國大模型在“狂飆”，但“平臺席位”不會太多，安全威脅也要警惕

聚焦到中國，李開復認為，大模型和AI 2.0也是中國不容錯過的歷史機遇，而且中國也有自身的優勢。

“中國擁有豐富的中文語料和龐大的市場，通過發展AI大模型，中國可以推動創新產業的發展，實現科技與經濟的雙重紅利。而且中國擁有龐大基數的年輕工程師和最堅韌的企業家，為發展AI大模型提供了強大的人才支持，技術領先、策略靈活、市場反應快、能打硬仗、落地執行力強，將是中國大模型公司的成功關鍵。”李開復表示。

黃鐵軍也對中國在大模型領域的發展充滿信心。但也有一些現象需要格外關注。比如，大模型火了之后，還是出現了一哄而上、同質化競爭加劇的現象。

“數據就是這些數據，算力也就這么多，如果大家都去訓練模型，一定很多工作是重復的，這其實也消耗了大量社會資源，不利于大模型生態的發展。”黃鐵軍說。

“如果類比PC互聯網時代和移動互聯網時代，全球范圍內的大模型底層平臺很有可能不會超過三個。就像移動互聯網初期也曾有很多操作系統，但最后只剩下iOS和安卓。很多企業想要成為第三個，投入巨大但最終都鎩羽而歸。”黃鐵軍說。

黃鐵軍認為，中國甚至全世界大模型的運營體系都會是屈指可數的，雖然還不能預判是幾個，但肯定不可能是十幾個或幾十個，根本沒有市場可能性。“更多企業參與進來，不是運營平臺，而是做應用。類似于蘋果生態和安卓生態，會生發出很多應用。”他說。

因此，黃鐵軍建議，一方面要依靠“市場的手”，讓市場的“大浪淘沙”發揮主要作用；但同時也需要“政策的手”予以引導和調節，推動、鼓勵和統籌產學研進行合作，共建大模型的產業生態。

縱觀全球，打造人工智能生態，有開源和閉源兩種路線。王懷民表示，大模型因其不確定性形成開源模式和預研模式同時推進的基本格局。在美國32個大模型中，有15個開源。中國的9個大模型中，有5個開源。

但一位人工智能領域的資深投資人告訴《中國經濟周刊》，現在國內確實有一些大模型就是把國外的開源代碼進行“套殼”和微調，“GPT3.5人家可能還會開源給你，但GPT4.0短期內人家是不可能會給你用的”。所以，中國要發展大模型，還是要自主創新。而且因為大模型的發展涉及數據問題，從監管的角度，這幾乎意味著中美一定是“平行宇宙”。

大模型越來越強大，擔心安全風險和被AI替代不如學習與AI合作

隨著人工智能技術，尤其是大模型的快速發展，安全問題也被提高到新的維度。“AI一定會給數字世界帶來新的安全威脅。”奇安信集團董事長齊向東告訴《中國經濟周刊》記者。

“這個安全威脅主要來自兩個方面：一是AI可以模仿，甚至以假亂真地實施詐騙；二是AI能夠幫助黑客提高攻擊水平，幫助一些黑客寫程序、寫代碼、制定攻擊方案和提供攻擊策略。這些都給數字世界帶來新的威脅。”齊向東說。

齊向東表示，網絡安全技術是一個伴生型技術，一定是先有數字化技術的創新，再有安全技術的創新，這是矛和盾的關系，就像沒有一種特殊材料的矛出現，就不會出現特殊材料的盾。現在大模型等AI新技術還處在萌芽狀態，應用還只是試探性的，發展還是第一要務。

但齊向東表示，他相信網絡安全的技術和產品的創新，一定能夠解決新時代AI帶來的這些網絡安全問題和風險。“奇安信正在抓緊跟進AI的各種場景，探索解決AI給我們帶來的新的網絡風險所需要的新技術和新的安全解決方案，我相信，未來安全不會拖AI發展的后腿。”他說。

至于大模型何時會影響到普通人的生活，黃鐵軍表示，其實已經在發生了。比如現在人工智能已經在替代人類的某些工作，尤其是不具備原創性的部分。

以繪畫為例，黃鐵軍認為，像畢加索、齊白石這種開創性的創作，人工智能還無法替代，但如果只是模仿和組合之前的創作，那人工智能肯定是效率更高的。再比如像愛因斯坦、牛頓這種原創性的理論創新，人工智能也無法做到，但如果是常規編程和做數學題，那人工智能確實可以做得更好。

但黃鐵軍強調，AI和人類之間并不是簡單替代，而是需要合作。“比如，一個企業原來需要1000名程序員，但接入了AI大模型能力之后，可能只需要幾十個就夠了，通過人和AI的合作來獲得更高的效率和產生更好的效果。”

而且黃鐵軍認為，這種影響力會很快傳遞到教育領域。

“現在很多學生有疑問，不是先問老師，而是先問AI，因為AI掌握的知識和信息可能更全面、更豐富，然后自己根據AI給出的資料就可以學習了。這個會是非常大的沖擊，未來教師在學生的成長過程中到底發揮什么作用？扮演什么角色？AI在不停學習，人自然也是要不停學習，教育肯定是會長期存在下去的，只不過我們教育的目的是什么？教育的方式是什么？都需要重新思考。”黃鐵軍說。

更為“可怕”的是，我們常說：讀書破萬卷，下筆如有神。“一個人一生能讀完一萬本書已經非常厲害了，但AI一天就能讀100萬本書，而全人類共有書籍約1億部，AI再讀3年左右就全讀完了，那AI的能力提升速度可想而知，和人類完全不在一個尺度上。”黃鐵軍說。

科大訊飛副總裁章繼東告訴《中國經濟周刊》記者，AI技術尤其是大模型的發展，會對中國的教育帶來巨大挑戰。

“中國教育的核心在于知識的傳遞和知識的獲取，尤其是考試的考核目標主要是以知識為主，那些記憶好、訓練多的孩子就能得高分，而這些是最容易被AI替代的能力。未來，我們將更需要具有創造力、有批判思維和創新思維的人才。但我相信，隨著大模型成為各行各業的好助手，其也會成為教育的好助手。”章繼東說。

（本文刊發于《中國經濟周刊》2023年第11期）

2023年第11期《中國經濟周刊》封面