世界观速讯丨逐浪AIGC丨对话智源研究院院长黄铁军：中国的大模型很热但也很分散，应该集中力量办大事

21世纪经济报道记者白杨 北京报道

在近日召开的2023北京智源大会上，智源研究院正式发布了全面开源的“悟道3.0”系列大模型及算法。

成立于2018年的智源研究院，是一家非营利研究机构，旨在推动人工智能领域发展政策、学术思想、理论基础、顶尖人才与产业生态的创新。2020年10月，智源研究院启动了大模型的研发工作，2021年3月发布的悟道1.0，更是当时中国首个以及世界最大的大模型。

(资料图片仅供参考)

智源研究院院长黄铁军表示，他们在发布悟道1.0时，就已经预见人工智能将从“大炼模型”转变为“炼大模型”的新阶段。他认为，大模型需要具备三个条件：一是规模要大，参数达百亿规模以上；二是涌现性，能够产生预料之外的新能力；三是通用性，不限于专门问题或领域，能够处理多种不同的任务。

而此次发布的“悟道3.0”，涵盖语言、视觉、多模态等基础大模型。在目前最为火热的语言大模型方面，智源研究院发布了“悟道·天鹰Aquila”语言大模型，这是首个具备中英双语知识、支持商用许可协议、国内数据合规需求的开源语言大模型。

据了解，“悟道·天鹰”的开源包含一系列模型，包括Aquila基础模型、AquilaChat对话模型与AquilaCode（文本-代码）生成模型。

在视觉大模型方面，智源研究院则发布了“悟道·视界”视觉大模型系列。黄铁军指出，“悟道·视界”包括了可以在多模态序列中补全所有内容的多模态大模型 Emu、十亿级的视觉基础模型EVA、首创上下文图像学习技术路径的通用视觉模型Painter等。这些模型系统性地解决了当前计算机视觉领域的一系列瓶颈问题，包括任务统一、模型规模化以及数据效率等。

要集中力量办大事

大会期间，黄铁军接受了21世纪经济报道等媒体的采访，并针对当前大模型发展的相关热点进行了回答。他直言，虽然百亿规模就会有涌现能力，但国内现在训练的大模型都还太小，在智能水平上还是有差距。“现在国内做大模型很热，却没有顶尖的，这也是一个问题，如果大家都是重复性发力，那只会让资源越来越发散，所以现在中国最应该做的，就是集中力量办大事”。

“真正的人工智能创新生态应该是大家各自发挥优势，在最擅长环节做到最强，然后把所有最强的环节连接在一起，形成一个生态，这才是我们应该努力的方向。”黄铁军强调。

从技术角度，黄铁军认为，现在大模型的“大”还远远没有达到天花板，“语言类大模型，可能还要3年的时间还能做到包罗万象，所以未来3年，模型规模肯定还会放大，能力还会更强。”

其也提到，目前之所以能涌现这么多大模型，是因为技术出现了变革，其中最重要的就是自监督或者无监督学习，这使得AI模型不用像以前一样——为了解决一个问题，就标注一类数据、训练一个模型、做一个产品。“模型变大，是因为有了更多原料可喂，而自监督学习的方法，让原料不再受限于成本、人力等因素。”

但是，虽然现在市场是百家争鸣，但黄铁军认为，未来的大模型生态只会有屈指可数的大模型，现在的几十上百个模型，都只是技术迭代的中间产品。

到那个时候，除了头部的几个大模型外，其他的企业则需要在生态里找到自己的位置，这个位置不一定是做大模型，只要能在生态形成后的某个环节做好，也能够盈利。“这就像互联网初期，都觉得‘卖铲子’最赚钱，但实际上卖路由器的就几家，大家都在互联网生态的其他领域得到了发展”。

不过，大模型的发展仍需要时间。所以现阶段对于创业者来说，用通用的基础模型加上专门领域的数据做出垂类模型，也未尝不可。但未来随着通用模型越来越强，变得像现在的互联网一样成为无处不在的服务时，那则将进入另外一个阶段，就像现在大多数都是互联网应用型企业一样，那时候“基础模型+专业”也会成为最典型的模式。

AI挑战与治理

对普通人来说，大模型也将带来两方面的影响。一方面是作为技术工具，它能替代原来很多只有人才能完成的任务，对企业来说，成本更低、速度更快、质量更好，对消费者来说，则会带来物美价廉，过去不是所有人都能享受的产品和服务，现在人人都可以享受，比如一些信息服务或者图像、视频等内容的生成。

所以，大模型可以推动经济社会发展，也能推动人们生活水平的提高。在黄铁军看来，未来至少10年甚至更长一段时间，都将是人与AI相互融合的时期。

而另一方面，大模型的发展也意味着很多人的工作会被替换掉。原来很稳定的工作，现在AI可以更低成本实现，那这些人员会面临比较大的冲击。

黄铁军表示，看一个行业是否会被AI影响，主要看智力要素在其中是否发挥关键作用，如果是，那就会受到影响。比如制造业，如果它已经实现了自动化，那影响就会比较小，但如果仍有很多人力在做重复性工作，AI的效率提升则会带来较大的影响。

黄铁军称，大模型有好的一面，也有冲击性的一面，但这就是人类社会发展的常态。“我们不能固定在一个时代，新的机会出现，重复性的、不愿意干的工作可以让AI去干，然后去找更能发挥人的能力的新事情去做。不过也需要注意的是，未来一二十年，会是人机结合的蜜月期，但随着AI的强大，我们也要开始重视AI可能带来的颠覆式挑战。”

最后谈及AI治理问题时，黄铁军认为，人工智能的伦理安全确实面临巨大的挑战。过去，核武器出现时，也带来巨大的挑战，但它的监管是可预测的，而AI的涌现能力是预料之外的，对于预料之外的东西怎么管，难度就非常大。

“但是从人的角度来看，人也是不可预测的，经常会灵机一动，闪现出很多新想法，甚至做出各种各样的行为。所以AI既然是智能系统，人也是智能系统，那原来人类社会的一些制度以及法律等，也可以尝试用到AI的管理上，在这方面有很多经验可以借鉴探索，看如何对一个无穷无尽的创造性系统进行管理。”黄铁军表示。

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