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李彦宏:大模型即将改变世界,未来提出问题比解决问题重要

晨轩博客1周前 (05-26)热点资讯6

  如果说人工智能是第四次工业革命,那么大模型就是这场革命的粮仓。它对应用层面的赋能,让行业看到1956年美国达特茅斯会议上的畅想,正式开始重塑世界。

  比尔·盖茨称,GPT人工智能模型是他所见过的最具革命性的技术进步;英伟达CEO黄仁勋将其称之为AI的“iPhone时刻”;李彦宏在2023中关村论坛上提出了大模型即将改变世界。与此同时,在过去几个月,几乎每周都有企业入局大模型训练,这一切无一不印证着大模型时代已来。

  大模型如何改变世界?李彦宏看来,在人工智能加速走进千行百业的当下,大模型作为通往人工智能的路径改变了人工智能,也即将改变世界。

  改变世界首先会对人们的认知模式和思维方式进行重塑。以大家熟悉的百度搜索为例,前不久百度“剧透”了文心一言大模型的内测落地应用产品搜索AI助手,用户可以与其发生多轮对话,并使用语音交互,还能通过自然语言直接生成图片,这意味着人工智能发展方向从辨别式走向生成式。

  也正因如此,近期科技行业有了一种说法:每一个产品都值得重做一遍。

  但谁真正重新做了一遍?

  “百度要做第一个把全部产品重做一遍的公司,不是整合,不是接入,是重做,重构!”李彦宏对此做出回应。作为全球科技大厂中率先发布GPT大模型产品的公司,百度长期以来在技术上,尤其是大模型上的投入和沉淀,是李彦宏今日豪言的底气。

  百度的研发占比高,是业内公认的。2022年百度核心研发费用达到214.16亿元,占百度核心收入比例达22.4%,而在过去几年,这一比例也平均在18%以上。李彦宏曾表示,百度之所以能够在Google、Meta、Amazon等大厂之前,率先发布生成式大模型产品文心一言,是因为百度在芯片、框架、模型、应用等四个层面做到领先全球的全栈布局、层层领先。百度早在2019年就发布了文心大模型ERNIE 1.0,经过近4年研发和迭代,文心大模型已经形成了产业级知识增强大模型技术体系,并拥有了六大核心技术加持。

  而得益于人工智能全栈布局中层与层之间的反馈、尤其是飞桨深度学习平台和文心一言的联合优化,文心一言开启内测一个月内,推理服务就已完成4 次迭代,推理成本已经降低为原来的十分之一。

  有了重做产品的能力,有没有重做产品的必要?李彦宏认为,大模型出现“智能涌现”之后,重新定义了人机交互,重新定义营销和客服。在内容生成上,例如进行文学创作,写报告、绘制海报等,AI会大幅度提升现有工作效率。研究机构认为,在未来10年,知识工作者的效率可以提高4倍。由此看来,“整合”或许可以让应用更精准,而只有“重做”才能让用户体验发生代际变革。

  搜索的重塑只是用大模型重构产品后受益的冰山一角。未来,随着更多大模型产品的推出,人工智能商业应用的场景将远超于现在能预估的范围,大模型对世界的改变必然会具体到各行各业。也正因如此,李彦宏还强调了“未来,所有的应用都将基于大模型来开发,每一个行业都应该有属于自己的大模型”。

  大模型包括通用大模型、行业大模型两层。其中,通用大模型相当于“通识教育”,拥有强大的泛化能力。但应用在各行各业中缺乏专业度,这就是为什么“每个行业都应该有属于自己的大模型”。

  在通用大模型基础上“进修”的行业大模型,能够进一步释放大模型的能力,是各行各业人工智能化路上的真正底座。但对行业或企业来说,训练单个行业大模型需要的算力、数据规模或数据质量等成本过高,所以需要低门槛、高效率以及全栈布局能力的企业级服平台深入产业,为千行百业提供服务。

  百度文心大模型目前已经在电力、金融、媒体等领域发布了10多个行业大模型,产业生态初步形成。例如TCL-百度·文心行业大模型变革了传统工业质检的算法流程,大幅提升了模型研发与运营效率,实现了降本增效。具体到半导体显示面板缺陷检测任务上,应用TCL-百度·文心行业大模型后,在训练样本降低30-40%、开发周期降低30%的基础上,冷启动效率提升了3倍,指标提升了10%。

  本月早些时候,百度曾举办了文心大模型技术交流会,百度智能云方面表示,正在内测的“文心千帆大模型平台”,未来可供企业在其平台上基于任何开源或闭源的大模型,开发自己的专属大模型。百度作为在芯片层、框架层、模型层和应用层都有全栈布局的公司,也将用自己的资源和优势,助力行业大模型时代更快到来。

  大模型未来是什么样没人能给出具体答案,但已知的是,大模型已经成功地压缩了人类对于整个世界的认知,我们正处历史的拐点。

李彦宏:大模型即将改变世界,未来提出问题比解决问题重要

  以下是李彦宏《大模型改变世界》演讲实录:

  尊敬的各位领导、各位嘉宾,大家好!

  很高兴参加2023中关村论坛。中关村论坛是全球科技创新交流合作的国家级平台,我今天分享的话题也聚焦创新,主题是《大模型改变世界》。

  最近一段时间,人工智能再次成为人类创新的焦点,越来越多的人认可第四次产业革命正在到来,而这次革命是以人工智能为标志的。

  之所以成为焦点,是因为大模型。大模型成功地压缩了人类对于整个世界的认知,让我们看到了实现通用人工智能的路径。

  当下,我们正处在全新起点,这是一个以大模型为核心的人工智能新时代,大模型改变了人工智能,大模型即将改变世界。

  为什么说大模型改变人工智能?

  因为大算力、大模型、大数据,导致了“智能涌现”。什么叫智能涌现?过去的人工智能是,我想让机器学会什么技能,就教它什么技能。教过的有可能会,没教过的就不会。大模型出现“智能涌现”之后,以前没教过的技能,它也会了。

  与此同时,人工智能发展方向从辨别式走向生成式。什么叫辨别式?搜索引擎就是典型的辨别式。什么叫生成式?用AI进行文学创作,写报告、绘制海报等等,这些都是生成式。

  生成式AI,会让工作效率大幅度提升。有研究机构认为,在未来10年,知识工作者的效率可以提高4倍。

  那么大模型怎么重新定义人工智能?

  第一,大模型重新定义了人机交互。过去几十年,人机交互方式发生了三次变化:

  比如,命令行是我读大学读研究生的时候,主要的工作界面。我输入一个命令,它给我想要的反应。我当时觉得效率很高,但是大多数人不会这种操作。

  更简单的人机交互方式是什么?是图形用户界面(GUI)。

  就是用鼠标一层一层点击菜单。这种方式比第一个要更友好,起码很多人能看懂,但它仍然不是最自然的交互方式。

  人工智能的诞生,让我们可以用自然语言跟电脑进行交互。

  比如说,我想查一下“4月份,我的公司有哪些产品的毛利率,超过了疫情前的水平?”这个事,在过去很可能需要我的助理花半天一天时间才能获得。今天,如果计算机懂你的自然语言,一秒钟之内就可以给你一个表格。

  自然语言人机交互会带来提示词革命。也就是说,未来的应用,是通过自然语言的提示词来调动原生AI应用实现的。这意味着,未来你的薪酬水平,将取决于你的提示词写得好不好,而不是取决于你的代码写得好不好。

  我做过一个预测,10年后,全世界有50%的工作会是提示词工程。提出问题比解决问题更重要。我们的教育要教孩子提出问题,而不仅仅是解决问题。

  第二,大模型会重新定义营销和客服。

  谁拥有最佳的跟客户沟通的方式,谁就会拥有这个客户。这个道理在大模型出现之前就成立,但有了大模型,即使你有70亿个客户,每一个客户也都可以有一个专属的7×24小时的、什么都知道的助理去服务他。

  第三,大模型会催生AI原生应用。

  AI时代的原生应用,到底长啥样?比如,DoNotPay,是一个用AI帮人打官司、写法律文书的应用,AI帮你把不该付的钱要回来。Jasper是一个通过Al帮助企业和个人写营销推广文案的应用。Speak是韩国一个学外语的应用。大模型成为一对一的教师,为每一个孩子提供个性化教育。

  百度也在用AI原生思维重构我们所有的产品、服务和工作流程。比如我们的如流智能工作平台,让每一位员工都有一个具有丰富专业知识、实时响应的工作助理。通过对话理解能力,实现聊天记录的智能总结。我的同事评价说,“整个惊呆了”,“这个当时确实秀到我了”。

  业界有一种说法,大模型时代来了,每一个产品都值得重做一遍。但谁真正重新做了一遍呢?百度要做第一个把全部产品重做一遍的公司,不是整合,不是接入,是重做,重构!

  3月16号,文心一言发布,百度成为全球科技大厂中,率先发布GPT大模型产品的公司。能这么快发布,是因为长期的积累和投入。早在2019年,我们就发布了文心大模型1.0,此后不断迭代到2.0,3.0,很快,我们还会推出文心大模型3.5版本。

  目前市场需求非常旺盛,中国人拥抱新技术的热情前所未有。文心一言也在飞速进步,比如,QPS每秒查询推理响应速度,提升10倍,这代表着推理成本已经降低为原来的十分之一。

  未来,所有的应用都将基于大模型来开发,每一个行业都应该有属于自己的大模型,大模型会深度融合到实体经济当中去。

  云计算的游戏规则彻底被改变,客户选择云厂商,主要会看它的模型好不好,框架好不好,而不是算力、存储这些传统能力。

  大模型改变人工智能的背后,IT技术栈也发生了非常根本的变化。过去,无论是PC还是移动时代,IT技术栈都是三层,芯片层、操作系统层、应用层。

  人工智能时代,IT技术栈变成了四层:底层仍然是芯片层,但主流芯片从CPU变成了GPU。百度在芯片层的布局是昆仑芯,已经量产几万片。昆仑芯第三代,预计2024年初量产。

  芯片上面叫做框架层,就是深度学习框架。百度的飞桨就是在框架层。并且在中国的市场份额名列前茅。

  框架上面是模型层,文心一言属于模型层。百度在模型层的布局,除了文心一言,还有交通大模型、能源大模型等行业大模型。

  最上面才是应用层,就是我们前面提到的这些AI原生应用。

  百度在这四层,都有全栈自研的产品,层层领先,可以实现端到端优化,大幅提升效率。

  最后,我想讲一下百度为什么能做到:

  一是技术上长期投入和积累。

  二是拥有独特优势。我们的四层架构,在实际应用中,的确大幅提升了效率。比如我们通过智能调整红绿灯的时间,可以让城市交通效率提升15%到30%。五一长假之前最后一个工作日,北京大堵车,从二环堵到六环一片红,唯一绿的是亦庄,因为亦庄300多个路口全部部署了百度AI信控系统。

  三是自主可控。文心一言做到了数据可控、框架可控、模型可控,能够体现在国际竞争当中高水平的科技自立自强。它可以赋能千行百业,助力中国经济开创下一个黄金30年。

  今天,全球都在关注通用人工智能(AGI)的发展,也引发了一些争议。

  大家担心机器会不会取代人?我认为把机器变成人,不应该是努力的方向。机器很多方面会比人强,但机器变不成人,也没必要变成人。机器会越来越聪明,能够干的事越来越多,效率会越来越高,我们需要与机器共生,而不是二元对立。

  那么,如何防止失控?人工智能技术飞速发展过程中,确实有可能出现对人类不利的方向。防止失控,需要拥有先进AI技术的国家通力协作,从人类命运共同体的高度来制定规则。

  要参与规则的制定,就要先上牌桌,才能拥有话语权,才有全球竞赛的入场券。

  谢谢大家,预祝论坛圆满成功。

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