专家热议大模型：我们缺少像培训飞行员那样培训过的科学家
2023年，AI（人工智能）大模型成为当之无愧的产业热词。近期，“百模大战”如火如荼，抢人才、拼算法、争数据、卷算力......在新产业浪潮之下，大模型们到底该拼什么？它们将给我们的生活和产业带来哪些变革？
在上海“2023科创大会”期间，AI大模型领域嘉宾参与央视财经《对话》，共同探讨中国大模型的产业之路，该期节目于11月4日晚播出。
大模型可深度重组知识
1956年，美国新罕布什尔州达特茅斯学院召开一个关于AI的研讨会，这被视为AI作为一门学科的创立，因此，1956年也被普遍视为AI元年，过去十几年，AI也成为推动产业发展的一大动力。
2023年，大模型的火热再度将AI这一领域推上风口浪尖，那么，对于AI而言，大模型意味着什么？
《对话》节目中，中国工程院院士、之江实验室主任、阿里云创始人王坚表示，大模型的出现，为人工智能划了一道分水岭。之前，我们只想做一些人可以做的事情，但大模型出现后，很多事情都不是传统意义上人可以做的事情了，这背后不是简单的机器替代人，而是技术让人进行了非常大的延伸。
上海人工智能实验室领军科学家林达华则认为，大模型能对人类历史上所有知识进行深层次的深度重组，并迸发出巨大的创造力，这是人类过往可能想象不到的。
商汤科技董事长兼首席执行官徐立认为，大模型能高考，即使考到高考状元，也只能说明它高考考得好，并不能说明它具备大学生的能力。所以说维度不一样，判断不一样。在今天，很难用人类综合标准去判断大模型的能力，否则在应用上一定会有误区。
中国科学技术信息研究所所长、科技部新一代人工智能发展研究中心主任赵志耘则表示，人工智能大模型代表了迄今为止的人工智能的最高水平，通用大模型、专业垂直领域的行业大模型和企业应用的大模型，他们有不同的技术路线，评价其智能水平、发展标准和发展潜力都不一样。
我们缺少像培训飞行员那样培训过的科学家
“大模型热”席卷全球，已成为各国政府及众多企业的“兵家必争之地”，在中国市场， AI大模型进入“百模大战”，到底什么才是大模型时代的核心竞争力？
在林达华看来，人工智能研发需要四个要素支撑，最核心的是人才，数据、算力则是主要要素，有了这些要素后，大规模的系统工程组织能力也是不可或缺的重要部分。“培养大模型人才非常昂贵，就像培养飞行员一样，要在空中训练，才能成为一名顶尖的飞行员。而要有效训练一个科学家或工程师，就需要有大量数据、算力的支持，且长时间工作，才能形成相应的能力，因此，培养一个大模型人才，价格不会亚于培养一个飞行员，目前来说，这方面的人才仍非常稀缺。”
王坚也有类似看法，他表示，在科学界，很少有像培养飞行员那样去培养科学家，但其实经验很重要，只懂原理用处不大。“今天，我们要真正做好一个大模型，还是要有手艺，这也是大模型与其他行业不同的地方。我们缺少像培训飞行员那样培训过的科学家。”
行业头部企业可以“蹚路”大模型
不过，虽然大模型技术发展迅速，但离真正落地还有不小的距离。
林达华表示，大模型能力的通用性和泛化性比以往的人工智能技术要大得多，但每个行业的高度复杂性决定了大模型并不会自动产生价值，而是要与实际工作相结合。“不同行业大模型落地的难易程度不同，比如，聊天、文案创作等对准确性要求相对没那么高的行业落地速度会快一些。”
徐立也表示，在产业中使用AI大模型技术已经成为共识，但如何真正将大模型切入到产业闭环中，往往急不得也慢不得，需要按部就班。现阶段，我国发展较快的产业，比如新能源产业链上的新兴制造业公司等，会更早拥抱大模型新技术。
王坚则提出，科学家就可以使用大模型，以材料科学为例，发现一个材料需要巨大投入，如何应用大模型能把发现新材料的时间从8~10年减半至4~5年，将会产生巨大的社会财富。从这个意义来说，大模型不是只会做简单的事情，更可能改变科学技术发展的路径。
而针对企业运用大模型方面，林达华表示，对于很多企业来说，做基础大模型并不是一个明智的选择，如何在自己擅长的应用领域，以大模型为“武器”迅速建立新的商业闭环，找到价值点，这可能是企业可以思考的。
徐立也建议，未必所有企业都要一窝蜂地去投入大量资源做大模型的尝试，毕竟在很多产品和垂直领域中投入大模型还算不过来经济账，但行业的头部企业完全可以去“蹚路”。
新京报贝壳财经记者 陈燕 编辑 岳彩周 校对 刘军
