#产品经理#人工智能#大模型#机器外脑人工智能正在迅速发展，大模型技术正成为赋能各行各业的关键。从算力底座、智力增强到人机协作，大模型正在重塑人类社会，成为我们可依赖的"外脑"。本报告基于科技行业发展和腾讯自身在AI领域的深耕，提出了10个关键性的趋势，试图理解全世界范围内正在发生的AI巨变。报告中所呈现的内容方向精准且富有前瞻性，深入剖析了大模型发展的可能方向和应用影响，为读者带来一份全面而深刻的洞察。

今日研报分享：《2024大模型十大趋势：走进“机器外脑”时代》

今日电子书分享：《崛起的超级智能：互联网大脑如何影响科技未来》

这篇行业报告的标题是《2024AI大模型十大趋势⸺走进“机器外脑”时代》，由腾讯研究院、上海交通大学、腾讯优图实验室、腾讯云智能、腾讯青腾等联合出品，旨在探索人工智能领域的最新技术趋势和应用影响。报告的背景是生成式人工智能的迅猛发展，推动了大模型技术的成熟和大规模应用，为各行各业带来了新的机遇和挑战。报告的目标是基于科技行业发展和腾讯自身在AI领域的深耕，提出了10个关键性的趋势，试图理解全世界范围内正在发生的AI巨变。报告的主旨是展示大模型技术如何重塑人类社会，成为我们可依赖的“外脑”，并指引我们走向一个更加智能、高效和安全的未来。报告的作者包括腾讯副总裁司晓、上海交通大学特聘教授马利庄、腾讯云副总裁吴运声等多位业内专家和学者。

《智能营销—大模型如何为运营与产品经理赋能》

走进“机器外脑”时代

报告指出，人工智能正在迅速发展，大模型技术正成为赋能各行各业的关键，从算力底座、智力增强到人机协作，大模型正在重塑人类社会，成为人类可依赖的“外脑”。

走进“机器外脑”时代，意味着人工智能将从单纯的工具升级为人类的智力伙伴，为人类提供更强大的认知能力和创造力，帮助人类解决更复杂的问题，实现更高的效率和价值。作为产品经理，我们应该关注以下几个方面：

• 技术驱动：大模型技术的发展，依赖于海量的数据、强大的算力和先进的算法。 数据是大模型的基石，算力是大模型的动力，算法是大模型的灵魂。 产品经理需要了解大模型的技术原理和特点，掌握数据的采集、清洗、标注和管理的方法，选择合适的算力平台和框架，优化算法的设计和实现，提升大模型的性能和效果。
• 应用创新：大模型技术的应用，涉及到多个领域和场景，如推理分析、创意生成、情绪智能等。 大模型可以为用户提供智力即服务（IQaaS），满足用户的各种需求和期望，如知识检索、文本生成、图像创作、视频制作、音频制作、科学研究等。 产品经理需要发现用户的痛点和需求，利用大模型的能力，创造有价值的产品和服务，提升用户的体验和满意度。
• 社会影响：大模型技术的影响，不仅局限于技术和应用层面，还涉及到社会和伦理层面，如人机对齐、数据安全、模型可解释性等。 大模型需要与人类的价值观和目标一致，保护数据的隐私和安全，提供模型的透明和可解释性，避免模型的偏差和误导，构建更加安全、可靠和伦理的人工智能系统。 产品经理需要关注大模型的社会影响和责任，遵守相关的法律和规范，平衡利益和风险，促进人工智能的可持续发展。

算力底座：迈向十万卡集群量变，速度和效率双提升

报告分析了生成式AI的算力需求和AI服务器市场的增长趋势，以及AIInfra的发展模式，认为未来AI算力基础设施的发展，将在更大规模加速卡集群容量、和更高算力利用率及计算能效之间交替进化、相互促进。

• 生成式AI的算力需求惊人：生成式AI是指利用深度学习技术，从数据中学习潜在的规律和模式，然后生成新的数据或内容的AI技术。生成式AI的应用场景非常广泛，如文本生成、图像创作、视频制作等。然而，生成式AI的发展也对算力提出了极高的要求，因为它需要处理海量的多模态数据，训练复杂的大模型，实现高质量的生成效果。据统计，自2012年以来，AI大模型训练的算力呈指数级增长，每3.4个月翻一倍。预计这个增长还会继续快速提升。
• AI服务器市场增长预期明确：随着生成式AI的算力需求的增加，AI服务器市场也呈现出强劲的增长势头。AI服务器是指专门为AI应用而设计的服务器，具有高性能的处理器、存储器、网络和软件等组件。AI服务器市场的规模和增速都在不断刷新纪录。根据IDC的数据，2020年全球AI服务器出货量达到了110万台，同比增长了12.9%；AI服务器收入达到了260亿美元，同比增长了10.4%。预计到2024年，全球AI服务器出货量将达到250万台，复合年增长率为22.5%；AI服务器收入将达到580亿美元，复合年增长率为22.1%。
• AI Infra“质量双螺旋”的发展模式逐步形成：为了满足生成式AI的算力需求，AI Infra的发展不仅要追求规模的扩张，也要注重效率的提升。AI Infra是指支撑AI大模型开发、部署和管理的软硬件工具组合，其中算力设施层是最基础的一层，包括GPU、TPU等加速器，以及集群、云等平台。未来，AI算力基础设施的发展，将在更大规模加速卡集群容量、和更高算力利用率及计算能效之间交替进化、相互促进。这意味着，单集群的规模将从万卡级别迈向十万卡级别，同时，集成、互联和分布式将成为提升算力设施层质量的三大关键技术。通过这种“质量双螺旋”的发展模式，AI Infra将能够更好地支撑生成式AI的技术创新和应用落地。

推理分析：LLM带来推理能力跃迁，推动智力即服务

报告介绍了大型语言模型（LLM）在推理能力上的突破，以及其在知识密集型任务中的应用，展望了未来AI将引领新的服务模式，即“智力即服务”（IQaaS），将机器的推理能力以在云端的方式、通过大模型提供给用户。

• 推理能力是AI的核心能力之一。推理能力是指根据已知的信息，利用逻辑规则和常识，推导出新的信息或结论的能力。推理能力是人类智力的重要体现，也是AI系统实现高级认知功能的关键。推理能力可以帮助AI系统解决复杂的问题，提供有价值的洞察，以及生成有见地的回应。
• LLM在推理能力上取得了重大进展。大型语言模型（LLM）是一种利用深度学习技术，从大规模的文本数据中学习语言知识和规律的模型。LLM通过对自然语言的理解和生成，展现出了强大的推理能力。LLM能够解析复杂的文本，提取关键信息，进行逻辑推理，并生成连贯、有见地的回应。例如，Sora是一种基于LLM的视频生成模型，它可以根据文本描述生成逼真的视频，展示了对物理世界规律的推理能力。
• LLM在知识密集型任务中发挥了重要作用。知识密集型任务是指需要大量的专业知识、逻辑思维和创造力的任务，如法律分析、市场研究、科学发现等。LLM通过对海量的知识文本的学习，获得了丰富的领域知识和常识，能够为这些任务提供强大的智能支持。例如，腾讯云推出了行业大模型，基于LLM为金融、医疗、教育等行业提供知识检索、文本生成、数据分析等服务。
• LLM开启了“智力即服务”的新模式。“智力即服务”（IQaaS）是指将机器的推理能力以在云端的方式、通过大模型提供给用户的服务模式。用户可以通过简单的接口，如语音、文本或图像，向LLM提出问题或需求，LLM则根据其推理能力，给出相应的答案或解决方案。这种模式使得用户无需拥有复杂的硬件设备或专业的技能，就可以享受到AI的智力服务。例如，腾讯会议基于LLM推出了AI小助手，通过简单自然的指令，就可以完成发言提醒、观点总结、会议纪要等能力，大幅度提升会议效率。

创意生成：AIGC应用爆发，降低专业创作门槛

报告展示了AI生成内容（AIGC）技术的创新和应用，如Sora、SUNO等现象级产品，以及腾讯云推出的大模型图像创作引擎和大模型视频创作引擎等工具，说明了AIGC技术如何为创意产业带来生产力提升和创意表达的通用化。

创意产业是以创意为核心的知识密集型产业，涵盖了文化、媒体、影视、音乐、设计等领域。创意产业的发展对于提升国家软实力、促进文化多样性、增加就业机会等方面都具有重要意义。然而，创意产业也面临着一些挑战，如创作成本高、专业技能门槛高、创意资源稀缺等。为了解决这些问题，人工智能生成内容（AIGC）技术应运而生，为创意产业带来了颠覆性的变革。

AIGC技术是指利用人工智能技术，如深度学习、自然语言处理、计算机视觉等，通过文生文、文生图、文生视频等多种形式，自动或协助地生成各类创意内容的技术。AIGC技术的出现，极大地扩展了机器的创造力和表达力，使得创作、设计、分析等任务变得更加高效和易于实现。近年来，AIGC技术取得了令人瞩目的进展，诞生了一批创新的模型和产品，如Sora、SUNO等现象级产品，以及腾讯云推出的大模型图像创作引擎和大模型视频创作引擎等工具。

• Sora是一款基于大模型的视频生成平台，可以根据用户输入的文本或音频，自动生成高质量的视频内容。Sora的视频生成能力令人惊叹，不仅可以模拟真实世界的物理规律，还可以创造出超越现实的想象空间。Sora的应用场景非常广泛，可以用于教育、娱乐、营销、新闻等领域，为用户提供了无限的创意灵感和表达方式。

• SUNO是一款基于大模型的音乐生成平台，可以根据用户输入的歌词、风格、情感等参数，自动生成原创的音乐作品。SUNO的音乐生成能力非常强大，不仅可以模仿各种流行的音乐风格，还可以根据歌词的语义和情感，调整音乐的节奏、旋律、和声等元素，使得音乐与歌词的匹配度更高。SUNO的应用场景也非常丰富，可以用于个人创作、音乐教学、版权保护等领域，为用户提供了便捷的音乐创作和享受平台。

• 腾讯云大模型图像创作引擎和大模型视频创作引擎是两款面向企业用户的PaaS产品，基于腾讯云TI平台和混元大模型基座，提供了一系列的图像和视频创作工具，如图像风格迁移、图像修复、图像动漫化、视频特效、视频剪辑、视频字幕等。这些工具可以帮助企业用户快速生成高质量的图像和视频内容，满足各种场景的需求，如广告、教育、媒体、电商等，提升内容的吸引力和传播力。

综上所述，AIGC技术正迅速成为创意产业的一股颠覆性力量，为创意工作者提供了前所未有的生产力提升和创意表达的通用化。AIGC技术的普及，降低了专业技能训练的门槛，使得创意表达更加普惠化。现在，只要有创意想法，人们就可以利用AIGC技术这个强大的“创意外脑”，将灵感转化为现实。AIGC技术的不断进步，也为创意产业带来了更多的可能性和机遇，开启了一个更加多元、开放和创新的新时代。

情绪智能：多模态大模型赋予机器情感价值，打开人机陪伴市场

报告探讨了AI在情绪理解与表达上的进步，以及其在心理咨询、智能玩具、数字生命等领域的应用，展现了AI在满足人类情感需求方面的潜力，将AI从冷冰冰的生产力工具转变为人类情感世界中的一个温暖伙伴。

• AI技术在情绪理解与表达上的巨大进步：AI技术，尤其是LLM，正迅速提升机器的情绪理解与表达能力，使机器能够识别、分析和响应人类的情绪状态，从而实现更自然、更深入的人机交互。 例如，Dan模式的全网爆火，不仅展示了AI在语音合成、情感分析和对话生成等方面的技术优势，更凸显了其与人类情感交流的无缝对接。1GPT4o等高级AI系统的自然交互体验，让人与机器的界限变得模糊，仿佛科幻电影《Her》中的情感故事正在逐步成为现实。
• AI技术在满足人类情感需求方面的巨大潜力：AI技术在情绪理解与表达的基础上，正开拓出各种情感陪伴的应用场景，为人类提供了多样化的情感服务和产品。 在心理咨询领域，AI聊天机器人提供的心理辅导服务，以其24/7的不间断陪伴，为需要帮助的人们提供了及时的情绪支持和专业建议。在儿童领域，智能玩具不仅陪伴孩子们成长，更通过情感交互，培养孩子们的情感认知和社交技能。在数字生命领域，一些创新尝试正在探索如何利用数字技术复刻已故亲人，为生者提供缅怀与思念的渠道。
• AI技术将AI从冷冰冰的生产力工具转变为人类情感世界中的一个温暖伙伴：AI技术在情感陪伴方面的应用前景无疑为AI赋予了新的温度和深度。AI不再仅仅是执行简单任务的工具，而是成为了人类的“情感外脑”。 AI技术不仅能够帮助人们解决实际问题，更能够关注人们的内心感受，为人们带来更多的陪伴与慰藉。 AI技术在人类的情感生活中扮演越来越重要的角色，为人们创造更美好的未来。

智能制造：多模态大模型技术升级，提升工业新质生产力

报告介绍了大模型在智能制造领域的应用，如智能视觉、智能检测、智能调度等，说明了大模型如何为工业生产带来质量提升、效率提升、成本降低等效益，以及如何促进工业生态的升级和转型。

智能制造是指利用人工智能技术，实现工业生产过程的自动化、智能化和优化。智能制造是新一轮工业革命的核心驱动力，也是提升国家制造业竞争力的重要途径。随着人工智能技术的不断发展，大模型技术正成为赋能智能制造的关键技术之一。大模型是指具有超大规模参数和强大计算能力的人工智能模型，能够从海量数据中学习和提取知识，实现对多种模态信息的理解、生成和推理。大模型在智能制造领域的应用，可以分为以下几个方面：

• 智能视觉：大模型可以通过深度学习和计算机视觉技术，对工业图像进行高效、准确的分析和处理，实现对产品质量、设备状态、生产环境等的智能检测、识别和监控。 例如，思谋科技发布的全球首个工业多模态大模型IndustryGPT，可以理解并回答生产环境中的问题，提供精准决策支持，如识别金属产品的表面缺陷、判断设备运行状况等。 这样可以提高产品质量，降低缺陷率，减少人工巡检的成本和风险，提升生产安全性和可靠性。
• 智能检测：大模型可以通过自然语言处理和知识图谱技术，对工业数据进行智能挖掘和分析，实现对生产过程、设备性能、能耗效率等的智能评估、预测和优化。 例如，百度发布的工业大模型PaddleHelix，可以利用深度学习和生物信息学技术，对生物医药数据进行智能检测和生成，实现对药物分子、蛋白质结构、基因序列等的智能设计、筛选和优化。 这样可以加速药物研发，降低研发成本，提高研发成功率，促进医药创新。
• 智能调度：大模型可以通过强化学习和运筹学技术，对工业资源进行智能分配和管理，实现对生产计划、物流配送、库存控制等的智能规划、调度和协调。 例如，阿里巴巴发布的工业大模型ET工业大脑，可以利用大数据和云计算技术，对工业生产的各个环节进行智能优化，实现对生产效率、能源消耗、物料消耗等的智能提升。 这样可以提高生产效率，降低生产成本，提升生产灵活性和响应速度，增强市场竞争力。

综上所述，大模型技术在智能制造领域的应用，为工业生产带来了质量提升、效率提升、成本降低等效益，也为工业生态的升级和转型提供了技术支撑和创新动力。大模型技术有望成为驱动工业新质生产力的新引擎，推动制造业向智能化、高端化、绿色化的方向发展。

游戏环境：大模型与游戏共振共生，打造Agent最佳训练场

报告分析了大模型与游戏的共生关系，如大模型在游戏内容生成、游戏角色设计、游戏玩法创新等方面的应用，以及游戏在提供大模型训练数据、测试场景、反馈机制等方面的作用，展望了未来大模型与游戏将共同推动Agent的智能进化。

• 大模型为游戏创作提供了无限可能。 通过利用大模型的生成能力，游戏开发者可以快速、低成本地制作出丰富多样的游戏内容，如地图、场景、角色、对话等，提高了游戏的品质和吸引力。 同时，大模型也可以根据玩家的喜好和行为，实时生成个性化的游戏体验，增加了游戏的趣味性和挑战性。 例如，SUNO的游戏引擎可以根据玩家的输入，生成不同的游戏剧情和选项，让玩家感受到自己对游戏世界的影响。
• 游戏为大模型训练提供了最佳训练场。 通过利用游戏的丰富场景和数据，大模型可以在虚拟环境中学习和探索，提升自己的感知、推理和决策能力。 游戏也可以为大模型提供及时的反馈和奖励机制，激励大模型不断优化自己的行为策略。 例如，OpenAI的Agent可以在Dota 2等复杂的多人在线游戏中，与人类玩家竞争和合作，展现出超越人类的水平。
• 大模型与游戏共生将推动Agent的智能进化。 通过大模型与游戏的共生，Agent可以在不同的游戏中迁移和泛化自己的知识和技能，实现跨领域的智能。 Agent也可以在游戏中与人类玩家进行交互和沟通，学习人类的语言和情感，实现人机对齐。 例如，DeepMind的Agent可以在StarCraft II等多种游戏中，表现出灵活的策略和协调的行为，与人类玩家建立信任和合作。

综上所述，大模型与游戏共生是一种双赢的关系，它为游戏行业带来了创新的动力，也为大模型的发展提供了平台和资源。作为产品经理，我们应该关注这一趋势的发展，探索如何利用大模型和游戏的结合，为用户提供更好的产品和服务。

移动革命：端侧模型带来智能设备与应用入口变革

报告介绍了端侧模型优化技术的发展，如模型压缩、模型蒸馏、模型分割等，以及其在移动设备上的应用，展示了端侧模型优化技术如何为移动应用带来更低的延迟、更高的安全性、更好的用户体验，以及如何开启全新的人机交互方式，如语音交互、手势交互、面部交互等。

从产品经理的角度来看，移动革命是一场由端侧模型优化技术引发的应用入口变革。端侧模型优化技术是指通过各种方法，如模型压缩、模型蒸馏、模型分割等，将大模型转换为适合在移动设备上运行的轻量级模型，从而实现在端侧执行人工智能任务的能力。这种技术的发展，为移动应用带来了以下几方面的优势：

• 更低的延迟。 端侧模型优化技术可以减少对云端服务器的依赖，降低网络传输的开销，提高模型的响应速度，从而为用户提供更流畅的服务。 例如，腾讯优图实验室推出的超级分辨率技术，可以在移动端实时将低分辨率的图像或视频转换为高清画质，无需等待云端处理。
• 更高的安全性。 端侧模型优化技术可以保护用户的隐私数据，避免将敏感信息上传到云端，降低数据泄露的风险，从而增强用户的信任和满意度。 例如，腾讯优图实验室推出的人脸融合技术，可以在移动端实现人脸换脸的效果，无需上传用户的人脸照片，保障用户的隐私安全。
• 更好的用户体验。 端侧模型优化技术可以为移动应用提供更丰富的功能，满足用户的多样化需求，从而提升用户的参与度和黏性。 例如，腾讯优图实验室推出的人脸美妆技术，可以在移动端实现多种妆容的模拟，让用户随心所欲地尝试不同的美妆风格，增加用户的乐趣和选择。
• 全新的人机交互方式。 端侧模型优化技术可以为移动应用开启全新的人机交互方式，如语音交互、手势交互、面部交互等，让用户摆脱传统的触屏操作，享受更自然、更便捷、更智能的交互体验。例如，腾讯优图实验室推出的手势识别技术，可以在移动端实现对用户手势的实时识别，让用户通过手势控制移动应用，如播放音乐、拍照等。

综上所述，端侧模型优化技术是移动革命的重要推动力，它为移动应用带来了更低的延迟、更高的安全性、更好的用户体验，以及全新的人机交互方式，从而改变了移动应用的入口形态，为用户创造了更多的价值。作为产品经理，我们应该关注端侧模型优化技术的发展趋势和应用场景，探索如何利用这种技术为我们的产品增加竞争力和吸引力，为用户提供更优质的服务。

具身智能：人型机器人与大模型共同进化，为外脑提供“躯体”

报告探讨了具身智能的概念和发展，如人型机器人、智能穿戴设备等，以及其与大模型的共同进化，展现了具身智能如何为大模型提供更多的感知、交互、行动的能力，以及如何为人类提供更多的服务、协作、陪伴的功能，实现人机的更高层次的融合。

具身智能是指一种能够通过感知器和执行器与其所处的环境进行实时互动的智能系统，如人型机器人、智能穿戴设备等。具身智能不仅能够处理信息和解决问题，还能够理解和适应环境，执行各种动作，展现出智能行为和适应性。从产品经理的角度来看，具身智能有以下几个方面的价值和意义：

• 为大模型提供“躯体”：大模型是指利用海量数据和强大算力训练出的具有强大自然语言理解和生成能力的人工智能模型，如ChatGPT、Sora等。 大模型可以处理复杂的知识密集型任务，如法律分析、市场研究、科学发现等，为个人和企业提供智能支持。 但是，大模型的应用场景还受限于数字世界，缺乏与物理世界的直接交互能力。 这就需要具身智能来为大模型提供“躯体”，让大模型能够通过具身智能的感知器和执行器，感知和操作物理环境，完成更多的实际任务。 例如，英伟达的VIMA项目，利用大模型驱动机械臂，实现了根据自然语言指令进行物体操纵的能力。 通过具身智能，大模型可以从单纯的信息处理，迈向更加复杂多维的场景应用，实现人工智能的新纪元。
• 为人类提供服务：具身智能可以根据人类的需求，提供各种服务，如家庭助理、教育辅导、医疗护理、娱乐休闲等。 具身智能可以通过自然语言交互，理解人类的意图和情感，给出合适的回应和建议，提高人类的生活质量和幸福感。 例如，稚晖君的人形机器人，可以与儿童进行互动游戏，培养他们的情感认知和社交技能。 具身智能可以通过视觉、语音、触觉等多种方式，与人类建立信任和亲密的关系，成为人类的好伙伴。
• 为人类提供协作：具身智能可以与人类进行协作，完成一些人类难以或不愿意完成的任务，如危险、重复、枯燥的工作。 具身智能可以通过学习和适应，提高自身的能力和效率，为人类提供高质量的工作支持。 例如，傲鲨智能的人形外骨骼复合机器人，可以为人类提供额外的力量和灵活性，帮助人类搬运重物、维修电缆等。 具身智能可以通过与人类的沟通和协调，实现人机的高效合作，提升人类的工作效率和安全性。

开源共享：开源生态实现降本普惠，推进外脑共享和迭代

报告介绍了开源生态在大模型领域的发展，如开源模型、开源数据、开源平台等，以及其在降低大模型的使用门槛、促进技术共享与创新、推动社会进步与发展等方面的作用，展望了未来开源生态将实现大模型的普惠化、共享化和迭代化，为人类创造更美好的未来。

• 开源模型：提供多样化的大模型选择和应用。开源模型是指由研究机构或企业开发并公开发布的大模型，如GPT-4、Sora、SUNO等，它们覆盖了文本、图像、视频等多种模态，为各行各业提供了丰富的大模型选择和应用。开源模型的优势在于，它们可以让更多的用户和开发者无需自行训练大模型，节省了大量的时间和成本，同时也可以利用开源模型的预训练能力，进行二次开发和微调，实现更符合自身需求的定制化模型。
• 开源数据：提供高质量的大模型训练和评估资源。开源数据是指由社区或组织收集、整理并公开分享的数据集，如Common Crawl、ImageNet、WikiText等，它们为大模型的训练和评估提供了高质量的数据资源。开源数据的优势在于，它们可以让更多的研究者和开发者获取到海量的数据，提升大模型的泛化能力和性能，同时也可以利用开源数据的标准化和多样化，进行更公平和全面的模型比较和分析。
• 开源平台：提供便捷的大模型开发和部署工具。开源平台是指由社区或组织开发并公开提供的大模型开发和部署的工具和框架，如Hugging Face、PyTorch、TensorFlow等，它们为大模型的开发和部署提供了便捷的工具和框架。开源平台的优势在于，它们可以让更多的研究者和开发者无需自行搭建大模型的开发和部署环境，简化了大模型的使用流程，同时也可以利用开源平台的兼容性和扩展性，进行更灵活和高效的模型开发和部署。

综上所述，开源生态在大模型领域的发展，实现了大模型的降本普惠，让更多的用户和开发者能够方便地获取和使用大模型，同时也推进了大模型的共享和迭代，促进了技术的交流和创新，为社会的进步和发展带来了积极的影响。未来，随着开源生态的不断完善和壮大，大模型将实现更广泛的普惠化、共享化和迭代化，为人类创造更美好的未来。

人机对齐：AI对齐是大模型产品的重要竞争力，也关乎通用人工智能的未来

报告探讨了人机对齐的概念和重要性，如人机价值对齐、人机目标对齐、人机信任对齐等，以及其在确保大模型的安全与治理、提升大模型的用户满意度、引导大模型的可持续发展等方面的作用，展望了未来人机对齐将成为大模型产品的重要竞争力，也将关乎通用人工智能的未来。

人机对齐的概念和重要性

人机对齐是指人类和大模型之间在价值观、目标设定、信任建立等方面的一致性和协调性。人机对齐是大模型产品设计和开发的重要原则，也是评估大模型产品性能和效果的重要指标。

人机对齐的重要性体现在以下几个方面：

• 确保大模型的安全与治理。人机对齐可以避免大模型出现不符合人类利益和道德的行为，如偏见、歧视、欺骗、操纵等，从而降低大模型的风险和负面影响，提高大模型的可靠性和可控性。
• 提升大模型的用户满意度。人机对齐可以增强大模型与用户之间的沟通和理解，使大模型能够更好地满足用户的需求和期望，从而提高用户的满意度和忠诚度，增加用户的使用频率和时长。
• 引导大模型的可持续发展。人机对齐可以促进大模型与用户之间的协作和共创，使大模型能够不断地从用户的反馈和数据中学习和优化，从而实现大模型的持续改进和创新，延长大模型的生命周期和价值。

人机对齐将成为大模型产品的重要竞争力

随着大模型技术的不断发展和应用的不断拓展，人机对齐将成为大模型产品的重要竞争力，决定大模型产品的市场份额和用户口碑。人机对齐的程度将影响大模型产品的功能和体验，从而影响用户的选择和使用。

例如，在智能对话领域，人机对齐可以使大模型更好地理解用户的意图和情感，生成更自然和合适的回应，提供更有价值和有趣的内容，从而吸引和留住更多的用户。在智能创作领域，人机对齐可以使大模型更好地捕捉用户的创意和风格，生成更符合用户的期望和喜好的作品，提供更多的灵感和辅助，从而激发和支持更多的创作者。

人机对齐将关乎通用人工智能的未来

人机对齐不仅是当前大模型产品的设计和开发的重要原则和指标，也是未来通用人工智能（AGI）的重要前提和目标。人机对齐是实现人类和AGI之间的和谐共存和共赢发展的必要条件，也是保障人类主导和引领AGI的发展方向和价值取向的必要手段。

例如，在人形机器人领域，人机对齐可以使AGI更好地适应人类的社会和文化环境，遵守人类的规则和道德，与人类建立更深的信任和友谊，从而成为人类的合作伙伴和助手。在人工智能治理领域，人机对齐可以使AGI更好地理解人类的利益和需求，尊重人类的意愿和选择，与人类共享责任和权利，从而成为人类的参与者和贡献者。

（视频课）精准定位你的产品：大模型指导商品属性画像的123

感谢您阅读本报告的摘要，如果您想查看报告的完整内容，请关注并联系作者的个人号“产品经理独孤虾”。作者是一位有着20年数字营销和智能营销业务分析与设计经验的专业课程讲师，他将为您提供最新、最专业、最实用的AI大模型行业趋势和应用案例。关注“产品经理独孤虾”，您可以每日获取研报解读，助您抓住行业脉动，取得创业成功。期待与您的交流和合作，谢谢！