在2024中國(guó)國(guó)際數(shù)字經(jīng)濟(jì)博覽會(huì)上，工作人員向參觀者介紹金融大模型。馮維健 攝

  用戶輸入簡(jiǎn)短的文字，大模型自動(dòng)生成創(chuàng)意圖像和視頻；掃描X光、CT影像，大模型輔助醫(yī)生為患者分析診斷病情；1分鐘內(nèi)快速預(yù)測(cè)未來(lái)10天的天氣，若有極端天氣可能，提前發(fā)出預(yù)警……當(dāng)前，人工智能大模型蓬勃發(fā)展，各式各樣的新應(yīng)用層出不窮，正在加速賦能千行百業(yè)。

  從通用轉(zhuǎn)向垂直

  近日召開的2024中國(guó)國(guó)際數(shù)字經(jīng)濟(jì)博覽會(huì)上，一批數(shù)字技術(shù)、數(shù)字服務(wù)、數(shù)字產(chǎn)品領(lǐng)域的前沿場(chǎng)景得到重點(diǎn)展示。與往屆展會(huì)相比，本次大會(huì)首次專門開辟人工智能大模型展區(qū)，集中展示全國(guó)32個(gè)垂類大模型應(yīng)用場(chǎng)景及主要成果，內(nèi)容涵蓋醫(yī)療、中醫(yī)藥、鋼鐵、化工、港口、金融等10多個(gè)領(lǐng)域。

  大模型是指擁有超大規(guī)模參數(shù)、復(fù)雜計(jì)算結(jié)構(gòu)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。南京航空航天大學(xué)人工智能學(xué)院教授李丕績(jī)表示，大模型分為通用大模型和垂類大模型。與通用大模型相比，后者立足企業(yè)所在垂直領(lǐng)域業(yè)務(wù)，用業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)打造垂類大模型，在各自業(yè)務(wù)場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)降本增效。

  隨著大模型行業(yè)快速演進(jìn)，其專業(yè)領(lǐng)域也不斷細(xì)分。對(duì)特定場(chǎng)景而言，并非所有企業(yè)都需要通用大模型的“全能”，而是更需要模型的精度。“相比之下，通用大模型的開發(fā)成本高，常伴隨十億元甚至百億元的高昂成本。”李丕績(jī)表示，通用大模型如同“地基”，有不同的訓(xùn)練語(yǔ)料，就可以搭建不同的“房子”。對(duì)于某些應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)說(shuō)，花費(fèi)較低成本訓(xùn)練出一個(gè)垂類大模型，也能很好滿足用戶需求。

  “大模型已經(jīng)從語(yǔ)言模型走向多模態(tài)，這是技術(shù)走向落地的一個(gè)重要階段。”北京智源人工智能研究院副院長(zhǎng)兼總工程師林詠華表示，當(dāng)前，在通用領(lǐng)域，大模型初步呈現(xiàn)了一定的場(chǎng)景應(yīng)用能力，然而，在醫(yī)療健康、教育等垂直領(lǐng)域，大模型所展現(xiàn)的能力尚不足以支持專業(yè)應(yīng)用，其主要原因在于模型訓(xùn)練缺乏高質(zhì)量可用的行業(yè)數(shù)據(jù)集。

  360集團(tuán)創(chuàng)始人周鴻祎表示，大模型不是產(chǎn)品而是能力，能力結(jié)合場(chǎng)景才能產(chǎn)品化。通過(guò)細(xì)分場(chǎng)景，拆解業(yè)務(wù)流程，就可以訓(xùn)練對(duì)應(yīng)的專業(yè)模型來(lái)解決政府和企業(yè)專業(yè)場(chǎng)景的需求問(wèn)題。

  國(guó)家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心黨委副書記吳鐵男表示，近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外企業(yè)和機(jī)構(gòu)迅速跟進(jìn)，積極推進(jìn)大模型研發(fā)。截至今年7月30日，全國(guó)已有197個(gè)大模型產(chǎn)品通過(guò)備案，其中行業(yè)大模型占比達(dá)70%。

  擁抱生產(chǎn)生活

  作為人工智能領(lǐng)域的技術(shù)新高地，大模型正以前所未有的速度賦能千行百業(yè)。通過(guò)其在各領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，可以實(shí)現(xiàn)更高效、更智能的服務(wù)和決策過(guò)程，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)持續(xù)創(chuàng)新和發(fā)展，開辟更多生產(chǎn)生活應(yīng)用新場(chǎng)景。

  氣管插管模擬訓(xùn)練、虛擬腹腔鏡手術(shù)訓(xùn)練、消化內(nèi)鏡診療模擬訓(xùn)練……對(duì)醫(yī)學(xué)院校來(lái)說(shuō)，各類手術(shù)的臨床教學(xué)和實(shí)踐訓(xùn)練是一項(xiàng)重要環(huán)節(jié)。展會(huì)上，一家企業(yè)推出的醫(yī)學(xué)模擬訓(xùn)練系統(tǒng)結(jié)合大模型對(duì)醫(yī)院臨床診斷中各科室病例數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)與訓(xùn)練，模擬出十余種常見(jiàn)的醫(yī)學(xué)檢查和手術(shù)實(shí)操場(chǎng)景，幫助醫(yī)學(xué)生更快融入臨床。

  上傳衛(wèi)星遙感圖像，大模型快速完成圖像解譯和分析，生成助力農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的詳盡報(bào)告和結(jié)果……河北農(nóng)業(yè)大學(xué)展出的農(nóng)業(yè)遙感大模型，讓眾多農(nóng)業(yè)企業(yè)經(jīng)營(yíng)者和種糧大戶眼前一亮。

  “農(nóng)業(yè)遙感大模型建立在海量的自然災(zāi)害遙感圖像、病蟲害圖像、氣象環(huán)境數(shù)據(jù)等多模態(tài)樣本數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，通過(guò)環(huán)境監(jiān)測(cè)和分析預(yù)測(cè)技術(shù)，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供智能支持。”河北農(nóng)業(yè)大學(xué)信息中心副主任王春山說(shuō)，其應(yīng)用場(chǎng)景涵蓋自然資源調(diào)查與監(jiān)測(cè)、農(nóng)業(yè)水肥方案推薦、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)準(zhǔn)確計(jì)算等領(lǐng)域。

  環(huán)境污染治理也是目前垂類大模型落地的領(lǐng)域之一。有專家表示，過(guò)去環(huán)境污染防治更多依靠實(shí)地考察和人工決策，而垂直大模型的落地為環(huán)境污染治理提供了技術(shù)支撐，依托數(shù)據(jù)就能對(duì)污染處理作出更加客觀精準(zhǔn)的判斷，實(shí)現(xiàn)科學(xué)治污、精準(zhǔn)治污。數(shù)字技術(shù)與環(huán)保大模型的進(jìn)一步融合，將推動(dòng)環(huán)境監(jiān)管領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)更加智能化、精準(zhǔn)化和高效化的發(fā)展。

  大模型之“大”，不僅在于其規(guī)模化參數(shù)眾多，更在于它所蘊(yùn)含的巨大潛力和廣闊應(yīng)用場(chǎng)景。吳鐵男表示，大模型正在向縱深發(fā)展，加速賦能千行百業(yè)。隨著生產(chǎn)智能化、決策精準(zhǔn)化、工業(yè)綠色化趨勢(shì)的演進(jìn)，工業(yè)大模型在實(shí)踐中正加速發(fā)展，大模型有望成為驅(qū)動(dòng)新型工業(yè)化的新引擎。

  統(tǒng)籌發(fā)展與安全

  科學(xué)技術(shù)是一把“雙刃劍”，任何技術(shù)的發(fā)展都有兩面性。如今，大模型的發(fā)展日新月異，如何統(tǒng)籌大模型發(fā)展和安全引起專家和社會(huì)各界的廣泛關(guān)注。

  吳鐵男表示，大模型的快速發(fā)展加劇了人工智能安全風(fēng)險(xiǎn)，引發(fā)更多擔(dān)憂，如“算法黑箱”、不可解釋等內(nèi)生問(wèn)題，過(guò)度使用、惡意應(yīng)用等技術(shù)濫用問(wèn)題，以及數(shù)據(jù)依賴導(dǎo)致的隱私泄露、數(shù)據(jù)濫用、“數(shù)據(jù)投毒”等性質(zhì)更惡劣的問(wèn)題。

  在吳鐵男等專家看來(lái)，大模型要想獲得長(zhǎng)遠(yuǎn)與可持續(xù)發(fā)展，仍需突破多重壁壘。

  一是技術(shù)迭代快。新技術(shù)層出不窮，前沿技術(shù)變化快。盡管大模型已在大量垂直領(lǐng)域“多點(diǎn)開花”，但仍然尚未產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性、大規(guī)模應(yīng)用。

  二是數(shù)據(jù)獲取難。高質(zhì)量信息數(shù)據(jù)相對(duì)匱乏，行業(yè)數(shù)據(jù)尚未實(shí)現(xiàn)開放、流動(dòng)和共享。

  三是場(chǎng)景待挖掘。我國(guó)工業(yè)門類眾多，目前大模型應(yīng)用場(chǎng)景僅集中在電力、鋼鐵等少數(shù)變現(xiàn)能力強(qiáng)的場(chǎng)景。深度場(chǎng)景應(yīng)用不足，可作為經(jīng)驗(yàn)復(fù)制推廣的典型場(chǎng)景仍需進(jìn)一步挖掘。

  四是安全顧慮高。工業(yè)場(chǎng)景容錯(cuò)率低，安全風(fēng)險(xiǎn)顧慮較高，當(dāng)前部分企業(yè)的人工智能安全意識(shí)與安全能力仍有不足，阻礙了大模型在相關(guān)領(lǐng)域和場(chǎng)景的應(yīng)用。

  林詠華表示，在給生產(chǎn)生活帶來(lái)巨大變遷的同時(shí)，大模型在數(shù)據(jù)、算力和算法等方面仍面臨挑戰(zhàn)。當(dāng)下，我國(guó)人工智能行業(yè)需要解決的不僅僅是資源儲(chǔ)備的問(wèn)題，還有生態(tài)共建的問(wèn)題，上下游需要以開源開放的心態(tài)建設(shè)生態(tài)。

  大模型的訓(xùn)練往往需要海量數(shù)據(jù)的支撐。香港浸會(huì)大學(xué)深圳研究院副院長(zhǎng)宋俊表示，由于不同部門之間的系統(tǒng)往往不相通，彼此相通的數(shù)據(jù)有限，希望通過(guò)大模型作為切入點(diǎn)和抓手，把這些跨部門的數(shù)據(jù)有機(jī)串聯(lián)起來(lái)，得出更有效的計(jì)算結(jié)果，讓更多數(shù)據(jù)進(jìn)行更有效的“破冰”。

關(guān)鍵詞：