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孫洪軍:AI大模型發(fā)展存算力、人才等挑戰(zhàn),未來將成為新的“經(jīng)濟(jì)發(fā)動(dòng)機(jī)”

近年來,海內(nèi)外一系列AI成果的落地再度將人工智能推至聚光燈下,其中,以ChatGPT為代表的人工智能技術(shù)更是引爆了市場(chǎng),此后AI大模型的創(chuàng)新浪潮迅速席卷了全球。


(資料圖片)

為了搶占新一輪的AI高地,百度、阿里、騰訊、360、華為等國內(nèi)企業(yè)相繼推出大模型。據(jù)《中國人工智能大模型地圖研究報(bào)告》,截至2023年5月底,國產(chǎn)超10億參數(shù)的AI大模型已達(dá)79個(gè),美中兩國數(shù)量超過全球總數(shù)的 80%。

國家在政策方面也給予了大力支持。4月28日和7月24日,政治局會(huì)議分別提出“要重視通用人工智能發(fā)展”“促進(jìn)人工智能安全發(fā)展”等內(nèi)容;8月15日,國家網(wǎng)信辦等七部門聯(lián)合發(fā)布的《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》正式實(shí)施。

據(jù)了解,現(xiàn)在的大模型大概可分為四層,分別為基礎(chǔ)層、模型層、平臺(tái)層和應(yīng)用層。那具體而言,當(dāng)前企業(yè)在大模型方面的實(shí)踐又有哪些呢?軟通動(dòng)力人工智能專家、金融事業(yè)群助理副總裁、軟通金科CTO孫洪軍介紹道,軟通動(dòng)力在AI大模型的實(shí)踐主要在IT工程效率、測(cè)試領(lǐng)域的應(yīng)用、央企國企的現(xiàn)金管理等方面。

孫洪軍表示,IT工程中的開發(fā)測(cè)試領(lǐng)域非常容易被替代,因?yàn)榇竽P驮谕ㄟ^語言訓(xùn)練后可以快速生成所有的語言代碼程序。此外,大模型還可以被用于做開發(fā)領(lǐng)域的代碼識(shí)別,它可以像人一樣可以去讀懂代碼,包括去提出代碼的優(yōu)化意見等,最終再通過人來判斷。

另外,據(jù)孫洪軍介紹,軟通動(dòng)力AI大模型的應(yīng)用領(lǐng)域包括保險(xiǎn)行業(yè)的智能客服等。他表示:“保險(xiǎn)公司會(huì)有一套客服系統(tǒng),客服系統(tǒng)是人為制定的一些規(guī)則,大模型嫁接上去后,它可以根據(jù)問的問題靈活回答,最主要是它能識(shí)別出你想問的問題本質(zhì),而不是以前提關(guān)鍵字的那種方式,它是有一定的思維?!?/strong>

為什么需要大模型?孫洪軍還舉了個(gè)銀行場(chǎng)景的例子。老年人在辦理業(yè)務(wù)時(shí)可能會(huì)摔跤,銀行就有需求判斷這個(gè)人的動(dòng)作是不是要摔跤了,一旦要摔跤了就會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的行為,而判斷是否要摔跤這個(gè)動(dòng)作是可以用大模型去做的。

“因?yàn)樗颖旧淼陌咐苌?,是沒有辦法通過有限的視頻和圖像資料得出是否會(huì)摔跤的結(jié)論,但大模型可以大量去模擬,然后再推演出機(jī)制?!睂O洪軍表示,軟通在這方面采用了3D 建模數(shù)字孿生的方式。大模型相當(dāng)于匯聚了一群人、一整個(gè)行業(yè)的經(jīng)驗(yàn),它可能不像人有很強(qiáng)的主觀情緒,但是它能基于固化的思維模式去建造和升級(jí)。

同時(shí),他表示,在金融行業(yè)方面軟通動(dòng)力還在根據(jù)客戶的需求,做一些智能風(fēng)控應(yīng)用系統(tǒng)方面的探討和落地。當(dāng)前的智能風(fēng)控不同于以前,AI技術(shù)嫁接在應(yīng)用上,可以將歷史上所有的資料訓(xùn)練并推理出結(jié)果,提高風(fēng)控的準(zhǔn)確性。

不過,當(dāng)前AI大模型的發(fā)展仍存在較多阻礙。在孫洪軍看來,大模型未來的市場(chǎng)應(yīng)用主要有To C 和To B兩塊內(nèi)容。

To C方面可能涉及到個(gè)人的隱私數(shù)據(jù),而這部分?jǐn)?shù)據(jù)會(huì)不會(huì)被公司拿來做別的事情是當(dāng)前最主要的擔(dān)憂之一。不過,隱私問題雖然在當(dāng)前是個(gè)障礙,但隨著保障制度的完善,在監(jiān)管之下To C方面的廣泛應(yīng)用還是值得期待的?!睂O洪軍還表示,To B方面,對(duì)企業(yè)來講可能會(huì)進(jìn)入一個(gè)更加內(nèi)卷的時(shí)代。企業(yè)會(huì)拼命地去把經(jīng)營效率做到極致,一方面會(huì)把一些工作時(shí)間壓縮,另一方面還會(huì)大量減少人工成本。

資金、人才、算力和應(yīng)用的落地等問題,也是當(dāng)前AI大模型發(fā)展過程中面臨的挑戰(zhàn)。

孫洪軍表示,算力方面,當(dāng)前市場(chǎng)也在等待著科學(xué)發(fā)展,期待著大模型廠商能夠解決算力上的問題;應(yīng)用方面,目前市場(chǎng)上推出的大多是一些小型的、對(duì)算力要求不太高的垂直領(lǐng)域?qū)m?xiàng)的應(yīng)用。此外,要去發(fā)展、維護(hù)這個(gè)產(chǎn)業(yè),人才也是必備的,但當(dāng)前并沒有成熟的人才培訓(xùn)市場(chǎng)。不過,未來隨著上述問題的解決,AI大模型將成為新的“經(jīng)濟(jì)發(fā)動(dòng)機(jī)”,中國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展將會(huì)登上新的臺(tái)階。

本文源自:金融界

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