圆桌研讨：大模型要在“尽精微”上面下功夫 核心目的是要解决行业实际问题

　　去年年底，ChatGPT横空出世，生成式AI、大模型等技术也逐渐被关注。当前大模型展示出了哪些惊艳的能力?在落地的过程中，又存在哪些问题?未来又该朝着什么方向发展?

　　腾讯“无限可能”主题论坛圆桌研讨

　　7月7日，世界人工智能大会期间，腾讯举办“无限可能”主题论坛，同济大学校长郑庆华，腾讯云副总裁、腾讯云智能负责人、优图实验室负责人吴运声，NVIDIA英伟达全球副总裁何涛，红杉中国合伙人郑庆生等行业专家，围绕上述问题展开圆桌研讨。腾讯新闻运营总经理黄晨霞担任主持人。

　　冷静看待：大模型还有很长的路要走 人才培养、企业研发、产业应用要形成互动

　　郑庆华认为，以ChatGPT为代表的生成式AI和大模型技术，现在已经可以理解人类意图，能够自动生成一段文字，甚至是一个场景，人类也可以跟机器互动对话，这是一个重大的技术突破，未来还会延伸到更多应用场景中。

　　同济大学校长 郑庆华

　　但郑庆华强调，ChatGPT目前还只是“致广大”，达不到“尽精微”。“ChatGPT学习了互联网上面很多开放数据和资源，所以‘知识面’比较广，但ChatGPT有些回答不准确，或者答非所问，逻辑也不严密，如果用于教学就会有很多问题。此外，教育还要求教师和学生之间要能够互动、理解，具有同理性。ChatGPT距离这个目标还有很长的路要走。”

　　郑庆华表示，现在既要重视AI带来的各种变化，也要有我们自己的定力，特别要把内功练好，要把基础数据集、资料集准备好，特别是培养一批人工智能人才，并且人才培养要和企业研发、产业应用形成互动机制。

　　吴运声表示，面对新一轮的技术发展浪潮，一方面要在基础算法上持续迭代，同时也要把相关技术和产业结合，真正落地到行业当中去，通过行业的反馈，不断推动技术演进，最后使得技术能够真正服务行业。

　　预测未来：AI会改变人类基础行为模式 核心目的是要解决行业实际问题

　　突如其来的大模型技术热潮，也掀起了整个行业对于大模型的投资热潮，很多投资机构纷纷投资AI产业生态公司。郑庆生认为，AI可以升级原来的产业和产品形态，形成AI+，同时也存在很多AI的原生场景。要高度重视AI原生场景，在每一个时代里，新技术的原生场景都是催生一个超大型企业的契机，例如PC时代的社交和移动时代的短视频，尽管现在的确很难做出预测，到底哪些场景是AI原发性场景。作为早期投资人，红杉愿意和行业一起积极探索。郑庆生同时也指出，有一点可以肯定，AI会改变人类的生活方式和行为模式，未来十年人类很可能会在这样一个状态中度过。

　　红杉中国合伙人 郑庆生

　　相比于未来的难预测性，腾讯今年选择公布行业大模型解决方案，为客户提供MaaS一站式服务，客户只需要加入自己独有的场景数据，就可以快速生成专属模型，结合实际业务场景需求，开发低成本、高可用的智能应用和服务。

　　对于腾讯的这种选择，吴运声表示，不管什么技术，最根本的出发点就是要解决实际问题。现在用大模型去解决行业问题，需要做到精准，因此不能从网上扒一些比较泛的数据，而是要深入行业，获取高质量的数据，来进行训练，才能让大模型具有非常专业的行业知识。

　　对于大模型未来发展，郑庆华认为，目前从生成内容的正确性、可信性、可靠性、可理解性、启发性等维度评价，结果离目标还有很大差距，未来AI不仅能够获取知识，还能够帮助人类整理、归纳、演绎形成逻辑结果。因此，下一步人工智能尤其大模型发展，需要在“尽精微”层面下功夫，要真正解决问题，而不是满足一般性的信息或知识需求。

　　公开数据显示，不完全统计，目前中国10亿参数规模以上的大模型已发布79个。从大模型本身的优劣来看，郑庆生认为，对于提供知识服务和信息服务，评测是非常重要的，包括提供的内容是否是否合规、安全、正确、可靠，在这个基础上同时考虑效率的不断提升。目前的评测方法还有待进一步的研发和提升。

　　如果从企业的角度看，面对如此多的大模型，又该如何选择?对此，吴运声表示，没有一个固定的标准去帮助企业做出选择，判断模型的优劣，都是从自身的需求出发的，企业应该深入思考自身的真正需求，从规模、资源、成本等多个方面去考虑，寻找最适合自己的模型，那就是最好的。

　　吴运声还强调，AI浪潮过去几十年起起落落，从业人员要持续去跟进技术的发展，持续推动技术与行业问题结合，所以现在企业不太需要去考虑先发优势和劣势的问题。

　　何涛表示，技术创新会推动整个生态的发展，而生态发展的先发优势巨大。希望大模型的发展中能够建设健康、完善的生态，这非常重要的。

　　NVIDIA英伟达全球副总裁 何涛

　　面对大模型时代需要的强大算力，何涛也指出，目前产业界对算力的需求是非常巨大的，短期内可能会出现算力紧张的情况，这需要综合性的数据中心规模来支撑，在扩大算力的同时更要讲究效率。“模型和数据的规模和质量近几年飞速增长，传统的数据中心已经不能适应这样的发展，所以需要推动产业界做数据中心的转型，把数据中心打造成为面向 AI 的大型的计算机，行业也已逐步形成这一共识。”何涛表示。