人工智能领域，突破难题：国产大模型“无源之水”问题得到解决。

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人工智能领域，突破难题：国产大模型“无源之水”问题得到解决。

在2023年世界人工智能大会的“大模型时代的通用人工智能产业发展机遇以及风险”论坛上，多位通用人工智能领域的专家聚焦大模型，深入探讨了基础创新、应用技术和未来前景等方面的人工智能问题。

中国工程院院士戴琼海表示：“我国应该从政策、机制和投入上深化人工智能的人才培养和基础研究，强化原始创新，避免陷入‘无源之水’的困境。”他在主旨演讲中强调了这一观点。

清华大学电子工程系长聘教授、系主任汪玉指出，上海已经拥有许多芯片企业和算法，但如何高效统一地在芯片上部署这些算法，是一个非常重要的问题。他强调，这是上海在人工智能领域所面临的一个关键挑战。

我国在基础研究领域的颠覆性成果在大型项目创新方面相对较不突出，戴琼海指出。他强调，中国在人工智能方面的人才主要聚焦于应用层面，这意味着在应用场景和技术层面上有巨大的发展潜力。然而，在基础层面的人才方面，中国明显处于劣势，原始创新不足。

戴琼海表示，人工智能创新发展需要三大支柱：算法、数据和算力。算法决定智能水平，数据决定智能范围，算力决定智能效率。人们预计，在接下来的5年左右，大模型将成为人工智能应用的关键基础平台。

戴琼海同时指出，脑智能是未来的新方向。融合脑和认知的人工智能新算法将引领新一代智能的发展。他建议政府推动企业引领大模型建设，探索生物机制与机器特征的融合，从而进一步促进基础研究和应用发展。他预测，以认知智能为核心的人工智能将在十年后开始广泛应用。

此外，戴琼海也提醒人们需要警惕大模型应用的安全问题。大模型尚不能对输出进行可信性的验证，例如生成欺骗性内容。一旦出现问题，他强调大模型应用会带来颠覆性的影响，并不像计算机网络病毒那样简单。因此，在大模型的应用过程中，应该明确讨论安全性和可信性。

国内的大型模型落地面临着四个痛点需求，需要专注于解决这些问题。首先，需要解决长文本处理的问题。其次，需要提高大模型的性价比。第三，需要将大模型应用于多种垂直领域。最后，需要实现一站式部署的新需求。他强调，这些需求的解决将推动整个产业链的发展。

在论坛中，与会者对大模型的发展提出了更多看法和建议。为了减少对外部芯片的依赖，一些专家建议加强国内大算力芯片的研发和使用。尽管国内已经出现一些芯片企业，但他们强调需要进一步改进芯片上算法的高效统一部署能力。

同时，专家们也提到了大模型在不同垂直领域的应用问题。在医疗和金融等领域，获取大量的语料数据是一个巨大的挑战。因此，通过建立一个通用基座大模型，并充分调整细节，有助于提升各行各业的基本性能水平。

对于大模型的部署和优化，一站式自动化部署被认为是一个重要的趋势。通过层次化的方法，包括优化软硬件协同、编译优化和硬件部署，以提升整体效率并改善成本效益。专家们呼吁进一步探索高效的微调算法，以满足大模型在不同垂直领域的需求。

与会者一致赞同，大型模型的发展需要政府、企业和学术界共同合作。政府应该加强政策引导，推动基础研究和人才培养。企业应该承担起主导角色，加大对大模型建设的投入和推动。学术界应该加强与产业界的合作，促进科技成果的转化和应用。

专家们呼吁在大型模型的发展中加强对安全性和可信性的研究和探索。他们主张制定适当的规范和标准，以确保大型模型的应用不会带来负面影响和风险。

与会者们在最后一致表示，大模型的发展将为人工智能产业带来巨大机遇，但同时需要对潜在的风险和挑战保持警惕。他们鼓励各方积极合作，共同推动人工智能在大模型的研发、部署和应用中健康发展，促进社会进步。

在世界人工智能大会的论坛上，专家们深入讨论和交流了大型模型的发展和应用。他们对人工智能领域的基础创新、技术应用和未来前景提出了宝贵的见解和建议，为人工智能产业的发展指明了方向。

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