在2024中國國際數(shù)字經(jīng)濟博覽會上,工作人員向參觀者介紹金融大模型。馮維健 攝
用戶輸入簡短的文字,大模型自動生成創(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分鐘內快速預測未來10天的天氣,若有極端天氣可能,提前發(fā)出預警……當前,人工智能大模型蓬勃發(fā)展,各式各樣的新應用層出不窮,正在加速賦能千行百業(yè)。
從通用轉向垂直
近日召開的2024中國國際數(shù)字經(jīng)濟博覽會上,一批數(shù)字技術、數(shù)字服務、數(shù)字產(chǎn)品領域的前沿場景得到重點展示。與往屆展會相比,本次大會首次專門開辟人工智能大模型展區(qū),集中展示全國32個垂類大模型應用場景及主要成果,內容涵蓋醫(yī)療、中醫(yī)藥、鋼鐵、化工、港口、金融等10多個領域。
大模型是指擁有超大規(guī)模參數(shù)、復雜計算結構的機器學習模型。南京航空航天大學人工智能學院教授李丕績表示,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)所在垂直領域業(yè)務,用業(yè)務數(shù)據(jù)打造垂類大模型,在各自業(yè)務場景中實現(xiàn)降本增效。
隨著大模型行業(yè)快速演進,其專業(yè)領域也不斷細分。對特定場景而言,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。”李丕績表示,通用大模型如同“地基”,有不同的訓練語料,就可以搭建不同的“房子”。對于某些應用場景來說,花費較低成本訓練出一個垂類大模型,也能很好滿足用戶需求。
“大模型已經(jīng)從語言模型走向多模態(tài),這是技術走向落地的一個重要階段。”北京智源人工智能研究院副院長兼總工程師林詠華表示,當前,在通用領域,大模型初步呈現(xiàn)了一定的場景應用能力,然而,在醫(yī)療健康、教育等垂直領域,大模型所展現(xiàn)的能力尚不足以支持專業(yè)應用,其主要原因在于模型訓練缺乏高質量可用的行業(yè)數(shù)據(jù)集。
360集團創(chuàng)始人周鴻祎表示,大模型不是產(chǎn)品而是能力,能力結合場景才能產(chǎn)品化。通過細分場景,拆解業(yè)務流程,就可以訓練對應的專業(yè)模型來解決政府和企業(yè)專業(yè)場景的需求問題。
國家工業(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,國內外企業(yè)和機構迅速跟進,積極推進大模型研發(fā)。截至今年7月30日,全國已有197個大模型產(chǎn)品通過備案,其中行業(yè)大模型占比達70%。
擁抱生產(chǎn)生活
作為人工智能領域的技術新高地,大模型正以前所未有的速度賦能千行百業(yè)。通過其在各領域的廣泛應用,可以實現(xiàn)更高效、更智能的服務和決策過程,推動產(chǎn)業(yè)持續(xù)創(chuàng)新和發(fā)展,開辟更多生產(chǎn)生活應用新場景。
氣管插管模擬訓練、虛擬腹腔鏡手術訓練、消化內鏡診療模擬訓練……對醫(yī)學院校來說,各類手術的臨床教學和實踐訓練是一項重要環(huán)節(jié)。展會上,一家企業(yè)推出的醫(yī)學模擬訓練系統(tǒng)結合大模型對醫(yī)院臨床診斷中各科室病例數(shù)據(jù)的學習與訓練,模擬出十余種常見的醫(yī)學檢查和手術實操場景,幫助醫(yī)學生更快融入臨床。
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)的詳盡報告和結果……河北農(nóng)業(yè)大學展出的農(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)的基礎上,通過環(huán)境監(jiān)測和分析預測技術,為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供智能支持。”河北農(nóng)業(yè)大學信息中心副主任王春山說,其應用場景涵蓋自然資源調查與監(jiān)測、農(nóng)業(yè)水肥方案推薦、農(nóng)業(yè)保險準確計算等領域。
環(huán)境污染治理也是目前垂類大模型落地的領域之一。有專家表示,過去環(huán)境污染防治更多依靠實地考察和人工決策,而垂直大模型的落地為環(huán)境污染治理提供了技術支撐,依托數(shù)據(jù)就能對污染處理作出更加客觀精準的判斷,實現(xiàn)科學治污、精準治污。數(shù)字技術與環(huán)保大模型的進一步融合,將推動環(huán)境監(jiān)管領域實現(xiàn)更加智能化、精準化和高效化的發(fā)展。
大模型之“大”,不僅在于其規(guī)模化參數(shù)眾多,更在于它所蘊含的巨大潛力和廣闊應用場景。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、決策精準化、工業(yè)綠色化趨勢的演進,工業(yè)大模型在實踐中正加速發(fā)展,大模型有望成為驅動新型工業(yè)化的新引擎。
統(tǒng)籌發(fā)展與安全
科學技術是一把“雙刃劍”,任何技術的發(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各界的廣泛關注。
吳鐵男表示,大模型的快速發(fā)展加劇了人工智能安全風險,引發(fā)更多擔憂,如“算法黑箱”、不可解釋等內生問題,過度使用、惡意應用等技術濫用問題,以及數(shù)據(jù)依賴導致的隱私泄露、數(shù)據(jù)濫用、“數(shù)據(jù)投毒”等性質更惡劣的問題。
在吳鐵男等專家看來,大模型要想獲得長遠與可持續(xù)發(fā)展,仍需突破多重壁壘。
一是技術迭代快。新技術層出不窮,前沿技術變化快。盡管大模型已在大量垂直領域“多點開花”,但仍然尚未產(chǎn)生實質性、大規(guī)模應用。
二是數(shù)據(jù)獲取難。高質量信息數(shù)據(jù)相對匱乏,行業(yè)數(shù)據(jù)尚未實現(xiàn)開放、流動和共享。
三是場景待挖掘。我國工業(yè)門類眾多,目前大模型應用場景僅集中在電力、鋼鐵等少數(shù)變現(xiàn)能力強的場景。深度場景應用不足,可作為經(jīng)驗復制推廣的典型場景仍需進一步挖掘。
四是安全顧慮高。工業(yè)場景容錯率低,安全風險顧慮較高,當前部分企業(yè)的人工智能安全意識與安全能力仍有不足,阻礙了大模型在相關領域和場景的應用。
林詠華表示,在給生產(chǎn)生活帶來巨大變遷的同時,大模型在數(shù)據(jù)、算力和算法等方面仍面臨挑戰(zhàn)。當下,我國人工智能行業(yè)需要解決的不僅僅是資源儲備的問題,還有生態(tài)共建的問題,上下游需要以開源開放的心態(tài)建設生態(tài)。
大模型的訓練往往需要海量數(shù)據(jù)的支撐。香港浸會大學深圳研究院副院長宋俊表示,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,希望通過大模型作為切入點和抓手,把這些跨部門的數(shù)據(jù)有機串聯(lián)起來,得出更有效的計算結果,讓更多數(shù)據(jù)進行更有效的“破冰”。
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