圖靈智能研究院院長、北京智源人工智能研究院創(chuàng)始副院長劉江

    非常感謝，何寶宏總已經(jīng)在前面講了人工智能，我更多是從大模型的視角跟大家講一講，到底人工智能現(xiàn)在進(jìn)展到什么地步，包括怎么去理解對社會的影響。18年我創(chuàng)立了智源，20年開始搞大模型。智源是實現(xiàn)中國大模型的搖籃，業(yè)界還是認(rèn)可的，確實全中國最早開始的就是我們，也孵化了像智譜這樣的公司。智譜今天的市值都8000多億，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了之前美團(tuán)。很難想象沒干幾年，這個公司能到這個水平。

    我從20年到現(xiàn)在的6年時間中，有一個感覺，大模型這一波人工智能的發(fā)展比我們原來預(yù)想的要快很多，我們怎么去理解它？什么叫智能體？智能體不是一個新的詞，原來地球上有很多智能體，最明顯的是人，我們自己實際上是智能體。比如說蒼蠅和蚊子也是智能體，只不過跟我們的經(jīng)濟關(guān)系不太大。如果叫人工智能，或者叫數(shù)字智能體，因為人工智能大模型的發(fā)展，現(xiàn)在終于有了一種除人之外，又有一大類新的智能體的出現(xiàn)。

    GPT3的時候我開始不太理解，現(xiàn)在越來越理解，人家就是要造一個數(shù)字大腦。每個神經(jīng)元的計算能力，包括迭代能力比人要強很多。大模型就是一種新的智能體。

    現(xiàn)在全世界市值最高的公司是英偉達(dá)，5萬多億美元，谷歌4萬多億美元，接下來將出現(xiàn)一批10萬億美元市值級的公司。給大家傳遞一個信息，業(yè)內(nèi)基本上已經(jīng)有一個共識，大模型、人工智能可能是無所不能的。之前聽說模型越來越大，產(chǎn)業(yè)越來越強，其實不是的，硅谷一線公司全部招的AI博士，他們的觀點非常激進(jìn)。因為大模型現(xiàn)在已經(jīng)開始進(jìn)入用AI訓(xùn)練AI的階段，在幾年內(nèi)很可能大模型能力提升會越來越強。之前是英特爾最強，現(xiàn)在英偉達(dá)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了英特爾，是英特爾的十倍。

    何總講遇到的一些瓶頸，第一個階段，是預(yù)訓(xùn)練。預(yù)訓(xùn)練把人類歷史上所有的書，包括網(wǎng)上的數(shù)據(jù)全部抓下來，讓大模型一個一個看，對應(yīng)的更像大腦幾億年的進(jìn)化過程?，F(xiàn)在大模型的訓(xùn)練還有好幾步，第二步所謂的后訓(xùn)練，后訓(xùn)練是強化學(xué)習(xí)的過程，某種意義上沒有數(shù)據(jù)瓶頸的。讓智能體到這個環(huán)境里去，讓它去摸索。我們出一個物理和數(shù)學(xué)不可能的任務(wù)，所有的數(shù)據(jù)還沒有解出來的，提給大模型，可能干一天，幾天，或者一個月就能干出來了，現(xiàn)在有非常多的新聞在不同的科學(xué)領(lǐng)域出現(xiàn)。

    擴大規(guī)模的是智能體，一個智能體配合我們，我們可以有多個，人是靠集體智慧的。以后智能體可以多智能體，還可以擴展。再加上智能體的數(shù)量，現(xiàn)在有四個維度，而且預(yù)訓(xùn)練規(guī)?；€沒有到，只是之前的訓(xùn)練手法和數(shù)據(jù)處理來粗糙了，還能再往上升，現(xiàn)在四個維度都可能在擴大，能力到什么程度是完全難以想象的。

    在這個基礎(chǔ)上，怎么驗證大模型人工智能行不行？就要考它，要不斷的想一些比較難的題目，可能一套卷子，當(dāng)然題目量很大。提出問題之后，很快時間就突破了，越到后面越快。人類最后一道考試，找了各行各業(yè)學(xué)科的專家出特別難的數(shù)學(xué)和物理題，大模型有不同的測試，最開始分非常低，滿分100分，可能考幾分?，F(xiàn)在一下子能提到20分，其他的很快就打到了80多分，其實基本上就飽和了，就夠用了。

    對大家來講首先要建立認(rèn)知，通用人工智能很快就要到來，人類歷史上很少有技術(shù)革命這么快來到。大家要做好準(zhǔn)備。尤其是作為上市公司，我自己也是回到原來創(chuàng)辦的公司，偏實體經(jīng)濟的公司，我們怎么迎接這個事情？首先，大家要搞清楚大模型，以前要了解人性，整個宇宙出現(xiàn)了另外一類智能體，所以我們要了解大模型到底怎么回事，怎么把它用好，作為管理者自己要多用，即使不用龍蝦，豆包也可以多用。在這個前提下要去思考，我相信有很多的行業(yè)會被顛覆，而且來得非常猛。

    這個圖解釋了信息技術(shù)行業(yè)已經(jīng)開始產(chǎn)生巨大的顛覆，比如說英特爾和英偉達(dá)，原來英偉達(dá)是英特爾的小弟，差很多。因為大模型起來以后，整個芯片變了，主流的芯片是GPU，最近CPU又起來，因為智能體還是有一些邏輯性判斷的。比如說軟件公司，以前還比較值錢，因為寫代碼費勁，代碼要招很多的程序員來寫，寫完以后要跟用戶調(diào)整，有一定的門檻?，F(xiàn)在寫代碼，大模型非常擅長，比人強多了，包括今年非?；鸬凝埼r，包括OpenAI，代碼基本上不是人寫的，都是大模型寫的，軟件的價值就往下跌了。整個軟件行業(yè)接下來都打問號。

    還有一個很重要的事情，蘋果這家公司以后怎么辦，因為蘋果在人工智能時代它的AI是非常落后的，就會遇到非常強烈的挑戰(zhàn)，以后假設(shè)已經(jīng)都不用手機了，就戴著眼鏡和耳機，以后因為有6G各種基礎(chǔ)設(shè)施，不用手機了，蘋果怎么辦？蘋果應(yīng)該有4萬多億，一個巨人可能會倒下。

    所以，這個顛覆性非常強烈。做實體行業(yè)的老板一定要想清楚你的客戶是什么，到底滿足誰的需求，把原來很多假設(shè)打掉以后，它會怎么么變？能力如果不夠，就要去滿足這個能力。這次的顛覆太強烈，以至于以前非常多的假設(shè)都不一樣。馬上要上市的一家公司是（SpaceX），它在講AI，講算力，就是要垂直整合，馬斯克的星鏈已經(jīng)做了6G，要全方位覆蓋，人家已經(jīng)實現(xiàn)了。（SpaceX）財報最大的收入來源就是星鏈，它是衛(wèi)星運營商。接下來的時代打破各種隔板，要回到最本原去思考。

    我就講這些，謝謝！