去年年底，ChatGPT橫空出世，生成式AI、大模型等技術也逐漸被關注。當前大模型展示出了哪些驚艷的能力？在落地的過程中，又存在哪些問題？未來又該朝著什么方向發展？
騰訊“無限可能”主題論壇圓桌研討
7月7日，世界人工智能大會期間，騰訊舉辦“無限可能”主題論壇，同濟大學校長鄭慶華，騰訊云副總裁、騰訊云智能負責人、優圖實驗室負責人吳運聲，NVIDIA英偉達全球副總裁何濤，紅杉中國合伙人鄭慶生等行業專家，圍繞上述問題展開圓桌研討。騰訊新聞運營總經理黃晨霞擔任主持人。
冷靜看待：大模型還有很長的路要走 人才培養、企業研發、產業應用要形成互動
鄭慶華認為，以ChatGPT為代表的生成式AI和大模型技術，現在已經可以理解人類意圖，能夠自動生成一段文字，甚至是一個場景，人類也可以跟機器互動對話，這是一個重大的技術突破，未來還會延伸到更多應用場景中。
同濟大學校長 鄭慶華
但鄭慶華強調，ChatGPT目前還只是“致廣大”，達不到“盡精微”。“ChatGPT學習了互聯網上面很多開放數據和資源，所以‘知識面’比較廣，但ChatGPT有些回答不準確，或者答非所問，邏輯也不嚴密，如果用于教學就會有很多問題。此外，教育還要求教師和學生之間要能夠互動、理解，具有同理性。ChatGPT距離這個目標還有很長的路要走。”
鄭慶華表示，現在既要重視AI帶來的各種變化，也要有我們自己的定力，特別要把內功練好，要把基礎數據集、資料集準備好，特別是培養一批人工智能人才，并且人才培養要和企業研發、產業應用形成互動機制。
吳運聲表示，面對新一輪的技術發展浪潮，一方面要在基礎算法上持續迭代，同時也要把相關技術和產業結合，真正落地到行業當中去，通過行業的反饋，不斷推動技術演進，最后使得技術能夠真正服務行業。
預測未來：AI會改變人類基礎行為模式 核心目的是要解決行業實際問題
突如其來的大模型技術熱潮，也掀起了整個行業對于大模型的投資熱潮，很多投資機構紛紛投資AI產業生態公司。鄭慶生認為，AI可以升級原來的產業和產品形態，形成AI+，同時也存在很多AI的原生場景。要高度重視AI原生場景，在每一個時代里，新技術的原生場景都是催生一個超大型企業的契機，例如PC時代的社交和移動時代的短視頻，盡管現在的確很難做出預測，到底哪些場景是AI原發性場景。作為早期投資人，紅杉愿意和行業一起積極探索。鄭慶生同時也指出，有一點可以肯定，AI會改變人類的生活方式和行為模式，未來十年人類很可能會在這樣一個狀態中度過。
紅杉中國合伙人 鄭慶生
相比于未來的難預測性，騰訊今年選擇公布行業大模型解決方案，為客戶提供MaaS一站式服務，客戶只需要加入自己獨有的場景數據，就可以快速生成專屬模型，結合實際業務場景需求，開發低成本、高可用的智能應用和服務。
對于騰訊的這種選擇，吳運聲表示，不管什么技術，最根本的出發點就是要解決實際問題?，F在用大模型去解決行業問題，需要做到精準，因此不能從網上扒一些比較泛的數據，而是要深入行業，獲取高質量的數據，來進行訓練，才能讓大模型具有非常專業的行業知識。
對于大模型未來發展，鄭慶華認為，目前從生成內容的正確性、可信性、可靠性、可理解性、啟發性等維度評價，結果離目標還有很大差距，未來AI不僅能夠獲取知識，還能夠幫助人類整理、歸納、演繹形成邏輯結果。因此，下一步人工智能尤其大模型發展，需要在“盡精微”層面下功夫，要真正解決問題，而不是滿足一般性的信息或知識需求。
公開數據顯示，不完全統計，目前中國10億參數規模以上的大模型已發布79個。從大模型本身的優劣來看，鄭慶生認為，對于提供知識服務和信息服務，評測是非常重要的，包括提供的內容是否是否合規、安全、正確、可靠，在這個基礎上同時考慮效率的不斷提升。目前的評測方法還有待進一步的研發和提升。
如果從企業的角度看，面對如此多的大模型，又該如何選擇？對此，吳運聲表示，沒有一個固定的標準去幫助企業做出選擇，判斷模型的優劣，都是從自身的需求出發的，企業應該深入思考自身的真正需求，從規模、資源、成本等多個方面去考慮，尋找最適合自己的模型，那就是最好的。
吳運聲還強調，AI浪潮過去幾十年起起落落，從業人員要持續去跟進技術的發展，持續推動技術與行業問題結合，所以現在企業不太需要去考慮先發優勢和劣勢的問題。
何濤表示，技術創新會推動整個生態的發展，而生態發展的先發優勢巨大。希望大模型的發展中能夠建設健康、完善的生態，這非常重要的。
NVIDIA英偉達全球副總裁 何濤
面對大模型時代需要的強大算力，何濤也指出，目前產業界對算力的需求是非常巨大的，短期內可能會出現算力緊張的情況，這需要綜合性的數據中心規模來支撐，在擴大算力的同時更要講究效率。“模型和數據的規模和質量近幾年飛速增長，傳統的數據中心已經不能適應這樣的發展，所以需要推動產業界做數據中心的轉型，把數據中心打造成為面向 AI 的大型的計算機，行業也已逐步形成這一共識。”何濤表示。
