21世紀經(jīng)濟報道記者雷晨 北京報道

6月6日，由21世紀經(jīng)濟報道、北京人工智能產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟元宇宙專業(yè)委員會、中國文化產(chǎn)業(yè)協(xié)會文化元宇宙專業(yè)委員會主辦的“21世紀卓越董事會人工智能閉門會議”在北京召開，會議主題為“AI領(lǐng)域上市公司創(chuàng)新涌現(xiàn)、技術(shù)難題與發(fā)展路徑”。業(yè)內(nèi)專家、學者以及多位上市公司高管參會，共同探討AI發(fā)展新路徑。

昆侖萬維（300418.SZ）CEO方漢出席本次閉門會并發(fā)表主旨講話。他表示，昆侖萬維是國內(nèi)最早布局AIGC領(lǐng)域的公司之一， 從2020年就開始布局AI音樂領(lǐng)域，2022年1月啟動SkyMusic音樂實驗室，2022年4月達到人工智能領(lǐng)域最優(yōu)效果。同年，昆侖萬維從音樂AI往多模態(tài)AI拓展，并和奇點智源就百億級大語言模型、圖像AIGC、編程AIGC等技術(shù)領(lǐng)域達成全面技術(shù)戰(zhàn)略合作。2022年12月正式發(fā)布“昆侖天工”，其AI生成能力已覆蓋圖像、音樂、文本、編程等內(nèi)容模態(tài)。2023年4月17日，昆侖萬維正式發(fā)布「天工」大語言模型。

(資料圖)

大模型智力提升受語料制約

眾所周知，GPT-4是多模態(tài)的大模型，但是在方漢看來，多模態(tài)只能增加大模型的輸入和輸出能力，并不能顯著提高大模型的智力。

他認為，要想實現(xiàn)上述目標，唯一的途徑是不斷尋找質(zhì)量更高的文本語料，但是高質(zhì)量的文本語料已經(jīng)幾乎被挖掘殆盡。

他進一步指出，多模態(tài)之所以不會顯著提高大模型的智力，是因為人類所有的智慧，包括科研，大多數(shù)是以文本為基礎(chǔ)的，只有高質(zhì)量的文本數(shù)據(jù)才是大模型不斷提高智力的途徑，不管是工業(yè)勞動，還是科研學術(shù)，最后都是落實到文本形式記錄我們的智慧活動。當然，人類有很多生產(chǎn)行為沒有被記錄下來，他認為，這部分智力不會被大模型所學習到。

因此，方漢預(yù)測，大模型的智力提升將會出現(xiàn)一個瓶頸，也就是在逼近一個數(shù)量之后，幾乎不會有太多的提高。因為現(xiàn)在所有大模型的智力提升仍然嚴重依賴于數(shù)據(jù)，所以它就一定不會自迭代加速向前發(fā)展。從工程師的角度來看，方漢認為現(xiàn)在人們對人工智能的擔憂還是杞人憂天。

“另外，我們在實踐過程中發(fā)現(xiàn)，用大模型來寫代碼，寫一兩個函數(shù)是非常強的，但是你讓它寫整個工程，需要人類大量的輔助，也就是說它目前還沒有學習到對于整個工程的理解，這樣導(dǎo)致了人類使用大模型仍然是為了對自己能力的加持，大模型取代整個程序語言還需要一段時間?！彼硎?。

談及大模型對于行業(yè)的影響，方漢認為有兩個標準，一是應(yīng)用能否在線上完成閉環(huán)，如果業(yè)務(wù)在線上完成閉環(huán)，那么會受到大模型特別大的沖擊；二是判斷產(chǎn)品的容錯度，如果容錯率特別高的話，該行業(yè)也特別容易受到?jīng)_擊。

端到端內(nèi)容生成價值可期

商業(yè)化方面，方漢在會上表示，昆侖萬維在戰(zhàn)略層面采取To B跟To C并重的戰(zhàn)略。

B端方面，方漢總結(jié)道，如何把行業(yè)數(shù)據(jù)生成大模型可用的數(shù)據(jù)是最難的事情。他表示，國內(nèi)非常多的企業(yè)都缺比較好的數(shù)據(jù)，國內(nèi)現(xiàn)在要To B的應(yīng)用，要幫助所有行業(yè)把現(xiàn)有的知識推導(dǎo)過程給補上，不能光有題目跟答案，而要把推導(dǎo)過程給列出來，這樣才能讓各個行業(yè)去利用。

展望國內(nèi)C端市場，方漢預(yù)計，國內(nèi)C端一定是免費為王。另外，他看好私有化部署方向，整個大模型訓練固然對算力有極高的要求，但是目前軟件優(yōu)化的速度遠遠超過硬件迭代的速度。

海外方面，他認為中國企業(yè)最適合的是C端市場，在海外的C端市場可以做端到端的內(nèi)容生成工具?！斑@個聽起來比較簡單，但實際上目前所有的AIGC工具都不是端到端的內(nèi)容生產(chǎn)工具，而是素材生產(chǎn)工具?！狈綕h稱。

方漢表示，從端到端直接生成最終的內(nèi)容，最終形態(tài)是小說、動畫、漫畫、短視頻、長視頻、電影，目前小說、漫畫、音樂的生成技術(shù)都比較成熟了，在這里去做端到端的內(nèi)容生成工具，從而形成新的UGC社區(qū)，這個是有價值的。

不過，在方漢看來，端到端內(nèi)容生成工具仍有一個技術(shù)難點沒有解決，一旦解決了一致性的內(nèi)容生成之后，整個影視行業(yè)、短視頻行業(yè)都會被顛覆，而且一致性視頻生成有望在1-3年之內(nèi)取得突破。最遲3年以后，人類將可以用AI來生成一致性非常強的長視頻。

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