每經記(ji)者｜朱成祥    每經編輯｜楊夏    

7月4日(ri)至6日(ri)，2024世界人工(gong)智(zhi)能大(da)會暨人工(gong)智(zhi)能全球治理高(gao)級別(bie)會議(yi)（WAIC 2024）在上海召開。期間，大(da)模(mo)型、算力等多個領域專家發表了前瞻性思考(kao)。

商湯科技(ji)CEO徐立(li)認為(wei)，大(da)模型本(ben)質(zhi)意義(yi)上是在做一(yi)個記憶的(de)(de)事情，記住世界的(de)(de)知識(shi)。而它僅(jin)有的(de)(de)一(yi)點(dian)點(dian)智力，完全(quan)是來自于對于知識(shi)背后高(gao)階(jie)的(de)(de)思維邏(luo)輯(ji)的(de)(de)記憶。所(suo)以說(shuo)，在垂直行業里，如何(he)構造高(gao)階(jie)思維邏(luo)輯(ji)的(de)(de)合成(cheng)數(shu)據(ju)，往往是制(zhi)勝的(de)(de)關鍵，并(bing)且是差異化的(de)(de)關鍵。這也是中國(guo)人工智能之(zhi)路的(de)(de)關鍵。

愛(ai)芯元智創始人、董事長仇肖莘則(ze)認為(wei)，大模型(xing)真正大規模落地需要云、邊、端(duan)三級(ji)緊密(mi)結(jie)合(he)，而邊緣側和(he)端(duan)側結(jie)合(he)的(de)關鍵在于AI計(ji)算與(yu)感知。

2024世(shi)界(jie)人工智能(neng)大會現場人潮(chao)涌(yong)動。

突破大模型應用障礙

關于(yu)大(da)模(mo)型(xing)應(ying)用(yong)落(luo)地，徐(xu)立表示(shi)，行業要進(jin)行變化(hua)，交(jiao)互模(mo)式一(yi)定(ding)是(shi)先(xian)行的(de)(de)。實時的(de)(de)交(jiao)互性能夠帶來(lai)一(yi)個流暢的(de)(de)體驗(yan)，也是(shi)推動超級時刻(ke)以及(ji)應(ying)用(yong)變化(hua)的(de)(de)核心。對于(yu)GPT-4o的(de)(de)發布，外(wai)界感觸(chu)最深的(de)(de)是(shi)它(ta)可以實時地跟人進(jin)行交(jiao)互，從而重新(xin)定(ding)義了人機交(jiao)互界面(mian)。

另(ling)外，阻礙大(da)模型(xing)落地的一大(da)因(yin)素是(shi)“大(da)模型(xing)幻覺”。

MiniMax創始人、首席(xi)執行官閆(yan)俊杰強調(diao)要降低(di)錯誤(wu)率(lv)。其表示，ChatGPT出(chu)來之后(hou)，國(guo)內很(hen)多(duo)公(gong)司也在(zai)迎(ying)頭趕上(shang)(shang)，推出(chu)了(le)很(hen)多(duo)模(mo)型。最核(he)心(xin)的(de)問題是(shi)，目前模(mo)型的(de)錯誤(wu)率(lv)還是(shi)比較高的(de)。比如GPT-4，它在(zai)很(hen)多(duo)測試(shi)指標上(shang)(shang)正確率(lv)可(ke)能只(zhi)有60%、70%，即有30%到(dao)40%的(de)錯誤(wu)率(lv)。國(guo)內的(de)模(mo)型，錯誤(wu)率(lv)整(zheng)體上(shang)(shang)在(zai)60%到(dao)70%之間。

閆俊杰補充(chong)表(biao)示，為什(shen)么大模型的(de)產(chan)品是(shi)對(dui)話(hua)(hua)形式(shi)？因為對(dui)話(hua)(hua)的(de)容錯(cuo)率比較高。為什(shen)么不能(neng)(neng)成(cheng)(cheng)為一(yi)個獨立的(de)Agent（代理人(ren)）？因為每一(yi)步都有30%到40%的(de)錯(cuo)誤率。因此，最(zui)核心的(de)問題是(shi)怎么把大模型的(de)錯(cuo)誤率從(cong)30%、40%，降低到3%、4%、2%，降低一(yi)個數量級。這將是(shi)AI從(cong)一(yi)個輔助人(ren)類的(de)工(gong)具(ju)到能(neng)(neng)獨立完成(cheng)(cheng)工(gong)作最(zui)核心的(de)標(biao)志(zhi)。

智譜AI首(shou)席執行官張鵬則認為，準確率是(shi)(shi)一(yi)個(ge)方(fang)(fang)(fang)面(mian)，一(yi)般說準確率的時候(hou)，大(da)多(duo)數是(shi)(shi)限定在一(yi)些(xie)評(ping)測或者任(ren)務上，就看數值性的量(liang)化(hua)評(ping)測，但有些(xie)東西其實很(hen)難(nan)量(liang)化(hua)，比(bi)如說邏輯性，抽象思考的能力(li)。張鵬強調，這些(xie)恰(qia)恰(qia)是(shi)(shi)現在的模型(xing)，比(bi)人或者是(shi)(shi)比(bi)傳統的方(fang)(fang)(fang)法(fa)更強的地方(fang)(fang)(fang)。

張鵬認為，現(xian)在(zai)很重要(yao)的(de)點是(shi)(shi)突破(po)大(da)模(mo)(mo)型的(de)多(duo)模(mo)(mo)態。因(yin)為真(zhen)正的(de)人在(zai)現(xian)實世界解決問題(ti)的(de)時(shi)候，他需(xu)要(yao)輸入(ru)的(de)信(xin)息本(ben)身就是(shi)(shi)多(duo)模(mo)(mo)態的(de)，除了自然語言(yan)以外還有視覺(jue)、聽(ting)覺(jue)、觸(chu)覺(jue)，所有這(zhe)些(xie)(xie)是(shi)(shi)需(xu)要(yao)綜合起(qi)來才能解決現(xian)實世界當中很多(duo)常(chang)見的(de)問題(ti)，甚至不是(shi)(shi)復雜問題(ti)，都是(shi)(shi)常(chang)見問題(ti)。比如說掃地、做飯、洗(xi)衣服這(zhe)些(xie)(xie)任務，它(ta)所需(xu)要(yao)輸入(ru)的(de)信(xin)息是(shi)(shi)多(duo)模(mo)(mo)態的(de)，這(zhe)些(xie)(xie)方(fang)面(mian)能力的(de)突破(po)會帶來AI的(de)普惠。

關于工(gong)(gong)業大(da)模(mo)型的應用(yong)，香港工(gong)(gong)業人(ren)工(gong)(gong)智能(neng)及機械人(ren)研發中心（FLAIR）總裁黎少斌對(dui)《每日經(jing)濟新(xin)聞》記(ji)者表示：“當我們(men)有(you)更(geng)多的數據，可(ke)(ke)以(yi)(yi)訓練工(gong)(gong)業用(yong)的大(da)模(mo)型。彼時，我們(men)可(ke)(ke)以(yi)(yi)直接(jie)去問設備，你的狀態怎么樣(yang)？有(you)沒有(you)什么不妥(tuo)當？設備就可(ke)(ke)以(yi)(yi)回一個(ge)(ge)答案(an)，比如‘我發現可(ke)(ke)能(neng)某個(ge)(ge)設備有(you)一點點問題，我應該還能(neng)堅(jian)持一個(ge)(ge)星期，你想想如何安排更(geng)換(huan)，做一個(ge)(ge)預維(wei)護’。”

其(qi)補充表示：“我(wo)們想把(ba)大模型(xing)技(ji)術(shu)與(yu)我(wo)們的一些解決方案(an)結(jie)合起來，讓以后車間設備與(yu)人之間的溝通，會更像人與(yu)人之間的溝通。”

云側+端側算力配合

目前在(zai)大(da)模(mo)型應用方(fang)面，也開始更加強調云側(ce)與(yu)端側(ce)算力的配合。

徐立認為(wei)，如(ru)果所有的(de)(de)(de)資源都聚焦在云(yun)端(duan)，會帶(dai)來推(tui)(tui)理(li)成本的(de)(de)(de)大幅度增(zeng)長，以(yi)及推(tui)(tui)理(li)效率的(de)(de)(de)下(xia)降(jiang)，因(yin)為(wei)網(wang)絡的(de)(de)(de)擁擠，勢(shi)必會帶(dai)來服務的(de)(de)(de)不流暢(chang)。商湯科技(ji)在端(duan)側上加大了模型的(de)(de)(de)優(you)化(hua)，提(ti)升(sheng)了10%的(de)(de)(de)性能精度，除此之外，速度有大規模提(ti)升(sheng)，成本有大幅度下(xia)降(jiang)。首包延遲下(xia)降(jiang)40%，推(tui)(tui)理(li)效率提(ti)升(sheng)了15%。

愛芯(xin)(xin)元智(zhi)創始人(ren)、董事長仇肖莘(xin)認為(wei)，智(zhi)能(neng)芯(xin)(xin)片和(he)多模態大(da)(da)模型已經成為(wei)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)時(shi)代(dai)的(de)(de)“黃(huang)金組合(he)”，當大(da)(da)模型的(de)(de)應用日(ri)益廣泛，更(geng)經濟、更(geng)高效、更(geng)環保將會成為(wei)智(zhi)能(neng)芯(xin)(xin)片的(de)(de)關鍵詞(ci)，而搭載AI處理(li)(li)器的(de)(de)高效推(tui)理(li)(li)芯(xin)(xin)片將是大(da)(da)模型落地更(geng)合(he)理(li)(li)的(de)(de)選擇，這也是推(tui)進普惠AI的(de)(de)關鍵所在(zai)。

面壁智能副總裁賈超(chao)認為，憑借(jie)在(zai)(zai)成本(ben)、隱私(si)、延(yan)時性、可靠(kao)性等方面的優勢，端(duan)側(ce)AI發展會(hui)(hui)成為全球趨勢，這(zhe)也意味著大模型(xing)正式進入輕(qing)量化時代。這(zhe)一背景下，“模型(xing)知(zhi)識密度(du)，平(ping)均每8個月提升1倍(bei)”將會(hui)(hui)成為大模型(xing)時代的新摩爾定(ding)律。賈超(chao)強調，企業開(kai)發端(duan)側(ce)大模型(xing)需要從算法側(ce)和芯(xin)片側(ce)雙向奔赴(fu)，讓端(duan)側(ce)模型(xing)用端(duan)側(ce)芯(xin)片，在(zai)(zai)用戶場(chang)景上高(gao)效落地，這(zhe)樣才(cai)能給(gei)用戶帶來(lai)最極(ji)致的體驗。

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