大数据大算力推动人工智能走向大模型时代

从日常生活中人脸识别的广泛应用，到街上行驶的无人驾驶汽车，再到工厂内相互配合的机器人……类似的智能场景在生产生活中并不少见。作为数字经济时代的重要基础设施、关键技术、先导产业以及赋能引擎，人工智能（AI）已在自动驾驶、智慧城市等领域广泛应用，成为改善生活质量、推动产业优化升级的重要驱动力。

近日，行业专家和企业代表做客人民网《人民会客厅》视频访谈栏目时表示，大数据、大算力推动了人工智能发展走向大模型时代，要加快人工智能技术创新，建设开源开放生态，降低模型应用成本，拓展人工智能应用场景，推动数字经济和实体经济融合发展，为经济社会高质量发展注入智慧动能。

北京智源人工智能研究院院长、北京大学计算机学院教授黄铁军黄铁军（左二），清华大学计算机科学与技术系教授、清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松（左一）和阿里云智能首席技术官周靖人（右二）做客人民网《人民会客厅》视频访谈栏目。

大数据大模型大算力推动人工智能发展

“经过十几年年发展，当前人工智能已发展到大模型时代，出现现象级的AI产品并不奇怪。”北京智源人工智能研究院院长、北京大学计算机学院教授黄铁军表示，大模型是一个智能载体，智能来自于海量的数据。计算机具有超强算力，能够从海量的数据中提炼出智能模型。加上人工智能算法的进步，使得能够训练出智能水平比较高的模型。

“出现自然语言生成的AI产品根本原因在于：大数据、大模型、大算力发生了‘化学反应’。在这其中，自然语言发挥了重要作用。”清华大学计算机科学与技术系教授、清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松认为，通过计算的手段可以把人类语言以一种可计算的数字方式建立联系，让其相互作用，从而产生更加复杂的行为，这就产生了一系列AI产品。而AIGC（人工智能技术生成内容）降低了制作成本和准入门槛，提高了生产效率和产品质量，提升了产品的多样性和个性化。

“当前，整个数据以非常丰富的形态存在，既有文本数据，也有多媒体数据，数据的体量也在以指数级的规模不断发展。”阿里云智能首席技术官周靖人进一步解释说，云计算有了长足发展，不仅是单台服务器的计算能力突飞猛进，而且可以把成千上万的服务器有效地连接起来，组成一个超级计算机，为模型的发展提供了坚实基础。此外，模型本身越来越复杂，一定程度上能捕捉很多知识细节；模型训练的范式也发生了变化，可以通过自监督学习的方式，从海量数据里自动进行数据标注，为人工智能在更多场景的应用发展提供了可能性。

“大模型在一定程度上代表着近似于人类的智能体，本身具有强大的记忆能力，可以让知识有效地存储起来，同时具备一定的推理、延展、创造能力，让基于大模型的深层应用变得更加丰富、有力。”周靖人说。

共建开源开放生态让人工智能更普惠

近年来，我国人工智能产业在技术创新、产业生态、融合应用等方面取得了积极进展。中国信通院测算，2022年我国人工智能核心产业规模达5080亿元，同比增长18%。

“从长远来看，大模型是从海量的数据里抽取、凝练出的模型，以智力的方式给千家万户提供服务。”黄铁军强调，未来智能时代，整个社会构造是一套智力基础设施，成千上万的企业在不同的环节给公众提供服务。构造这样的基础设施和智力服务，需要多方共同努力，建设开源、开放的大模型技术体系，让更多人的聪明才智以开放的方式汇聚在一起，推动智能社会更快到来。

孙茂松也认为，大模型实际上是通过语言把世界上所有的文本信息以及图像信息、多模态信息等融通起来。这可以说是大模型的极限，也是未来智能信息处理的极限，要构建一个智能信息处理的基础设施。

“超大规模模型实际上是AI+云计算的技术表征。也就是说，所有的大模型离不开基础设施，特别是云计算这样的计算能力，能够帮助我们对模型进行训练。”周靖人介绍，阿里云有自己研发的超大规模的云计算操作系统，即飞天云操作系统。该系统能够将遍布全球的百万级服务器连成一台超级计算机，通过在线公共服务的方式，为社会提供计算能力。通过这一系统来实现大规模集群调度，发挥云计算的可扩展和低成本优势，成为支撑大模型运行的必要条件，让云计算为AI算力创新发展奠定了坚实的基础。

“2022年，达摩院把所有的大模型汇集在一起，对外发布了‘通义’的大模型系列。”周靖人说，将所有大模型汇聚在一起，能够形成多模态训练的新范式，提供统一的训练的框架，更重要的是把这些模型能够分享给大家，让各行各业在上面进行创造和二次开发，逐渐建立起整个模型生态。

值得一提的是，人工智能的发展离不开人才培养。“当前，在人工智能领域，我国跟跑能力很强，领跑能力比较弱，顶尖人才培养是短板。”孙茂松认为，我国培养了大量的人工智能人才，支撑了大学、科研院所、企业人工智能的发展，有能力在重大应用场景方面取得突破，但人工智能领域的重大创新，可能涉及到多学科交叉，要进一步提高学术视野，培养交叉学科合作的意识。

人工智能赋能经济社会高质量发展

近年来，数字经济领跑作用不断显现，成为稳增长、促转型的重要引擎。数据显示，我国的数字经济发展势头强劲——过去五年我国高技术制造业、装备制造业增加值年均分别增长10.6%、7.9%，数字经济不断壮大，新产业新业态新模式增加值占国内生产总值的比重达到17%以上。

今年的政府工作报告提出，要大力发展数字经济，提升常态化监管水平，支持平台经济发展。可以预见，作为数字经济时代的重要基础设施、关键技术、先导产业以及赋能引擎，人工智能将在“十四五”期间为我国产业转型升级和数字经济发展提供核心驱动力。

“数字经济与实体经济融合发展，要从更长远的角度来看待。”黄铁军说，数字经济是建立在大数据、AI等新技术基础之上的，让全社会各要素能够简单地使用智力来驱动。从这个意义上讲，数字经济是未来智能时代的一个形态。

周靖人认为，推动我国AI创新发展，一是要在基础设施上提供相应的算力支持，能够提供更大规模的公共服务算力平台，为我国AI快速发展奠定基础。二是模型生态建设上要有开源共享的目标，不仅要关注基础模型，每一个行业相关模型的探索，包括人工智能一系列应用，对我国AI发展也发挥着重要的作用。三是要降低AI使用门槛，降低模型应用成本，让各行各业的人将人工智能应用到实际场景中，真正让AI做到普惠、创新发展。

“大模型和AIGC实际上为数字经济开创了无限的可能性。借助于计算机对所有信息、文本信息、图像信息进行理解和信息处理，深度和广度比以前有一个质的提升。目前，要把可能性落实到现实性比较困难，要打破数据间的行业壁垒，在符合国家法律法规的前提下，共享、利用、开发好数据。”孙茂松认为，我国拥有全球最齐全的产业体系和超大规模的消费市场，丰富繁多的应用场景为人工智能提供了巨大的用武之地，给各类企业带来了很多机遇，也为个人发展带来了很多空间。

嘉宾们认为，以技术突破和应用拓展为主攻方向，依托我国超大规模市场优势吸引全球资源要素，我国人工智能产业正在与实体经济深度融合，成为经济社会发展新的增长引擎。