央广网北京7月22日消息（记者黄昂瑾）随着以ChatGPT为代表的通用人工智能大模型的出现，大模型逐渐成为驱动社会生产力、生产效率发生巨大变化的新引擎。在日前举行的2023（第二十二届）中国互联网大会“大模型的发展路径”论坛上，与会行业专家围绕“大模型时代，通用大模型、行业大模型及相互协同的发展路径”等人工智能大模型领域热点问题展开了讨论。

需加快建立人工智能开源开放生态

针对通用人工智能的定义及发展现状，北京智源人工智能研究院院长黄铁军指出，“通用人工智能”往往对应GAI（GeneralArtificialIntelligence）和AGI（ArtificialGeneralIntelligence）两个概念，GAI是指（具有）通用性的人工智能，AGI严格意义上叫做人工通用智能。两者的含义具有根本性差别，通用人工智能强调的是通用性，而AGI强调的是全面超越人类的一种人工智能。“今天我们说的大模型，实际上是指从通用人工智能向真正超（越）人的人工智能的过渡阶段。”

“一个大语言模型是把人类的所有语言，主要是书面语言，训练成一个千亿、万亿的神经网络，从而具备了融会贯通的能力。”黄铁军表示，不同于传统IT系统的确定性，如今真正的智能已经出现，“从某种意义上讲，这种模型背后有其自己对世界模型空间的认知”。

2022年11月，ChatGPT一经推出便掀起大模型发展的热潮，迄今国内已有八十余个大模型公开发布。

针对当前通用大模型研发应用现状，黄铁军强调，要建立开源开放的生态。“从技术体系演进来看，英特尔联盟在技术上主导了PC时代，移动互联网时代iOS和Android两个生态主导了迄今为止手机的生态。进入智能时代，这样的生态也一定会出现，且正在出现。”

黄铁军指出，目前国内存在的一个问题是从“大炼模型”变成“大炼大模型”，造成严重资源浪费。“一个大模型的聪明程度、智力程度，甚至能不能代替科研人员发现新的物理定律，是我们追求的。”他认为，对中国而言，很多企业机构都能训大模型，关键在于大家要通过开源方式联合迭代创新，（推动行业发展）往前走。

大模型落地行业需解决安全、可信等问题

早在今年2月13日，北京市经济和信息化局正式发布《2022年北京人工智能产业发展白皮书》，提出全面夯实人工智能产业发展底座。支持头部企业打造对标ChatGPT的大模型，着力构建开源框架和通用大模型的应用生态。

4月28日召开的中共中央政治局会议提出，“要重视通用人工智能发展，营造创新生态，重视防范风险”，为通用人工智能行业发展指明了方向。

如何让通用人工智能赋能各行各业的发展？现阶段还面临哪些挑战？未来有哪些发展路径？

华为云大数据与AI总经理李伟指出，不同于传统AI时代AI技术分支众多，业内做了很多小模型，Transformer架构的提出，为业界带来这样的机会，即通过预训练、超级大规模数据让大模型具有极高的泛化能力、海量数据和强大的拟合能力，从而突破精度的限制，一个大模型可以覆盖多个场景。

“早期的视觉、语音、语义、生成能力等海量离散小模型逐渐汇聚成了大模型。当前ToC基础能力应用拓展到ToB通用场景能力”，李伟同时表示，通用大模型落地行业存在三个挑战，一是大模型通用性强，但专业能力是比较弱；二是大模型知识虽然多，但技能不足；三是数据的安全合规问题，数据是企业核心资产之一，大模型可以有效地存储和挖掘知识，但训练和使用大模型需要保障企业数据安全合规。

中国移动集团级首席科学家冯俊兰也指出，大模型相关理论核心技术在不断突破，智能水平大幅提升，同时可控性、安全性、可信性是亟需攻关的。“攻关思路是依托现在泛在的算的资源、网的资源，在开放环境中对AI能力进行灵活地配置、调度部署，以满足日益复杂的需求。”

“每一个行业总体来看都是一个非常复杂的系统，怎么能够在这样的复杂系统去真正集成好（数据、知识和各种系统），现在的大模型还有很大挑战。”冯俊兰认为，大小模型协同、人机协同将是未来行业发展的路径。

针对大模型如何进入千行百业，中国信通院云计算与大数据研究所副所长魏凯表示，未来大模型发展一个路径是从基础模型到行业模型的路径，第二个是模型即服务的发展。“未来可能是大模型驱动小模型，模型即服务可能是相互嵌套的”“一个模型调用另用一个模型，把这些模型缝合起来、串联起来、并联起来完成一个复杂的场景具体任务”。

北京智源人工智能研究院副院长、总工程师林咏华表示，通用大模型是行业大模型重要的基础。首先，通用大模型是知识体系的基础，不能强求通用大模型里面包含所有行业的专业知识。其次，通用大模型或者基础模型是下游行业模型很重要的能力框架。同时，通用模型自身发展需要跟行业模型进行相辅相成的配对或者迭代。