導讀：9月5日，香港科技大學校董會主席、美國國家工程院外籍院士沈向洋在2024 Inclusion外灘大會上分享了他對大模型產(chǎn)業(yè)落地的八個思考。他認為，AI Agent時代的到來，不會是一個神奇而強大的模型突然代替了所有工作流，它涉及技術(shù)、工程與市場的不斷磨合，最終以...
9月5日，香港科技大學校董會主席、美國國家工程院外籍院士沈向洋在2024 Inclusion·外灘大會上分享了他對大模型產(chǎn)業(yè)落地的八個思考。他認為，AI Agent時代的到來，不會是一個神奇而強大的模型突然代替了所有工作流，它涉及技術(shù)、工程與市場的不斷磨合，最終以超預期的服務呈現(xiàn)給人類。
“今天做大模型，做深度學習，首先最重要的事情是要有算力。”沈向陽表示。他指出，從2010年開始，大模型需要的算力以6、7倍的速度增長。這幾年穩(wěn)定下來，大概每年有4倍的增長。模型越來越大，參數(shù)量越來越大，算力的需求也隨著參數(shù)的增長，呈現(xiàn)出平方向的增長。在他看來，整個計算機芯片行業(yè)的發(fā)展已經(jīng)從原來的“摩爾定律”變成了“黃氏定律”。以前摩爾定律認為，算力每隔18個月增長一倍。如今預測，GPU將推動AI算力實現(xiàn)逐年翻倍。“講卡傷感情，沒卡沒感情。以前有一句話叫貧窮限制想象力，現(xiàn)在貧窮可能扭曲想象力，因為如果沒有卡，能想象要做的項目可能就不太一樣了。”沈向陽感慨道.思考二：關(guān)于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)公開資料顯示，GPT3的訓練數(shù)據(jù)達到了2個T的token（吞吐量），GPT4則達到了12個T左右。據(jù)沈向陽預判，GPT5的訓練數(shù)據(jù)可能會達到200個T。目前互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)遠遠不能滿足未來模型訓練的需求，還需要思考用什么辦法去挖掘更多的數(shù)據(jù)。在人工智能領(lǐng)域，數(shù)據(jù)被視為模型的“燃料”，模型需要從這些數(shù)據(jù)中學習和提取有用信息。因此，數(shù)據(jù)的數(shù)量、質(zhì)量和多樣性都會直接影響到模型的準確性和性能。沈向陽表示，之前作為互聯(lián)網(wǎng)最核心的積累，數(shù)據(jù)大多被谷歌用來做搜索引擎，以后這些數(shù)據(jù)都會被拿來訓練大模型。“互聯(lián)網(wǎng)40年積累的數(shù)據(jù)，好像就是為了這樣一個AI時刻”。下一步到底要干什么？沈向陽認為，大模型產(chǎn)業(yè)未來的發(fā)展路徑已經(jīng)非常明確，將會從之前的大語言模型，到多模態(tài)模型，未來邁向世界模型。從技術(shù)上講，肯定要走理解和生成統(tǒng)一起來的道路。“未來一定會往具身智能方向上走，往機器人上面走，其中一個特殊形態(tài)就是自動駕駛。”沈向陽說道。實際上，關(guān)于世界模型業(yè)內(nèi)并沒有形成一個標準的定義。OpenAI推出的Sora模型曾引發(fā)業(yè)內(nèi)對“世界模型”的探討。OpenAI將其視為能夠理解和模擬現(xiàn)實世界的模型的基礎，相信其能力是實現(xiàn)AGI（通用人工智能）的重要里程碑。然而，沈向陽認為，“Sora模型雖然做的非常好了，但還不是那么強大，里面的物理性質(zhì)是不能保證的，做不到一個世界模型。”大模型可分為通用大模型、行業(yè)大模型、企業(yè)大模型和個人大模型。沈向陽指出，通用大模型是AI的基礎，要訓練一個通用大模型至少需要萬卡；行業(yè)大模型是做領(lǐng)域應用的底座，需要千卡級別的訓練；企業(yè)大模型是企業(yè)數(shù)據(jù)價值的再發(fā)現(xiàn)，需要百卡級別的訓練。這些大模型都對算力的要求極高。“最激動人心的是個人大模型，比如聯(lián)想、微軟在推AIPC和蘋果的Apple Intelligence等都是朝著個人智能這個方向發(fā)展的。”沈向陽說道。截至今年7月底，中國已備案大模型達到了197個，其中30%是通用大模型，70%是行業(yè)大模型。“可以看到，行業(yè)大模型占到絕大多數(shù)，未來肯定還會越來越多。”沈向陽表示。2024年5月，微軟公司創(chuàng)始人比爾·蓋茨公開表示，AI Agent不僅會改變每個人與計算機交互的方式，還將顛覆軟件行業(yè)，帶來從鍵入命令到點擊圖標以來，最大的計算革命。沈向陽對此觀點表示認同。他認為，人工智能時代，真正了不起的超級應用就是AI Agent。AI Agent從愿景到落地的過程中，需要始終以需求為圓點，深刻理解模型的能力，并構(gòu)建一個AI深度參與的工作流程。“今天在一家公司里工作的話，整個工作流是非常復雜的，ChatGPT雖然很強大，但遠遠沒達到Agent的程度，它只實現(xiàn)了單點突破，真正要向前走還得融入整個工作流。”他說。AI治理非常重要。今年世界人工智能大會（WAIC）的主題就是在講AI治理，各個國家對于這件事情的看法有很多不一樣。AI的發(fā)展，對民眾、公司、政府監(jiān)管、社會發(fā)展等各個方面都產(chǎn)生了強大的沖擊，引發(fā)了公眾對于其安全治理的擔憂。“我覺得接下來人工智能的發(fā)展很重要的一點，從全球各個國家角度來講，是一定要做主權(quán)人工智能，而主權(quán)人工智能背后一定需要有一個主權(quán)云來支持主權(quán)人工智能的發(fā)展。”沈向陽表示。“GPT帶來的沖擊有多少是人機交互的震撼，又有多少是機器智能的發(fā)展？”沈向陽認為應該重新思考人機之間的關(guān)系。他指出，AI為人類提供了與技術(shù)共生的全新語境，人機交互的新方式指向“AI與IA”的融合共進。IA（Intelligent Augmentation），即智能增強，代表著一種以人為本的 AI 發(fā)展路徑。它聚焦于運用技術(shù)提升人類的能力，而非取代人類，強調(diào)了人類與 AI 之間的協(xié)作關(guān)系。“紐約時報專欄作者John Markoff 提到，計算機過去幾十年的發(fā)展路程里，真正的贏家是做人機交互的。不管是什么技術(shù)，最后的目的都應該是幫助人類更好地使用機器。”沈向洋表示，“到了AI時代，人機交互最本質(zhì)的是對話，就像ChatGPT這樣。ChatGPT加上微軟，會不會成為AI時代最偉大的公司？我想只有時間才能夠驗證。”今天，GPT的發(fā)展如火如荼，但實際上，人們對智能的理解還是非常有限的。不同于物理學，上到浩瀚的星空，下到微小的量子，都能有一個大一統(tǒng)的理論可以解釋；今天的深度學習很多東西都是不可解釋的，沒有魯棒性。“智能的本質(zhì)是神經(jīng)網(wǎng)絡與符號系統(tǒng)的世紀之爭。”沈向陽說道，“今天，雖然人工智能的發(fā)展還處在一個相對來講比較早期的階段，但是行業(yè)上已經(jīng)有很多的應用，值得下定決心去做，我對未來的發(fā)展充滿信心。”
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