大連接是人工智能發展的基礎

大數據是人工智能發展的關鍵

大模型是人工智能發展的精髓

電信運營商在人工智能發展中扮演重要角色

人工智能：從大連接到大數據再到大模型

李正茂

今(jin)年以來，以ChatGPT(Generative Pre-trained Transformer，生成型(xing)預訓練變(bian)換模(mo)型(xing))為代表的(de)大(da)語言模(mo)型(xing)突然爆(bao)火，很快(kuai)引發了“百模(mo)大(da)戰”。對全(quan)球新一(yi)輪的(de)人(ren)工(gong)智能(neng)競賽，電(dian)信運營商應(ying)該(gai)怎(zen)樣(yang)認(ren)識(shi)，從(cong)中找(zhao)準定位并確定下一(yi)步發展方向，我簡(jian)要(yao)結(jie)合人(ren)工(gong)智能(neng)的(de)發展史，從(cong)大(da)連接、大(da)數據和大(da)模(mo)型(xing)三(san)個方面，談(tan)(tan)一(yi)談(tan)(tan)自己的(de)想(xiang)法，供大(da)家參(can)考(kao)。

第(di)一個方面，大連接(jie)是人工(gong)智能發(fa)展的基(ji)礎(chu)

大(da)家都知道，人(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)的(de)(de)(de)(de)概念產(chan)生于(yu)20世紀50年(nian)代，是研(yan)(yan)(yan)究開發(fa)用(yong)于(yu)模(mo)擬、延伸(shen)、擴展(zhan)和學(xue)習人(ren)(ren)類(lei)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)的(de)(de)(de)(de)理論、方法、技(ji)術(shu)及(ji)應(ying)用(yong)系統的(de)(de)(de)(de)一門新技(ji)術(shu)科學(xue)。它的(de)(de)(de)(de)研(yan)(yan)(yan)究目標是使機器(qi)能(neng)(neng)(neng)夠勝任一些通常需(xu)要人(ren)(ren)類(lei)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)才能(neng)(neng)(neng)完(wan)成的(de)(de)(de)(de)復雜(za)工作(zuo)，并生產(chan)出能(neng)(neng)(neng)以人(ren)(ren)類(lei)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)相似(si)的(de)(de)(de)(de)方式作(zuo)出反應(ying)的(de)(de)(de)(de)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)機器(qi)，其主要研(yan)(yan)(yan)究領(ling)域包(bao)括機器(qi)人(ren)(ren)、圖像識別(bie)、智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)語音，以及(ji)語言處理和理解、規(gui)劃(hua)(hua)、決(jue)策等，要解決(jue)的(de)(de)(de)(de)核心問題是構建與人(ren)(ren)類(lei)相似(si)，甚至超(chao)越人(ren)(ren)類(lei)的(de)(de)(de)(de)推理、知識、規(gui)劃(hua)(hua)、學(xue)習、交流、感知、移(yi)動(dong)和操作(zuo)物體等能(neng)(neng)(neng)力(li)。20世紀70年(nian)代以來，許多(duo)國(guo)家先后開展(zhan)人(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)研(yan)(yan)(yan)究，全球人(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)的(de)(de)(de)(de)發(fa)展(zhan)經歷了幾次大(da)起大(da)落。在發(fa)展(zhan)過程中，人(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)領(ling)域主要形成了三(san)大(da)學(xue)派(pai)：

一是(shi)(shi)符號(hao)(hao)主(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)義(yi)(yi)(yi)(yi)(symbolicism)，又(you)稱(cheng)為(wei)(wei)邏輯主(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)義(yi)(yi)(yi)(yi)、心理(li)(li)學(xue)(xue)派(pai)或(huo)計算(suan)(suan)機學(xue)(xue)派(pai)，主(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)要(yao)(yao)研(yan)究抽象思(si)(si)維(wei)，主(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)張(zhang)用(yong)公理(li)(li)和(he)邏輯體系(xi)模擬人(ren)(ren)(ren)的(de)(de)(de)思(si)(si)維(wei)過程(cheng)，搭建一套(tao)人(ren)(ren)(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)能(neng)系(xi)統(tong)。符號(hao)(hao)主(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)義(yi)(yi)(yi)(yi)者最先提(ti)出“人(ren)(ren)(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)能(neng)”的(de)(de)(de)概念，并在(zai)20世(shi)紀80年代取得(de)很大(da)發(fa)(fa)展(zhan)。二是(shi)(shi)連(lian)接(jie)(jie)主(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)義(yi)(yi)(yi)(yi)(connectionism)，又(you)稱(cheng)為(wei)(wei)仿(fang)生(sheng)學(xue)(xue)派(pai)或(huo)生(sheng)理(li)(li)學(xue)(xue)派(pai)，主(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)要(yao)(yao)研(yan)究形象思(si)(si)維(wei)，主(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)張(zhang)模仿(fang)人(ren)(ren)(ren)類的(de)(de)(de)神經(jing)元，用(yong)神經(jing)網(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)(luo)的(de)(de)(de)連(lian)接(jie)(jie)機制(zhi)實現人(ren)(ren)(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)能(neng)。連(lian)接(jie)(jie)主(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)義(yi)(yi)(yi)(yi)的(de)(de)(de)主(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)要(yao)(yao)原理(li)(li)為(wei)(wei)神經(jing)網(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)(luo)及神經(jing)網(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)(luo)間的(de)(de)(de)連(lian)接(jie)(jie)機制(zhi)與(yu)學(xue)(xue)習(xi)(xi)算(suan)(suan)法，被業界(jie)稱(cheng)為(wei)(wei)“最普遍的(de)(de)(de)人(ren)(ren)(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)能(neng)”。三是(shi)(shi)行(xing)為(wei)(wei)主(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)義(yi)(yi)(yi)(yi)(actionism)，又(you)稱(cheng)為(wei)(wei)進化主(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)義(yi)(yi)(yi)(yi)或(huo)控制(zhi)論(lun)學(xue)(xue)派(pai)，包括工(gong)(gong)(gong)程(cheng)控制(zhi)論(lun)和(he)生(sheng)物控制(zhi)論(lun)等(deng)，主(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)要(yao)(yao)研(yan)究感知(zhi)思(si)(si)維(wei)，早期(qi)研(yan)究重點是(shi)(shi)模擬人(ren)(ren)(ren)在(zai)控制(zhi)過程(cheng)中的(de)(de)(de)智(zhi)能(neng)行(xing)為(wei)(wei)和(he)作用(yong)，后來發(fa)(fa)展(zhan)到智(zhi)能(neng)控制(zhi)和(he)智(zhi)能(neng)機器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)系(xi)統(tong)。在(zai)上(shang)個世(shi)紀，符號(hao)(hao)主(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)義(yi)(yi)(yi)(yi)和(he)連(lian)接(jie)(jie)主(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)義(yi)(yi)(yi)(yi)此(ci)消彼長;直到本世(shi)紀初，連(lian)接(jie)(jie)主(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)義(yi)(yi)(yi)(yi)的(de)(de)(de)主(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)要(yao)(yao)技術之一神經(jing)網(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)(luo)技術以“機器(qi)(qi)學(xue)(xue)習(xi)(xi)”(Machine Learning)“深度學(xue)(xue)習(xi)(xi)”(Deep Learning)為(wei)(wei)名，在(zai)圖像識別(bie)、語音識別(bie)等(deng)領域取得(de)了(le)矚目的(de)(de)(de)成就(jiu)，連(lian)接(jie)(jie)主(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)義(yi)(yi)(yi)(yi)成為(wei)(wei)人(ren)(ren)(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)能(neng)技術發(fa)(fa)展(zhan)的(de)(de)(de)主(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)流，由此(ci)極大(da)地促(cu)進了(le)人(ren)(ren)(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)能(neng)產業發(fa)(fa)展(zhan)，先后開創了(le)機器(qi)(qi)學(xue)(xue)習(xi)(xi)、深度學(xue)(xue)習(xi)(xi)和(he)大(da)模型這三個人(ren)(ren)(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)能(neng)發(fa)(fa)展(zhan)重要(yao)(yao)的(de)(de)(de)里程(cheng)碑(bei)。

簡(jian)要追溯人(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)的(de)發(fa)展史(shi)，可(ke)以看到，從(cong)連(lian)(lian)接(jie)(jie)主義(yi)到機器(qi)學(xue)習(xi)，再到深度學(xue)習(xi)，神(shen)經網(wang)(wang)絡間的(de)連(lian)(lian)接(jie)(jie)機制與學(xue)習(xi)算法不斷演進(jin)，引(yin)領著人(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)技術發(fa)展。而究其(qi)本質，是(shi)(shi)(shi)網(wang)(wang)絡連(lian)(lian)接(jie)(jie)，是(shi)(shi)(shi)建立(li)在復雜網(wang)(wang)絡連(lian)(lian)接(jie)(jie)上的(de)多層(ceng)處(chu)理，這(zhe)一概念與電信行業(ye)常(chang)說的(de)“大連(lian)(lian)接(jie)(jie)”“泛在連(lian)(lian)接(jie)(jie)”的(de)概念是(shi)(shi)(shi)一致的(de)。從(cong)本源上看，電信業(ye)移動互聯網(wang)(wang)、物聯網(wang)(wang)等(deng)的(de)繁榮，為人(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)連(lian)(lian)接(jie)(jie)主義(yi)(機器(qi)學(xue)習(xi)、深度學(xue)習(xi))技術發(fa)展創(chuang)造了條件，推動了人(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)、云計算等(deng)發(fa)展，共同促(cu)進(jin)全社會(hui)實現(xian)“大連(lian)(lian)接(jie)(jie)”，加速進(jin)入萬物互聯的(de)數字化、智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)化時代。所以，我們說，大連(lian)(lian)接(jie)(jie)是(shi)(shi)(shi)人(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)發(fa)展的(de)基礎(chu)。這(zhe)是(shi)(shi)(shi)我的(de)第一個(ge)思考。

第(di)二個方(fang)面(mian)，大數據是(shi)人工智能發展的關(guan)鍵

人工(gong)智(zhi)能(neng)的(de)(de)核心技(ji)(ji)術有計算機(ji)視(shi)覺、機(ji)器學習、自然(ran)語(yu)言處(chu)理、機(ji)器人技(ji)(ji)術及(ji)語(yu)音識別技(ji)(ji)術等，支撐這些技(ji)(ji)術發展的(de)(de)有三大要素(su)：算力、算法和(he)數據(ju)。其中，大數據(ju)發揮了重要作用，是人工(gong)智(zhi)能(neng)技(ji)(ji)術和(he)應用發展的(de)(de)關(guan)鍵(jian)。

移(yi)動(dong)(dong)(dong)互聯時代，全(quan)(quan)球數(shu)(shu)據(ju)量(liang)(liang)加速增(zeng)(zeng)長。2010年(nian)(nian)左右，全(quan)(quan)球進入(ru)移(yi)動(dong)(dong)(dong)互聯時代，4G和(he)5G業(ye)務應(ying)用、物聯網、產業(ye)互聯網、視頻業(ye)務等(deng)(deng)(deng)相繼繁榮，共同(tong)帶動(dong)(dong)(dong)數(shu)(shu)據(ju)量(liang)(liang)呈(cheng)指數(shu)(shu)級增(zeng)(zeng)長，深入(ru)到經濟社會生活的(de)方方面面。據(ju)統計(ji)，2011年(nian)(nian)全(quan)(quan)球數(shu)(shu)據(ju)總量(liang)(liang)達到1.8ZB(1ZB等(deng)(deng)(deng)于1萬(wan)億GB)，2020年(nian)(nian)全(quan)(quan)球數(shu)(shu)據(ju)總量(liang)(liang)達到60ZB，十年(nian)(nian)間(jian)增(zeng)(zeng)長了32倍多。而在(zai)2021年(nian)(nian)、2022年(nian)(nian)兩年(nian)(nian)間(jian)，全(quan)(quan)球數(shu)(shu)據(ju)總量(liang)(liang)又增(zeng)(zeng)長了35.5%，2022年(nian)(nian)全(quan)(quan)球數(shu)(shu)據(ju)總量(liang)(liang)達到81.3ZB。高(gao)速增(zeng)(zeng)長的(de)數(shu)(shu)據(ju)總量(liang)(liang)，奠定了人工智(zhi)能等(deng)(deng)(deng)新(xin)技(ji)術(shu)突破(po)的(de)基(ji)礎。人工智(zhi)能技(ji)術(shu)發展的(de)第二個里程碑“深度學習”，正是以大量(liang)(liang)的(de)數(shu)(shu)據(ju)處理為(wei)基(ji)礎，在(zai)2012年(nian)(nian)實現了圖像(xiang)識別與(yu)分類技(ji)術(shu)上的(de)突破(po)，并在(zai)2016年(nian)(nian)以人工智(zhi)能機器人AlphaGo戰勝韓國(guo)職業(ye)圍棋棋手李世石為(wei)標志，登上“深度學習”的(de)頂峰。

隨(sui)著算法和(he)算力網(wang)絡能(neng)(neng)(neng)(neng)力不斷提升(sheng)，人(ren)工(gong)(gong)智能(neng)(neng)(neng)(neng)的(de)(de)(de)產(chan)(chan)業(ye)應用(yong)越(yue)來越(yue)廣泛，大(da)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)、海量(liang)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)越(yue)來越(yue)發揮著關鍵(jian)作用(yong)。我(wo)們(men)說，數(shu)(shu)字經濟時代(dai)，數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)要素(su)是新(xin)(xin)的(de)(de)(de)生(sheng)產(chan)(chan)力。當前，我(wo)國正處(chu)(chu)于數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)要素(su)市場建設(she)探索起步階(jie)段，但數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)要素(su)市場的(de)(de)(de)需求已(yi)被激活(huo)。人(ren)工(gong)(gong)智能(neng)(neng)(neng)(neng)技(ji)術與大(da)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)技(ji)術相互(hu)促(cu)(cu)進(jin)、共榮共生(sheng)，一方(fang)面，將(jiang)進(jin)一步增(zeng)強(qiang)大(da)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)的(de)(de)(de)“5V”特(te)(te)性(xing)。即(ji)增(zeng)強(qiang)大(da)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)的(de)(de)(de)Volume(海量(liang)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)規(gui)模)特(te)(te)性(xing)、Velocity(高速數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)處(chu)(chu)理(li))特(te)(te)性(xing)，成(cheng)倍(bei)擴展大(da)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)的(de)(de)(de)Variety(多樣(yang)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)類(lei)型(xing))特(te)(te)性(xing)，深(shen)入挖掘(jue)大(da)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)的(de)(de)(de)Value(應用(yong)價值(zhi))特(te)(te)性(xing)，并(bing)不斷提升(sheng)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)質量(liang)，增(zeng)強(qiang)Veracity(真實(shi)(shi)性(xing))。另(ling)一方(fang)面，大(da)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)“5V”不斷賦能(neng)(neng)(neng)(neng)人(ren)工(gong)(gong)智能(neng)(neng)(neng)(neng)技(ji)術，催生(sheng)其實(shi)(shi)際(ji)應用(yong)場景成(cheng)熟(shu)，促(cu)(cu)進(jin)人(ren)工(gong)(gong)智能(neng)(neng)(neng)(neng)技(ji)術大(da)規(gui)模、普適性(xing)發展及應用(yong)落地(di)，更加(jia)智能(neng)(neng)(neng)(neng)化(hua)地(di)挖掘(jue)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)中蘊含的(de)(de)(de)價值(zhi)，將(jiang)多樣(yang)化(hua)的(de)(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)資(zi)源轉化(hua)為(wei)有價值(zhi)的(de)(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)資(zi)產(chan)(chan)，全面支撐數(shu)(shu)字經濟社會發展，為(wei)人(ren)類(lei)社會帶來全新(xin)(xin)的(de)(de)(de)智慧(hui)生(sheng)產(chan)(chan)模式(shi)和(he)生(sheng)活(huo)方(fang)式(shi)。因此，我(wo)總結為(wei)，大(da)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)是人(ren)工(gong)(gong)智能(neng)(neng)(neng)(neng)發展的(de)(de)(de)關鍵(jian)，這是我(wo)的(de)(de)(de)第(di)二個(ge)思考。

第三個方面，大模型是人工智能發展的精髓

2020年5月(yue)(yue)，美(mei)國人工(gong)智(zhi)能研(yan)究公(gong)司(si)OpenAI發(fa)(fa)布語(yu)言(yan)模(mo)型GPT-3，是人類(lei)(lei)科(ke)技史上的里(li)程(cheng)碑事件。GPT-3證明了一個(ge)具(ju)有(you)高水平復雜結(jie)構和大(da)量參數(shu)的人工(gong)智(zhi)能大(da)模(mo)型可以(yi)實現深度(du)學習，從而讓大(da)模(mo)型的概念得到前所(suo)未有(you)的關注(zhu)。2022年11月(yue)(yue)，OpenAI公(gong)司(si)基于(yu)GPT-3.5架構的大(da)型語(yu)言(yan)模(mo)型，開(kai)發(fa)(fa)出(chu)自然語(yu)言(yan)處理工(gong)具(ju)ChatGPT，在兩個(ge)月(yue)(yue)內用(yong)(yong)戶數(shu)超過1億戶，成為歷史上用(yong)(yong)戶數(shu)增長最(zui)快(kuai)的消(xiao)費者應用(yong)(yong)，迅速引發(fa)(fa)了全球新一輪的人工(gong)智(zhi)能競賽(sai)。ChatGPT及一大(da)批類(lei)(lei)似大(da)模(mo)型的發(fa)(fa)展(zhan)，標志著(zhu)信息社會(hui)進入了大(da)模(mo)型主導的新階段。

大(da)(da)模(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)是(shi)基于包括數學(xue)(xue)(xue)、統計(ji)學(xue)(xue)(xue)、電腦科學(xue)(xue)(xue)、物理學(xue)(xue)(xue)、工程學(xue)(xue)(xue)、神經學(xue)(xue)(xue)、語言(yan)學(xue)(xue)(xue)、哲學(xue)(xue)(xue)、人工智能學(xue)(xue)(xue)等(deng)多技(ji)術(shu)學(xue)(xue)(xue)科融(rong)合(he)的(de)一次突變(bian)(bian)。在(zai)此基礎上，人們(men)形成(cheng)了關于大(da)(da)模(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)的(de)一些(xie)基本(ben)共識，其中最根本(ben)的(de)有：一、大(da)(da)模(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)是(shi)大(da)(da)語言(yan)模(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)(Large Language Model，LLM)，也是(shi)多模(mo)態模(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)(Multimodal Model)。二、GPT(Generative Pre-trained Transformer，生(sheng)成(cheng)型(xing)(xing)(xing)(xing)預(yu)訓練變(bian)(bian)換(huan)模(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing))是(shi)大(da)(da)模(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)的(de)一種形態，G代表(biao)(biao)生(sheng)成(cheng)性(xing)的(de)(generative)，P代表(biao)(biao)經過預(yu)訓練(pre-trained)，T代表(biao)(biao)變(bian)(bian)換(huan)器(transformer)。三、大(da)(da)模(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)引(yin)發了人工智能生(sheng)成(cheng)內容(Artificial Intelligence Generated Content，AIGC)技(ji)術(shu)的(de)質變(bian)(bian)。因此，人們(men)說，人類進入了大(da)(da)模(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)時代。

大(da)(da)模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)時代對人(ren)類社(she)會(hui)帶(dai)來了三(san)(san)大(da)(da)革命(ming)性變(bian)化：一是大(da)(da)模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)推(tui)(tui)動弱人(ren)工智(zhi)能(neng)向(xiang)通用人(ren)工智(zhi)能(neng)(Artificial general intelligence，AGI)躍升，二是大(da)(da)模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)推(tui)(tui)動生產力從(cong)(cong)算力向(xiang)機器智(zhi)力躍升，三(san)(san)是大(da)(da)模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)推(tui)(tui)動數字社(she)會(hui)向(xiang)智(zhi)能(neng)社(she)會(hui)躍升。從(cong)(cong)三(san)(san)大(da)(da)變(bian)化來看(kan)，我們斷言，大(da)(da)模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)將帶(dai)來前所未有(you)的改變(bian)，并不為過。

大(da)(da)(da)(da)(da)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)引領(ling)著人(ren)工智(zhi)能2.0時(shi)(shi)代發(fa)(fa)展(zhan)(zhan)。在2.0時(shi)(shi)代，大(da)(da)(da)(da)(da)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)分工愈來愈明確。我(wo)個(ge)人(ren)認為(wei)，大(da)(da)(da)(da)(da)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)有兩(liang)(liang)個(ge)發(fa)(fa)展(zhan)(zhan)方向值得關注(zhu)，一是(shi)開(kai)源大(da)(da)(da)(da)(da)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)。“百(bai)(bai)模(mo)(mo)(mo)(mo)大(da)(da)(da)(da)(da)戰”中，已經形成(cheng)了以美國(guo)“OMG”和(he)(he)(he)中國(guo)“BAH”為(wei)代表的(de)兩(liang)(liang)大(da)(da)(da)(da)(da)群體，“OMG”指OpenAI公(gong)司的(de)ChatGPT、MetaAI公(gong)司的(de)LLaMA、Google公(gong)司的(de)Gopher和(he)(he)(he)LaMDA，“BAH”指百(bai)(bai)度的(de)“文心(xin)一言”、阿里的(de)“通(tong)義千(qian)問(wen)”和(he)(he)(he)華為(wei)的(de)“盤古(gu)”等。其中，MetaAI公(gong)司的(de)LLaMA就是(shi)開(kai)源大(da)(da)(da)(da)(da)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)。開(kai)源大(da)(da)(da)(da)(da)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)能夠更(geng)加(jia)靈(ling)活地實現不同應(ying)用(yong)組合，更(geng)具(ju)(ju)有競爭優勢(shi)。二是(shi)行(xing)業(ye)大(da)(da)(da)(da)(da)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)。在通(tong)用(yong)大(da)(da)(da)(da)(da)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)之外，行(xing)業(ye)大(da)(da)(da)(da)(da)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)更(geng)具(ju)(ju)發(fa)(fa)展(zhan)(zhan)潛力。與通(tong)用(yong)大(da)(da)(da)(da)(da)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)相比，行(xing)業(ye)大(da)(da)(da)(da)(da)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)具(ju)(ju)有解決專業(ye)領(ling)域(yu)問(wen)題的(de)能力更(geng)強、訓練和(he)(he)(he)部署成(cheng)本更(geng)低、升級(ji)和(he)(he)(he)迭代更(geng)加(jia)靈(ling)活等優點。可以預見(jian)，未來全球大(da)(da)(da)(da)(da)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)的(de)布(bu)局，將是(shi)十幾個(ge)通(tong)用(yong)大(da)(da)(da)(da)(da)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)，與成(cheng)百(bai)(bai)上千(qian)個(ge)行(xing)業(ye)大(da)(da)(da)(da)(da)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)互(hu)為(wei)補充。因此，我(wo)總結(jie)為(wei)，大(da)(da)(da)(da)(da)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)引領(ling)著人(ren)工智(zhi)能2.0發(fa)(fa)展(zhan)(zhan)，是(shi)人(ren)工智(zhi)能發(fa)(fa)展(zhan)(zhan)的(de)精髓(sui)。

與此同時，大模(mo)型的(de)發展也面臨著較(jiao)多挑(tiao)戰。比如，人工智(zhi)能生(sheng)成內容(rong)(AIGC)將對語言學(xue)(xue)、符號學(xue)(xue)、人類學(xue)(xue)、哲學(xue)(xue)、心理學(xue)(xue)、倫(lun)理學(xue)(xue)和教育學(xue)(xue)等廣義思(si)想文化領(ling)域產(chan)生(sheng)沖擊，對自然科學(xue)(xue)技術產(chan)生(sheng)全(quan)方位沖擊，進而影響到經濟形(xing)態、社(she)會結構，甚至會影響國際(ji)關系等等。再比如，大模(mo)型對能源(yuan)的(de)消(xiao)耗和對環境的(de)影響，據(ju)估(gu)計(ji)，目前人工智(zhi)能的(de)能源(yuan)消(xiao)耗約占全(quan)球能源(yuan)消(xiao)耗的(de)3%，據(ju)此推斷，到2025年，人工智能(neng)將(jiang)消耗15%的全球電力(li)供應。大模型等(deng)人工智能(neng)的快速發展，需要在政策和技(ji)術等(deng)方面提供解決方案。

綜合三個方面的(de)論述，可以得出：電(dian)信運(yun)營商作為大連接(jie)的(de)建設者(zhe)、大數據的(de)生產者(zhe)和(he)大模(mo)型的(de)探索實踐者(zhe)，在人工智能發展中扮演了重要角色，有基礎、有優勢，更(geng)有前景。

對(dui)于電信運營商而言(yan)，大(da)(da)(da)(da)模型發展(zhan)(zhan)帶來的(de)新(xin)機遇(yu)顯而易見。一(yi)是(shi)(shi)將極大(da)(da)(da)(da)地(di)推(tui)動算力(li)基礎設施建設，要求我(wo)們加(jia)快算力(li)網絡(luo)和算力(li)資源發展(zhan)(zhan)，優(you)化(hua)算力(li)網絡(luo)和資源布局。二是(shi)(shi)帶來了全新(xin)的(de)AI市場，運營商的(de)網絡(luo)連接(jie)優(you)勢，豐(feng)富的(de)用(yong)(yong)戶數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)、行業數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)，以及5G、云計(ji)算、大(da)(da)(da)(da)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)等(deng)技(ji)(ji)(ji)術能(neng)(neng)力(li)，為AI技(ji)(ji)(ji)術創新(xin)應用(yong)(yong)提(ti)供了有利(li)條件，能(neng)(neng)夠在推(tui)動大(da)(da)(da)(da)模型規模化(hua)應用(yong)(yong)方(fang)面發揮更(geng)大(da)(da)(da)(da)作用(yong)(yong)。三是(shi)(shi)利(li)用(yong)(yong)AI技(ji)(ji)(ji)術大(da)(da)(da)(da)幅度提(ti)升網絡(luo)智能(neng)(neng)化(hua)能(neng)(neng)力(li)和服務智能(neng)(neng)化(hua)能(neng)(neng)力(li)，降低運營成本，加(jia)快推(tui)動產業轉型升級，等(deng)等(deng)。在新(xin)的(de)機遇(yu)面前，進一(yi)步增(zeng)強對(dui)人工智能(neng)(neng)技(ji)(ji)(ji)術發展(zhan)(zhan)的(de)理解，提(ti)升對(dui)大(da)(da)(da)(da)連接(jie)、大(da)(da)(da)(da)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)和大(da)(da)(da)(da)模型的(de)認知，才能(neng)(neng)找準定(ding)位(wei)，探(tan)索出更(geng)好的(de)發展(zhan)(zhan)方(fang)向。

（根據9月20日在2023中(zhong)國信(xin)息通信(xin)業發展(zhan)高(gao)層論壇(tan)上演(yan)講稿整理，略有刪節）