通用AI通用技術(shù)通向何方

/24未盡研究2023.05.07背后的技術(shù)，是用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)訓(xùn)練出來的自然語言大模型，它可以生成內(nèi)容，也具備了邏輯環(huán)境的感知，產(chǎn)生“具身”的智能。大模型也可能進(jìn)一步改變科學(xué)研究的范式。盡管大模型目前也著事實(shí)不準(zhǔn)確、幻覺等缺陷，并且進(jìn)一步引發(fā)了關(guān)于智能的本質(zhì)的爭議，但大模型通過學(xué)習(xí)人類語且掌握其基本結(jié)構(gòu)，從中產(chǎn)生了智能，并且對人類的智能提供了一種參照。大模型在互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字的基礎(chǔ)之上，成為一種通用技術(shù)，正在迅速滲透到數(shù)字經(jīng)濟(jì)的各個(gè)領(lǐng)域，在計(jì)算機(jī)上形成了自動(dòng)化成復(fù)雜任務(wù)的能力，在知識工作的領(lǐng)域能顯著提升勞動(dòng)生產(chǎn)力，并且引領(lǐng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)向人工智能化發(fā)根據(jù)以往的電力和信息等通用技術(shù)顛覆舊技術(shù)的研究，大模型的迅速應(yīng)用，可能在短期內(nèi)沖擊就業(yè)，但隨著新技術(shù)帶來更多行業(yè)的生產(chǎn)力的提升，并且創(chuàng)造新的需求，新技術(shù)可能創(chuàng)造新的就業(yè)和增但這一切還取決于采取相應(yīng)的政策。對于中國來說，發(fā)展大模型面臨著一些瓶頸，如算力落差、開語言數(shù)據(jù)不夠豐富、先進(jìn)大模型人才短缺，等等。但中國可以通過多元分布式的布局，統(tǒng)籌超算中服短期算力瓶頸，通過開源及要素市場建立起語料數(shù)據(jù)的供應(yīng)。由于中國在特定領(lǐng)域、行業(yè)應(yīng)用方擁有豐富的應(yīng)用場景，大模型技術(shù)在中國有廣闊前景，服務(wù)于中國的數(shù)字經(jīng)濟(jì)與創(chuàng)新型經(jīng)濟(jì)的大計(jì)。 1 2.3人工智能的經(jīng)濟(jì)分析 12 2.3.3新的數(shù)據(jù)要素 15中國之路 16 .1.2語言數(shù)據(jù)，非對稱的漢語與英語 183.2中國大模型，大力出奇跡 19 .2.3漢語+ 19 3/24。人類之靈，在于語言。人知識通過語言傳播，所有的智慧通過。類的智能，這是一個(gè)假設(shè)，一個(gè)需要明的假設(shè)。1通用AI語言作為用來學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)，去能，去發(fā)現(xiàn)一種新的智能，這是一個(gè)能像人一樣對話的機(jī)器人，不在語言實(shí)驗(yàn)室里，而只能是出世不久即就是預(yù)訓(xùn)練生成式對話機(jī)器人。這個(gè)機(jī)腦，就是自然語言大模型。這份報(bào)告里自始至終會用自然語言大模型(簡稱大模型)這(token)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以從已知的單詞正在組成的 志上發(fā)表的論文中，首次提出的語言模一個(gè)復(fù)雜的世界。無論多么復(fù)雜，宇宙結(jié)構(gòu)。結(jié)構(gòu)決定功能。世界上所有的語列。提示，借助從人類語言中知識的成對人類有意義的詞組、句子、段與人類流暢地對話。languagemodels,JasonWei讓計(jì)算機(jī)從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)知識，而不計(jì)算機(jī)規(guī)定的形式以獲取所需要的所算機(jī)用較簡單的概念，一層一層地學(xué)構(gòu)建出多層次的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人類水平相比。Kielaetal.(2021)并超過了人類的水平；對自然語言的辨能力迅速提升，一些單項(xiàng)語言能力迅速監(jiān)督深度學(xué)習(xí)一般將達(dá)到可以接受的性達(dá)到或超過人類的表現(xiàn)。4/24，算法越來越精妙，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)量也越來越大。自注意力轉(zhuǎn)換器 Transformer以并行處模的語言數(shù)據(jù)量，直到可以從人類所有據(jù)中推算出人類想要的結(jié)果。目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元(參數(shù))的數(shù)量，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了到了數(shù)千億甚至數(shù)萬億個(gè)，所處理的自然語言數(shù)據(jù)量也達(dá)到了幾十萬億級別(接近人腦。論基礎(chǔ)，用來解釋為什么工干預(yù)，就能從原始的自然語言或者多模中自動(dòng)學(xué)習(xí)到的特征與模式，并且能用來測和決策。習(xí)模型的分層結(jié)構(gòu)和權(quán)重制導(dǎo)致了涌現(xiàn)的發(fā)生。大模型的訓(xùn)練中，每一層神經(jīng)元(可視為變量組合)的輸出都是下元的輸入，并且模型的每個(gè)權(quán)重都通過習(xí)算法進(jìn)行學(xué)習(xí)和更新。當(dāng)訓(xùn)練大模型中的統(tǒng)計(jì)規(guī)律對其內(nèi)部參數(shù)和結(jié)構(gòu)進(jìn)行動(dòng)學(xué)會從原始數(shù)據(jù)中提取隱含的特征和實(shí)現(xiàn)涌現(xiàn)能力。來自復(fù)雜性科學(xué)，它的一個(gè)就是大量最簡單的行為中，可能產(chǎn)生，而且達(dá)理。語言是世界在某種意義上也包含世界運(yùn)作的模型。通用的大模型，在一定程度上也是一個(gè)世界模型。從甚至超過人類水平的智能，不僅能完成專項(xiàng)任務(wù)，而且能完成多項(xiàng)任務(wù)，具有學(xué)習(xí)、推理、預(yù)測等能力，即通用人工智能(AGI)。通用人工智能相信奇點(diǎn)，人工智能終有一天會比人類聰明。定義了所有的軟件服務(wù)。盤踞于搜索、云計(jì)1.2大模型的缺陷前引領(lǐng)了人工智能的發(fā)展方喜的同時(shí)，也不時(shí)伴隨著失望?？啃?。人們最初會容忍一個(gè)不成不成熟的技術(shù)，將無法直接大規(guī)5/24會產(chǎn)生不正確的信息;可能偶爾會產(chǎn)生有害的指令或有偏見的內(nèi)容；對2021年后的世界和事件限。許多用戶無法容忍的，是它在洋洋涌現(xiàn)”智能的原因和機(jī)理是什沒有找到合理的解釋，它依然像是從一里冒出來的異類智能。它也涌現(xiàn)出人類固有的認(rèn)知缺陷，如偏見、歧視、胡思言亂語，等等。人們不知其所以然，難。一場大規(guī)模的工程實(shí)驗(yàn)的結(jié)欠缺理論的解釋。在它所涉及到的語學(xué)等領(lǐng)域里，遭遇了權(quán)威學(xué)者們的抵批判。學(xué)家、語言學(xué)家、心理學(xué)學(xué)家批評，大模型在與人類進(jìn)行對話時(shí)，人類的提示，對語言數(shù)據(jù)進(jìn)行概率統(tǒng)計(jì)后提供一個(gè)猜測式的回答，并沒有真正的意義。人類掌握語言的背后，其實(shí)是了解，對物理世界的感知，對因果關(guān)系意義，不對事實(shí)負(fù)責(zé)，也不是真正的智能有未來。題？如何建立起一個(gè)世界工程實(shí)踐。繼續(xù)擴(kuò)大模型，增加參數(shù)和語言依然是一個(gè)方向，但并非唯一可行?，F(xiàn)有模語言數(shù)據(jù)的質(zhì)量，優(yōu)化人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí) 人類，調(diào)用更多外部資源，等等。目前術(shù)方向。大模型的應(yīng)用來處理，人們個(gè)后果，是人類犧牲了自己的決策機(jī)制是不透明的。1.3大模型的下一步讓現(xiàn)有的模型變得更好。一方面是推廣露出來的問題。為復(fù)雜的任務(wù)。自主智能體在完成任務(wù)的過程流與硬件結(jié)合在一起，讓智能硬件真正具備智能，從而改變物理世界。大模型的訓(xùn)練成本越來越低，正在快速降低使用門檻，變成“小模型”進(jìn)入到越來越多的邊緣計(jì)算中，也與越來越多的設(shè)備結(jié)合在一起，包括手機(jī)和機(jī)器人。型被訓(xùn)練，它就固定了，無法及時(shí)整合來自用戶的新反饋和世界的新信息(指的是更改權(quán)重的方式)?？梢愿鶕?jù)新數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行微調(diào)，但會導(dǎo)致性能下降或過擬合。由于訓(xùn)練周期，模型訓(xùn)練期間，世界有出現(xiàn)了新的事件、和知識，盡管插件已經(jīng)可以解決部分問題，型自身可能需要探索一種能夠持續(xù)穩(wěn)定進(jìn)習(xí)的方法。6/24型在結(jié)合文本、圖更豐富的感知，那么它們將減少幻覺。雜的結(jié)構(gòu)結(jié)合在一起，可以彌補(bǔ)自然語不足，對周圍環(huán)境形成感知，讓智能更具身”。民化。開源的大模型，實(shí)現(xiàn)一張顯卡上能訓(xùn)練出百億級參數(shù)的本僅數(shù)百美元。可能在不遠(yuǎn)的將來，人以獲得本地的、定制化的大模型服務(wù)。與消費(fèi)活動(dòng)將合為一體。域的模型正在大量涌現(xiàn)。領(lǐng)域數(shù)據(jù)來精調(diào)大模型，會減少錯(cuò)為機(jī)器人的大腦。以語言大模型為基礎(chǔ)，模態(tài)模型，利用零樣本學(xué)習(xí)方法讓機(jī)器人任務(wù)。通過在真實(shí)的物理世界中與環(huán)境互動(dòng)，完成人類任務(wù)，形成具身化的人工智能。(如還需要新的范式，超越對下一個(gè)單議：一個(gè)單詞預(yù)測的“快思考”機(jī)制。這種方法可以允許模型執(zhí)劃、探索或驗(yàn)證，并保持工作記憶或行慢思考機(jī)制將使用下一個(gè)單詞預(yù)測模型程序，但它也可以訪問外部信息源或反且能夠修改或更正快速思考機(jī)制的輸出。。用層次結(jié)構(gòu)取代標(biāo)記序列，其中文本的高級部分(如句子、段落或思想)在嵌為體系結(jié)構(gòu)的固有部分，也許在某種意型的輸入和輸出除了表示文本的標(biāo)記之包括表示上下文的向量。年幾乎完全否定了自己言的理論，把語言看成是一種人類全語言的真諦，擴(kuò)展智能的邊界。受批評，在數(shù)學(xué)家和物理學(xué)家沃夫拉姆(SteveWolfram)看來，它依然是一人驚訝的科學(xué)發(fā)現(xiàn)：在某種程度上，在像大腦在生成語言時(shí)所做的事情的本質(zhì)?！眮韼椭覀兏羁痰乩斫馊颂峁┝巳祟愔悄艿囊环N對照。人工智重新審視自以為已經(jīng)知道的領(lǐng)域，例7/24高深的東西，原本是淺顯的?！吧窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)之所以能夠成功地寫一篇論文，是因?yàn)閷懸黄撐谋蛔C明是一個(gè)比我們想象的計(jì)算示人類，人類的哪些智力活方”的評判，而未來知識的產(chǎn)生，也將多地產(chǎn)生于人類與機(jī)器的協(xié)同之中。結(jié)果，要么這種智能的確是一種虛幻的1.4AIforScience經(jīng)驗(yàn)、理論、計(jì)算、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)些關(guān)鍵領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)一些重大的科如創(chuàng)新藥、新材料、新能源、氣候變發(fā)現(xiàn)，等等，所耗費(fèi)的資金量越來越也越來越近迫切地需要解決。提升科術(shù)創(chuàng)新的效率，在大國競爭的時(shí)代，深度學(xué)習(xí)新方法，正在成為兼顧科學(xué)發(fā)現(xiàn)的速度與準(zhǔn)確性的有力工具。就在基于大數(shù)據(jù)提出究第四范式還沒有多久，人工智能驅(qū)動(dòng)的科學(xué)研究(AIforScience)很快被提出為第AI可能從人與自然界的大量數(shù)據(jù)中及時(shí)發(fā)現(xiàn)相關(guān)關(guān)成假設(shè)，去探索新的因果關(guān)系。這一過一個(gè)AIforScience的副駕。如在物理、化學(xué)及實(shí)驗(yàn)，理論推導(dǎo)可變成假設(shè)生成，仿真變成現(xiàn)象生成，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)可變成數(shù)據(jù)增成數(shù)據(jù)。科學(xué)家們已經(jīng)開始使用生成式ent于自主設(shè)計(jì)、規(guī)劃和執(zhí)行科學(xué)實(shí)驗(yàn)。onDaniilABoikoetal8/24何物質(zhì)研究，又可以針對特定問題量身學(xué)家可以用專業(yè)知識把大模型精調(diào)為服的研究領(lǐng)域，如化學(xué)材料或某種自然現(xiàn)家還可以應(yīng)用該方法來控制實(shí)時(shí)過程，驗(yàn)的進(jìn)行而及時(shí)動(dòng)態(tài)演變的系統(tǒng)。驗(yàn)室正在提供這樣的服務(wù)。用光產(chǎn)生的通用物質(zhì)基本結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，可以科學(xué)大模型。同步輻射光是一種極強(qiáng)的境科學(xué)等領(lǐng)域的研究中非常重要。提出了一種全新的自然語言處理任獲取有價(jià)值的科學(xué)知識。學(xué)家的利器。不管科學(xué)界如何批評大模型善之處，世界各地越來越多的科研人員，獻(xiàn)、計(jì)算等，還可以設(shè)計(jì)和執(zhí)行科學(xué)實(shí)證既有的科學(xué)理論，發(fā)現(xiàn)新的研究方向。AI快更選物，有可能加快創(chuàng)新藥的研AI革命性地AI探索抗癌藥物的潛在化合物，評估它們成性，或模擬它們在目標(biāo)腫瘤中的反應(yīng)。組學(xué)數(shù)據(jù)，可以用來了解復(fù)雜性狀的基作流程。學(xué)與新材料。一直以來，發(fā)現(xiàn)新材料和化能力是通過直覺、設(shè)計(jì)規(guī)則、模型和理實(shí)驗(yàn)和模擬產(chǎn)生的科學(xué)數(shù)據(jù)推導(dǎo)出來的。到的材料和化合物數(shù)量是天文數(shù)字級別，各種機(jī)器學(xué)習(xí)方法被用來幫助科學(xué)家家發(fā)現(xiàn)新的有用物質(zhì)。機(jī)器學(xué)習(xí)未來大地加速先進(jìn)材料的發(fā)現(xiàn)。例如，從用已知的數(shù)據(jù)，可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)將電池圖8：電池材料從發(fā)現(xiàn)到商業(yè)化。LBNL(2019)AI在未來科學(xué)將日益走向中心的位置，而數(shù)據(jù)在其中扮演著核心角色。為此需要將領(lǐng)域知識PC規(guī)模創(chuàng)建“FAIR”(可找到、可訪問、可互操作和可重復(fù)使用)數(shù)據(jù)。2通用技術(shù)，而大語言模型正在成為“通用技過對就業(yè)市場影響的初步分析，預(yù)示將的產(chǎn)業(yè)與經(jīng)濟(jì)變革。2.1電力與IT在上半世紀(jì)和下半世紀(jì)分別推動(dòng)了第二次技術(shù)革命，大幅提升了生產(chǎn)效率，加富增長。9/24速得以規(guī)模化采用的時(shí)期，就是通用技術(shù)時(shí)代。電力技術(shù)和IT技術(shù)滲透進(jìn)多個(gè)行易，后者反過來又推動(dòng)前者進(jìn)步。有學(xué)者將通用技術(shù)在全社會的中位行業(yè)(median netadoption不再增長的那一刻視為終點(diǎn)。的變化反映了這一趨勢?？焖匐姎饣瘯r(shí)的，市場化的。NBER,w11093(2005)圖10：1979年以來美國生產(chǎn)效率與勞動(dòng)者時(shí)薪的鴻溝。EPI(2020)看，通用技術(shù)似乎并不能立效率的提升。在英國工業(yè)革命、電氣顯甚至下降，或者說是勞動(dòng)力收入的率的提升。2.2人工智能作為通用技術(shù)在興起的工業(yè)，人工智濟(jì)，是一種潛在的通用技術(shù)。從通利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，在圖像及或者達(dá)到了人類的水平。。以往，人工智能帶來的大部分益上千種不同的地方，產(chǎn)品每增加一，但甚至可能都沒有意識到所獲得，有多少來自機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)?，F(xiàn)在。隨著規(guī)模擴(kuò)展而變得更強(qiáng)大的模改善，可以讓所有構(gòu)建在模型之上益。模型與模塊。大模型已經(jīng)初步展示出了通用特征。它使互聯(lián)網(wǎng)上的智能組件之間合，獲得更好的通用性，并且實(shí)現(xiàn)彼計(jì)算機(jī)上通常執(zhí)行的任何任務(wù)，大模完成。大模型還是創(chuàng)建其他工具的多會像內(nèi)燃機(jī)安裝入各種汽車和動(dòng)樣，集成到各種軟件與硬件系統(tǒng)中，成品的基本能力單元，部署在各行各業(yè)。需要時(shí)間，也需要重新配置現(xiàn)有工作及身并不完善，但采用趨勢正在擴(kuò)大，大越多地被集成到寫作輔助、藝術(shù)設(shè)計(jì)、、編程服務(wù)、法律研究等領(lǐng)域的專業(yè)應(yīng)越來越多的專業(yè)應(yīng)用程序允許企業(yè)和個(gè)納入其工作流程中。。大模型能發(fā)揮出平臺的作用，連的技術(shù)，與人類建立起新型的協(xié)作關(guān)系。型超越特定性能閾值，可能會出現(xiàn)積極環(huán)，使它們能夠協(xié)助構(gòu)建工具，增強(qiáng)其景中的作用，并且降低創(chuàng)建此類工具所和專業(yè)知識門檻，進(jìn)一步加速大模型的合。大模型本身還可以幫助機(jī)器學(xué)習(xí)開型，為研究人員提供編碼輔助、數(shù)據(jù)標(biāo)成數(shù)據(jù)。10/24通用技術(shù)(如印刷、蒸汽機(jī)、內(nèi)燃機(jī))的特范圍廣、不斷改進(jìn)，并且產(chǎn)生了互補(bǔ)創(chuàng)，對于許多公司來說，組織系統(tǒng)可能需字、圖片、視頻到游戲，迅速占據(jù)網(wǎng)絡(luò)空間。圖消費(fèi)而非生產(chǎn)的用戶行為，正是通用技術(shù)滲透入。2.2.1市場滲透2.2.2成本下降就已經(jīng)超過了學(xué)術(shù)界，而且差距越來越大。它不再只是實(shí)驗(yàn)室里的點(diǎn)子和原型，而是更密切地與創(chuàng)新結(jié)合在一起的產(chǎn)品。推動(dòng)研發(fā)的不僅僅來自AI行業(yè)，它在向具體應(yīng)用轉(zhuǎn)化。在過去十年的下半葉，每項(xiàng)專利的技術(shù)類別(尤其是三級行業(yè)分類或四級行業(yè)分類)數(shù)量不斷增加。AI相關(guān)專利正在越來越多地涉及一些主流大型企業(yè)已經(jīng)開始投資及采用大模財(cái)富管理人員查詢和使用相關(guān)信息的方式。彭博則利用自己強(qiáng)大的數(shù)據(jù)資源，訓(xùn)練出型的金融大語言模型(LLMforFinance)。普華永16億次用戶訪問，是1月時(shí)訪問量(5.9億次)的近3倍。圖11：ChatGPT全球月訪問量激增。含桌面端與移動(dòng)端流量，全球數(shù)據(jù)。Similarweb(2023)生成式人工智能應(yīng)用所產(chǎn)生的內(nèi)容，從文得益于模型的改進(jìn)、算法的優(yōu)化、硬件性能的提升，大模型的訓(xùn)練與推理的單位成本正在持網(wǎng)絡(luò)達(dá)到相同性能所需的計(jì)算量，每16個(gè)月減少圖12：人工智能訓(xùn)練成本持續(xù)下降。從2020年GPT-3水平的人工智能成本年均下降70%，降幅大于此前預(yù)測的60%。按這個(gè)趨勢，到2030年，同等表現(xiàn)的人工智能的訓(xùn)練成本將降至30美元。ArkInvest(2023)用于生成圖畫的模型與語言模型有所不同，練成本更低至幾十萬美元，訓(xùn)練Diffusion模型甚至作品。11/242.2.3催生創(chuàng)新智能領(lǐng)域，風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)(VC)就分別投入了的估值出現(xiàn)了下滑，但這一領(lǐng)域逆勢提升。今年一季度，在風(fēng)險(xiǎn)資本投資大幅度下滑的情況美元，超過前兩年已完成的總?cè)谫Y額。Pitchbook(2023)計(jì)，這將推升全年的融資總額繼續(xù)上元)以外，Jasper.ai等5家企業(yè)已成為估值在服務(wù)企業(yè)正掀起新的熱潮，投資投資機(jī)構(gòu)(CVC)。SaaS云服務(wù)巨頭Salesforce旗技公司，在裁員的同域大模型，另外一方新物種公司?？萍季揞^職位列表中提及人工智能的占比。三月移動(dòng)平均數(shù)值。PredictLeads(2023)，是其本身能形成一個(gè)新行業(yè)，摧生，產(chǎn)生輔助共生的技術(shù)，又能吸引眾這一技術(shù)。大模型的訓(xùn)練和運(yùn)營，用型和進(jìn)行加速推理的云計(jì)算，相應(yīng)的器，架構(gòu)及軟件環(huán)境，這些底層技術(shù)I機(jī)器人和自動(dòng)駕駛的汽車。但變革之向現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，將掀起一場白領(lǐng)工業(yè)機(jī)器，AI也將驅(qū)動(dòng)。AI很多工作配備了副駕駛 駛MicrosoftSecurityCopilot。12/24爆發(fā)，正如當(dāng)年智能手機(jī)和那一大波應(yīng)用開發(fā)的熱潮。AI云計(jì)算及大模型成為新型基礎(chǔ)設(shè)施。英望從算力的代工廠，一躍成為大模型的目前，它已開放以下三大代工業(yè)務(wù)：Picasso學(xué)服務(wù)的人工智能正在吃掉軟件。幾乎所有的互聯(lián)訂閱模式，而不是廣告模式。美國商業(yè)市歷了且還在經(jīng)歷云服務(wù)對業(yè)務(wù)的提升，但務(wù)商會迅速擁抱人工智能。AI可能“拯救”其他潛在的通用技術(shù)。生元宇宙中的虛擬人更加生人工智能也在加快滲透先進(jìn)精密的制造，一個(gè)是極紫外光刻技術(shù)。英偉出現(xiàn)的時(shí)候，會為自己創(chuàng)造手機(jī)時(shí)，很少會有人想料保鮮技術(shù)的迅速普及，卻是可口可樂。務(wù)中語言類任務(wù)的占比。埃森哲(2023)2.3人工智能的經(jīng)濟(jì)分析，通用技術(shù)為提升了商業(yè)效率，形就業(yè)和收入分配帶來的影響，往往2.3.1鮑莫爾病與索洛悖論提升制造業(yè)與科技等部門的勞動(dòng)生產(chǎn)越低，其產(chǎn)品價(jià)格越來越便宜。但技教育、醫(yī)療、政府等依靠人力或深度部門的勞動(dòng)生產(chǎn)率，這些部門的單位會越來越高，推動(dòng)價(jià)格上漲。整體來步對勞動(dòng)生產(chǎn)率提升的效應(yīng)并沒有那13/24了索洛悖論。信息技術(shù)革命發(fā)展這提升勞動(dòng)生產(chǎn)率的往往是制造業(yè)和科技勞動(dòng)生產(chǎn)率部門，經(jīng)濟(jì)整體生產(chǎn)率提升甚至有所下降。這一點(diǎn)在通用技術(shù)開始顛覆既有行業(yè)的初期都發(fā)生過。整個(gè)經(jīng)濟(jì)的勞動(dòng)生產(chǎn)率，取決于它能否治得了時(shí)創(chuàng)造更多的就業(yè)機(jī)會，從而打破索洛悖論。這測目標(biāo)時(shí)間為至推動(dòng)生產(chǎn)率每年提高1.4個(gè)百分點(diǎn)，2.3.2白領(lǐng)危機(jī)與就業(yè)逆差來看，通用技術(shù)的大規(guī)模部期勞動(dòng)生產(chǎn)率提升帶來的效果并不明顯，產(chǎn)率的增長期后，它帶來的勞動(dòng)力的薪落后于生產(chǎn)率的增長。隨著人工智能這效率的通用技術(shù)與經(jīng)濟(jì)全面結(jié)合，尤其的效應(yīng)，可能對生產(chǎn)關(guān)系帶來更大的沖端倪。這種沖擊可能是正向的，知識工人工智能，提升工作效率，促成白領(lǐng)工徹底取代，人類工作崗位消失。歷史上曾經(jīng)發(fā)生過這種情況。當(dāng)年，Excel等來之后，淘汰了一些數(shù)據(jù)錄入和表格業(yè)，但是它又造就了基于數(shù)據(jù)分析的新生的比淘汰的職業(yè)數(shù)量更多。位。美國勞工統(tǒng)計(jì)局14/24影響跨越所有工資水平，其中高面臨更大的風(fēng)險(xiǎn)。此外，這種影產(chǎn)率增長較高的行業(yè)。大的編程輔助能力，甚至每望用自然語言提示人工智能生成想要的集的三個(gè)領(lǐng)域，硅谷、華爾街和咨詢行了去年一整年。衰退方面的原因，但它首先表領(lǐng)衰退”，在一定程度上反映出就業(yè)市的就業(yè)市場，那些更具成長性的職是首先被替代掉的。每增加一年從業(yè)年往是制造業(yè)或服務(wù)業(yè)的藍(lán)領(lǐng)；但如果一知識工作者。人類后天艱辛習(xí)得積累的在成為人工智能最拿手的本事。位消失，也會創(chuàng)造新的崗位需國人口普查局的職業(yè)描述中，現(xiàn)在有超失與創(chuàng)造，在同一時(shí)期并不平衡。在二早期，技術(shù)變革以大致相同的速度取代工智能的廣泛應(yīng)用，會不會加劇這一趨察。15/24一樣？的研究，發(fā)現(xiàn)在人工智能沿的用戶服務(wù)領(lǐng)域，分階段部署的結(jié)客理的數(shù)據(jù)。使用這種工具平均可以使每能具有的隱性知識，并幫助新員工進(jìn)AI戶情感，減少干預(yù)的要求，并提高了員工保留率。但為，這只是單個(gè)企業(yè)的初步調(diào)查結(jié)果，就業(yè)市場的情況。2.3.3新的數(shù)據(jù)要素，石油之于內(nèi)燃機(jī)，煤炭與天然當(dāng)前的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，依賴于不難獲取。人們擔(dān)心自然語言作為，是不是終有一天像石油一樣，被人類開采枯竭。大模型從設(shè)計(jì)上能調(diào)動(dòng)起人提供給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，產(chǎn)生了一，進(jìn)而提供智能化服務(wù)，所義為一種生產(chǎn)要素，人工智的最重要技術(shù)。，將來自人工智能的據(jù)是人工智能生成的，但在統(tǒng)計(jì)。型精調(diào)出來的較小模型，其模型相當(dāng)，而成本已經(jīng)降至進(jìn)大模型的對話作為精調(diào)的甚至優(yōu)于來自高質(zhì)量公共數(shù)16/24標(biāo)注數(shù)據(jù)。成數(shù)據(jù)所占的比重會越來越的大模型的語料數(shù)據(jù)，這樣練面臨信息的準(zhǔn)確性、可靠性和真實(shí)性切需要解決。3中國之路消費(fèi)者的通用大模型，這樣與目前最先進(jìn)的距。但就在國內(nèi)爭論是兩個(gè)月還是三年趕上靠性，而不是一味追求規(guī)模。主要大廠都不布大模型的技術(shù)參數(shù)，直接可比的可行性也。3.1脫鉤時(shí)代了美國。互聯(lián)網(wǎng)的底層技術(shù)，基本源于的應(yīng)用技術(shù)擴(kuò)散非常快，開發(fā)起來也更中國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)從模仿硅谷起步，接受的投資，面向龐大新興的國內(nèi)市場，在市場上市。當(dāng)時(shí)各方面基本上不存在卡各有千秋。中國在一些應(yīng)用方面已經(jīng)走列，如計(jì)算機(jī)視覺、算法推薦、智能風(fēng)物聯(lián)網(wǎng)，等等。但是人工智能最領(lǐng)先的學(xué)習(xí)方面，生成式人工智能主要的技術(shù)工智能全球通用的架構(gòu)。美國也最先從中發(fā)現(xiàn)了“涌現(xiàn)”的現(xiàn)象，掌握了做大藝。美國的創(chuàng)新機(jī)制方面也出現(xiàn)了一些了從非盈利到盈利，從獨(dú)立的初創(chuàng)企業(yè)到把自己“租”給微軟，借助科技巨頭的力量進(jìn)行創(chuàng)新，獲得了充沛的資金、算力、應(yīng)用場景。它能按照望，堅(jiān)定持續(xù)地進(jìn)行了一場大航海。對于微軟來說，這也是一個(gè)企業(yè)戰(zhàn)略與商業(yè)邏輯的一次完美動(dòng)自己云服務(wù)和軟件服務(wù)的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型。在商業(yè)層為等，都會推出自己的大模型，將大模的產(chǎn)品和服務(wù)結(jié)合起來。它們將首先滿對于大模型服務(wù)的需求。而那些初創(chuàng)企是訓(xùn)練一些特定領(lǐng)域的大模型，在此基花齊放的應(yīng)用產(chǎn)品。的，僅重點(diǎn)列舉，正式召開發(fā)布會或公開測試的時(shí)間，不包括此前發(fā)布的。右：即將發(fā)布的。不包括大學(xué)或研究機(jī)構(gòu)。未盡研究3.1.1算力落差國訓(xùn)練通用大模型，還是部署模型，對于中國企業(yè)來說，算力是一的算力基礎(chǔ)設(shè)施。英偉17/24先進(jìn)制程代工產(chǎn)能，并要求日本與荷蘭停售用于造先進(jìn)制程芯片的光刻設(shè)備。國內(nèi)科技巨頭的訪談紀(jì)要，透露了有限能買到的最先進(jìn)的芯片，英偉達(dá)收到的力主要仍然來自英偉達(dá)。由于確切數(shù)據(jù)不可得，表格展示的并非中國企業(yè)算力的全部。公司訪談的定制版，還是國產(chǎn)替代版，性能都與美國領(lǐng)跑企業(yè)擁有的存在顯著的算力落AI都落后于繼續(xù)加大。整體仍呈增長趨勢。如果再加上搭建算前美國大模型相對領(lǐng)先的微軟與谷歌在加大。亞馬遜的研發(fā)投入統(tǒng)計(jì)口徑略有不同，企業(yè)充滿壯志雄心，立志要做投入巨大，還因?yàn)樗懔Σ罹嗖荒芎唵蔚囟ㄐ栽街匾?，不能輕易掉線。這取決于程能力。大規(guī)模集群調(diào)度與部署上積累了18/24優(yōu)質(zhì)、多元、豐富的語言數(shù)據(jù)，對于大模型的智能水平至關(guān)重要。全球知識的主要載體是英最活躍和自由的知識體系，主要以英語表球最好的大模型，都會以英語為主要的語共語料庫包括了圖片、文字、視頻、音頻成了全球知識的公共品。而且語言與語言界限，在大模型所發(fā)現(xiàn)的語言基本結(jié)構(gòu)中，越來越準(zhǔn)確的通用翻譯將成公共品。僅建立起通用大模型的壁壘，在大模型時(shí)代那么明顯。圖書、網(wǎng)絡(luò)文本、社交問答、維基百代碼等。它們幾乎全部都是外文。為了ArXiv本越球?qū)W術(shù)又主要以英語為載體。據(jù)，但它們封存在不同的數(shù)據(jù)孤島之高質(zhì)量標(biāo)注的合規(guī)的開源數(shù)據(jù)集。圖文和涌現(xiàn)出通用的語言能力，不分中文與外于偏向海外數(shù)據(jù)，會導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)的偏見，國特色。未經(jīng)清洗的中文數(shù)據(jù)，可能因復(fù)文本，給本已捉襟見肘的算力平添壓會干擾大模型把注意力停留在正確的地生成出不那么正能量的內(nèi)容。這增加了調(diào)優(yōu)的工程量。的來源，其優(yōu)質(zhì)的原生語持續(xù)供給，更是一個(gè)值得關(guān)注的問題。語式，用戶對與其匿名聊天的兩個(gè)大型語言模型打分，評估孰優(yōu)孰劣。排EloLMSYSOrg023)19/24的道路。3.2.1算力多元化和集約化潮，訓(xùn)開發(fā)大模型服務(wù)，但無論在應(yīng)用層還是，都已經(jīng)遇到了算力瓶頸。短期內(nèi)為了化供給是一種選擇。合部署，充分發(fā)揮不同體系架構(gòu)的優(yōu)AI力、通用算能算力等綜合配給，才能很好地支撐各訓(xùn)練更長的時(shí)間，意味著“不擁有最大的基礎(chǔ)設(shè)施，還必須能夠長期可基本可以滿足需求。調(diào)度算法是有可能把全國甚至海外的各種算力統(tǒng)籌起來去訓(xùn)練的。算力短缺，訓(xùn)練階段可能比推理階段些，可以借助東數(shù)西算、東數(shù)西存、東數(shù)視西渲等。算力的統(tǒng)籌，支持算力驅(qū)動(dòng)科學(xué)學(xué)研家的計(jì)算需求密集地區(qū)，政府統(tǒng)一調(diào)市場之上的算力資源配置方式。如上海實(shí)現(xiàn)多地算力資源的共享和全市算力資用。”視頻大模型。相比語言大模型，視頻大模型與美國都是較新的領(lǐng)域。字節(jié)跳動(dòng)入局晚于其他巨頭，今年初才正式組建專門型團(tuán)隊(duì)。但字節(jié)引起了競爭對手的重視，經(jīng)是全球最大的短視頻平臺，擁有高質(zhì)或視頻，大量已經(jīng)標(biāo)注現(xiàn)成。字節(jié)還是中海外戰(zhàn)略最成功的，它有可能更好地利用全球人才。3.2.2大模型與大科學(xué)說是更加值得重視的。這方面需要持續(xù)AIAI學(xué)研究與企業(yè)和長期戰(zhàn)略結(jié)合起來，這要國家的力量。在現(xiàn)有的超算又需要發(fā)展大模型這樣的新型的科學(xué)施。大數(shù)據(jù)，大算力，大模型，大科AI舉國體制”。3.2.3漢語+的語料數(shù)據(jù)，包括漢語。國內(nèi)的十多場逐步形成，定制和加工語料數(shù)據(jù)的語料庫。權(quán)使用的數(shù)據(jù)集，才能建立起立足中20/24。3.2.4不輸在應(yīng)用場，后來的推廣和驗(yàn)證，都會以更快的大的規(guī)模在中國展開。中國工業(yè)門類齊互聯(lián)網(wǎng)發(fā)達(dá)，擁有多數(shù)國家無法比擬的的數(shù)據(jù)，擁有巨大的提升效率和創(chuàng)造需這幾年一直在煉制自己的大模型。全、千億以上參數(shù)規(guī)模的大模型數(shù)量，一，美國占了一半，這個(gè)比例可能量領(lǐng)先。。一方面是尚未看到既有成功案例，不風(fēng)險(xiǎn)太大。另一方面則是缺乏底層技術(shù)言大模型方面，而是在通用大模型的能力美國更大的應(yīng)用與市場空間。中國的一系，也預(yù)示了在中國發(fā)展垂直模型的空間，通用語言大模型。多的大模型。最近出臺的《生成式人工智能服務(wù)管理辦法(征求意見稿)》，也初模型的發(fā)展方向。消費(fèi)、實(shí)體經(jīng)濟(jì)中，蘊(yùn)藏和生成著豐富，垂直領(lǐng)域模型的訓(xùn)練成本不斷降低，的大模型可以進(jìn)行靈活的精調(diào)訓(xùn)練，迅人工智能的使用門檻，千行百業(yè)都將會開始，各家開發(fā)自己的大模型，方向線與細(xì)節(jié)會存在較大差異。但可以肯源與閉源的大模型，在中國都有可能的發(fā)展機(jī)會。能是最快的，尤其是在媒體、電商、游等領(lǐng)域。如果將人工智能技術(shù)使用頻次與低頻，將結(jié)果寬容度分為高容忍與低么高頻高容忍度的象限，會最快最具黏大模型。在中國，跨境電商的小賣家就是這個(gè)群體。他們提供大量SKU(庫存控制的最小單位)的貨品，賣給說著不同語言的客戶，沒有一一溝通。用不同語種撰寫不同貨品還介紹文案，甚至配上圖片，可以幫上他。買家也不會太在意那些小錯(cuò)誤，他們廉。21/24圖24：中國與美國發(fā)表論文側(cè)重點(diǎn)不同。StateofAI(2022)的地方，往往蘊(yùn)藏著大生意。這也客戶需要他們提供重度定制化的產(chǎn)品。一體化的中模型的挑戰(zhàn)所在，也是機(jī)遇的機(jī)會。結(jié)論與討論是對人類語言深層結(jié)構(gòu)機(jī)制的一次重是對智能的一次重要發(fā)現(xiàn)。正如當(dāng)代現(xiàn)的科學(xué)發(fā)現(xiàn)和技術(shù)突破一樣，這些持續(xù)的、大型的和精密的工程來實(shí)現(xiàn)生了智能，一種與人類智能能，一種用“碳基”智能一時(shí)還無法完智能，如概率性的知識、涌現(xiàn)的機(jī)制，釋新的發(fā)現(xiàn)時(shí)，一種可能是新的發(fā)現(xiàn)是要廣泛行而這一切中，。、勞動(dòng)收入、生產(chǎn)關(guān)系帶來的影響，理些假設(shè)和探討，如通用人工智能基本實(shí)幕”等社會正義與道德理論產(chǎn)生的新型的設(shè)置。與歷次通用技術(shù)革命相比，這不同，仍然需要觀察。人工智能大規(guī)模憂。人類是使用一種新的智能幫助自己急迫的問題與挑戰(zhàn)，并且調(diào)整和適應(yīng)新的變革，還是在研發(fā)和應(yīng)用更先進(jìn)的人過程中失控于新的超級智能，導(dǎo)致災(zāi)難發(fā)生，這是一個(gè)極為重大的時(shí)代命題，我們會繼續(xù)研究。的智能不同，相比基礎(chǔ)能底層技術(shù)的突破，極大降低了技術(shù)和確定性，也降低了試錯(cuò)的成本。開源的助中國企業(yè)加快應(yīng)用和部署。中國自主22/24聯(lián)網(wǎng)興起時(shí)的全球化不同，這一輪脫鉤工智能創(chuàng)新應(yīng)用，將會進(jìn)一步推動(dòng)中美，并且在相對平行的市場中各自發(fā)展出。 (全文完)引用及參考文獻(xiàn)AaronCourvilletionModels,RishiBommasanietal./abs/2108.07258[4]OnthePrinciplesofParsimonyandSelf-ConsistencyfortheEmergenceofIntelligence,YiMaetal/abs/2207.04630capabilitiesofBoikoetalicresearchDaniilA./ftp/arxiv/papers/2304/2304.05332.DannyDriess,etal./abs/2303.03378ompfinetuningSauravKadavath,etal/abs/2207.05221ngQuestionsFaithfully,ShenZheng,etL/abs/2304.10513eModelsTynaEloundouetal./pdf/2303.10130.pdf[11]LLMasARoboticBrain:UnifyingEgocentricMemoryandControl,JinjieMai,etal/pdf/2304.09349.pdfsforPre-trainingLanguageModel,LiangXuetal/pdf/2003.01355.pdfEvaluationBenchmark,LiangXuetal/2020.coling-main.419.pdf[14]CanGPT-4PerformNeuralArchitectureSearch?,MingkaiZhengetal./pdf/2304.10970.pdf[15]ANewEraofGenerativeAIforEveryone，sen/insights/technology/generative-ai[16]SparksofArtificialGeneralIntelligence:search/abs/2303.12712[17]VerticalSnapshot:GenerativeAI，Pitchbookhttpspitchbookcomnewsreports023-vertical-i[18]ArtificialIntelligenceIndex