AI大模型時(shí)代的到來(lái)，會(huì )加速第四次工業(yè)革命的進(jìn)程嗎？

5月18日，李彥宏在2023天津世界智能大會(huì )上發(fā)表了題為《大模型改變人工智能》的演講。

李彥宏認為，以ChatGPT和文心一言為代表的大模型，是自iPhone手機發(fā)明之后，信息科技領(lǐng)域最大的一次突破和創(chuàng )新。

過(guò)去，人工智能系統通常只能單一地執行特定任務(wù)，例如自動(dòng)駕駛或下棋。而大模型的出現改變了這一局面，使機器具備了更高的融會(huì )貫通能力和通用能力，從而打開(kāi)了廣泛的應用場(chǎng)景。

因此，李彥宏認為，大模型的興起標志著(zhù)人工智能方向的根本性轉變——從過(guò)去的辨別式人工智能向生成式人工智能的發(fā)展。以文心一言和chatGPT為代表的大模型可以帶來(lái)巨大的效率提升。

然而，隨著(zhù)大模型的崛起，人們也開(kāi)始擔心人工智能會(huì )導致大量工作崗位的消失，進(jìn)而引發(fā)大規模失業(yè)的問(wèn)題。

對此，李彥宏以歷史為例，指出每一次技術(shù)革命都會(huì )讓一部分工作崗位消失，比如背水工、馬車(chē)夫、打字員，但同時(shí)創(chuàng )造出更多新的就業(yè)機會(huì )。他通過(guò)蒸汽機、汽車(chē)和計算機的例子展示了這一點(diǎn)，強調技術(shù)的進(jìn)步會(huì )為經(jīng)濟帶來(lái)持續的增長(cháng)：

人工智能是堪比歷次工業(yè)革命的大浪潮，一定會(huì )創(chuàng )造全球經(jīng)濟的下一個(gè)增長(cháng)奇跡。

應當注意的是，相比人工智能帶來(lái)的挑戰，李彥宏說(shuō)，他更擔心的是人類(lèi)因為害怕技術(shù)而止步不前：

對于人類(lèi)來(lái)說(shuō)，最大的危險，最大的不可持續，并不是創(chuàng )新帶來(lái)的不確定性。相反的，我們停止創(chuàng )新，不發(fā)明不創(chuàng )造不進(jìn)步，按照慣性走下去，所帶來(lái)的各種各樣不可預知的風(fēng)險，才是人類(lèi)最大的威脅。

 

以下為李彥宏演講實(shí)錄：

各位領(lǐng)導、各位嘉賓：

我今天給大家帶來(lái)的題目叫做《大模型改變人工智能》。剛才龔克也講了，人工智能在過(guò)去這半年當中，受到的關(guān)注度比以前高了很多，最主要的是因為出現了生成式的人工智能。而生成式人工智能底層技術(shù)，實(shí)際上就是大模型。

那么大模型為什么會(huì )改變人工智能呢？是大算力、大模型、大數據，導致了智能涌現，什么叫智能涌現呢？過(guò)去的人工智能是，我想讓機器學(xué)會(huì )什么技能，就教它什么技能。教過(guò)的有可能會(huì )，沒(méi)教過(guò)的就不會(huì )。大模型出現所謂的智能涌現之后，以前沒(méi)教過(guò)的技能，它也會(huì )了。這就是為什么有人講，我們現在朝著(zhù)通用人工智能方向發(fā)展。

與此同時(shí)，人工智能發(fā)展方向從辨別式走向生成式。什么叫辨別式？我們過(guò)去比較熟悉的人工智能的應用，基本上都是辨別式。比如說(shuō)人臉識別，過(guò)來(lái)一個(gè)人，我識別這個(gè)人是誰(shuí)，或者不是誰(shuí)。這個(gè)是典型的辨別式。搜索引擎也是典型的辨別式人工智能。用戶(hù)輸入關(guān)鍵字或者一段話(huà)，他要找的東西，我們在全網(wǎng)進(jìn)行匹配，哪一個(gè)網(wǎng)頁(yè)，哪一段內容是他需要的，這是辨別式人工智能。

什么叫生成式人工智能？今天我想寫(xiě)一份申請書(shū)，你給我寫(xiě)一下?；蛘哒f(shuō)，我周末請客，10個(gè)人，需要出一份菜單，這個(gè)無(wú)所謂對錯，但是它能給你一些感覺(jué)，給你一些創(chuàng )意，給你一個(gè)好的基礎去發(fā)展你的思路?；蛘哒f(shuō)，給我畫(huà)一幅車(chē)水馬龍的圖片。這種東西，過(guò)去人們不覺(jué)得是人工智能應該做的事，現在可以做了。

那么這樣會(huì )導致什么呢？導致人們的工作效率大幅度地提升。比如說(shuō)，在內容創(chuàng )作、客戶(hù)服務(wù)、翻譯這些工作，它的效率會(huì )大幅度地提升。所以我們也看到，很多研究機構都認為，在未來(lái)的10年，很多工作它的效率會(huì )成倍成倍的提升。同時(shí)也帶來(lái)一些擔心，是不是這樣的效率提升，會(huì )使得很多人的工作就沒(méi)了？這些人工作丟掉之后，會(huì )不會(huì )給我們人類(lèi)帶來(lái)不可預知的問(wèn)題。

其實(shí)這個(gè)事兒我也講過(guò)很久，最好的去探知答案的方法，實(shí)際上是回顧過(guò)去。因為很多人也覺(jué)得，人工智能是第四次產(chǎn)業(yè)革命的標志，我們可以看看之前的產(chǎn)業(yè)革命都取代了哪些工作？

200年前，從井下背水的工作基本上消失了。第一次產(chǎn)業(yè)革命是蒸汽機的發(fā)明，蒸汽機發(fā)明第一個(gè)應用就是采礦的水，怎么能夠把它用機器弄上來(lái)。井下背水這些工作的消失，帶來(lái)了什么？我們來(lái)看一下，實(shí)際上產(chǎn)生了很多新的工作。

這100年，我們看到世界人口出現了高速增長(cháng)，跟之前的一兩千年人口增長(cháng)速度相比，快了很多。與此同時(shí)，人均GDP也幾乎是在同樣地快速增長(cháng)。這說(shuō)明什么？說(shuō)明雖然有些工作機會(huì )沒(méi)了，但是更多的機會(huì )出現了。人們工作效率的提升，可以養活更多的人，而每個(gè)人的生活又變得比以前更好了。從井下背水那個(gè)工作，真的不是什么好工作。

100年前，馬車(chē)夫的工作消失了。這張圖片是1913年紐約第五大道的一張圖片，這張圖片里幾乎已經(jīng)全部都是汽車(chē)，只有一輛馬車(chē)。那會(huì )兒，紐約到處都是賣(mài)馬肉的，馬也沒(méi)用了，后來(lái)出現了很多新的工作。1900-1990接近90年，同樣的規律，世界人口繼續高速增長(cháng)，每一個(gè)人創(chuàng )造的價(jià)值繼續高速地增長(cháng)。

30年前，我們這一代人親身經(jīng)歷，也就是我大學(xué)畢業(yè)前后，什么工作消失了？打字員的工作消失了?，F在年輕一代沒(méi)有見(jiàn)過(guò)打字機的，但也出現了很多新的工作。同樣的規律，世界人口繼續高速增長(cháng)，人均GDP繼續高速增長(cháng)。

歷史雖然不會(huì )重復，但是確實(shí)有它的規律。那么這一次，為什么那么多人會(huì )擔心AI會(huì )讓工作機會(huì )減少呢？我覺(jué)得是因為，大家能夠看到現在的工作會(huì )消失，但是我們看不到什么新的工作機會(huì )會(huì )被創(chuàng )造出來(lái)。就像100年前、200年前那些人，看不到后來(lái)產(chǎn)生的新的工作機會(huì )一樣。我個(gè)人是屬于樂(lè )觀(guān)派，我不擔心大模型會(huì )導致人類(lèi)工作機會(huì )減少、生活會(huì )變差。

那么大模型怎么重新定義的人工智能？剛才萬(wàn)鋼主席也講了，人機交互的方式發(fā)生了變化。其實(shí)過(guò)去幾十年信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，人機交互的方式發(fā)生了三次變化。

更早我們就不說(shuō)了，命令行是我讀大學(xué)讀研究生的時(shí)候，主要的工作界面。人機進(jìn)行交互，是通過(guò)命令行。我輸入一個(gè)命令，它給我想要的反應。我當時(shí)覺(jué)得這個(gè)東西效率很高，但是大多數人不會(huì )這種操作。

更簡(jiǎn)單的人機交互方式是什么？是圖形用戶(hù)界面（GUI）。這個(gè)起碼很多人能看懂了，比第一個(gè)要更友好一些。但它仍然不是最自然的交互方式。我要想搞清楚怎么重設一下電腦的自動(dòng)睡眠時(shí)間，我得經(jīng)過(guò)四級菜單，一層一層地點(diǎn)進(jìn)去，才能找到這個(gè)位置。有多少人能記住四級菜單以后，每一個(gè)功能在哪？

人工智能的誕生，讓我們可以用自然語(yǔ)言跟電腦進(jìn)行交互。當我有需求的時(shí)候，比如說(shuō)我想查一下上個(gè)月，2023年4月，我的公司每一個(gè)產(chǎn)品線(xiàn)，有哪些產(chǎn)品的毛利率超過(guò)了疫情前的水平？這樣一個(gè)課題，在過(guò)去很可能需要我的助理花半天一天的時(shí)間才能獲得。今天，如果計算機懂你的自然語(yǔ)言，一秒鐘之內就可以給你一個(gè)表格。

大模型也會(huì )重新定義營(yíng)銷(xiāo)和客服。其實(shí)道理很簡(jiǎn)單，就是誰(shuí)擁有最佳的跟客戶(hù)溝通的方式，誰(shuí)就會(huì )擁有這個(gè)客戶(hù)。這個(gè)道理不是因為AI的產(chǎn)生，不是因為大模型的產(chǎn)生，只不過(guò)技術(shù)使得我們實(shí)現的可能性，變得比以前多了很多。今天即使你有70億個(gè)客戶(hù)，你的每一個(gè)客戶(hù)也都可以有一個(gè)專(zhuān)屬的7×24小時(shí)的、什么都知道的助理去服務(wù)他。

大模型是一個(gè)基礎，大模型之上會(huì )有各種各樣人工智能的應用。最近這段時(shí)間討論比較熱的是，AI時(shí)代的原生應用到底長(cháng)什么樣子？我給大家舉幾個(gè)例子：

比如說(shuō)像DoNotPay，這是什么呢？比較典型的應用場(chǎng)景是人工智能律師。比如說(shuō)，你在美國開(kāi)車(chē)超速了，超速之后警察給你一個(gè)罰單，一般交幾百塊錢(qián)。其實(shí)你可以不交，你請一個(gè)律師幫你打官司，就可以不交了。但是請一個(gè)律師的錢(qián)，可能是罰單錢(qián)的兩倍，所以你不請了。今天請AI當律師，你就可以不交那個(gè)錢(qián)。

Jasper是營(yíng)銷(xiāo)創(chuàng )意的生成工具，你的公司想要出什么樣的創(chuàng )意，它來(lái)幫你出，所以效率高很多。

Speak是韓國的軟件應用，實(shí)際上是教你學(xué)外語(yǔ)的，模擬各種場(chǎng)景，你要到餐館點(diǎn)餐，跟對方談判，你要跟對方怎么交互，上百種語(yǔ)言都可以做得非常好。

對于百度來(lái)說(shuō)，我們的大模型叫文心一言，兩個(gè)月之前發(fā)布的，應該說(shuō)是在全球大廠(chǎng)當中是第一個(gè)發(fā)布的。之所以我們要盡快地發(fā)布出來(lái)，是因為市場(chǎng)有非常強的需求。目前有200多萬(wàn)的用戶(hù)在排隊等待進(jìn)行測試，也有十幾萬(wàn)家企業(yè)希望接入文心一言進(jìn)行測試。

當然百度在這方面的投入，實(shí)際上不是剛剛開(kāi)始的，不是這半年才開(kāi)始的。我們從2019年發(fā)布了文心大模型的1.0，到現在已經(jīng)有四年的時(shí)間。更早的時(shí)候，我們從2013年左右就開(kāi)始人工智能投入了。

人工智能之所以有這么大的變化，其實(shí)不僅僅是它的應用場(chǎng)景的變化，實(shí)際上背后的技術(shù)棧也發(fā)生了非常根本的變化。

我們每個(gè)人都熟悉的IT的技術(shù)棧是這三層，底層是芯片層，典型的公司是英特爾、AMD、高通，它的芯片叫做CPU；中間層是操作系統，在PC時(shí)代就是Windows，在手機時(shí)代是安卓和iOS；上面是應用層，PC時(shí)代所有的人都給Windows開(kāi)發(fā)軟件，在移動(dòng)時(shí)代所有的人都給安卓和iOS開(kāi)發(fā)應用。

今天人工智能時(shí)代的到來(lái)，改變了這個(gè)格局?，F在的IT技術(shù)棧變成了四層，底層仍然是芯片層，但是主要的芯片已經(jīng)不是CPU，而是以GPU為代表的，新一代適合并行大規模浮點(diǎn)運算的芯片。上面我們叫做框架層，就是深度學(xué)習的框架，像百度的PaddlePaddle飛槳，Meta的PyTorch，谷歌的TensorFlow都是在這一層。再上面一層是模型層，今天的ChatGPT、文心一言等等，這些是屬于模型層，以后AI時(shí)代的原生應用，都會(huì )基于大模型來(lái)進(jìn)行開(kāi)發(fā)。

這方面百度有比較明顯的優(yōu)勢，我們在四層當中每一層都有比較領(lǐng)先的產(chǎn)品，比如說(shuō)芯片層有昆侖芯。這個(gè)也做了有十年之久，最早是因為搜索應用需要，我們買(mǎi)別人的芯片，畢竟太貴了，所以自己開(kāi)發(fā)了?？蚣軐邮秋w槳，飛槳今天在中國的市場(chǎng)份額第一。在模型層是文心大模型，其實(shí)除了文心一言，它是對標ChatGPT的之外，我們還有很多行業(yè)大模型，如交通大模型、能源大模型等。應用層的話(huà)，像百度搜索等都是我們比較領(lǐng)先的應用。

這四層都有比較領(lǐng)先的產(chǎn)品或者技術(shù)，有什么好處呢？就是你可以進(jìn)行端到端的優(yōu)化，每一層可以給其他層反饋，根據這些反饋你可以綜合的、統籌的去考慮怎么優(yōu)化。

百度在芯片層的布局，就是昆侖芯，我們已經(jīng)有兩代產(chǎn)品，幾萬(wàn)片的部署，無(wú)論是公司內還是公司外都在應用。昆侖芯第三代，會(huì )在明年年初上市。

在框架層，飛槳的框架在中國人工智能領(lǐng)域已經(jīng)有了500多萬(wàn)開(kāi)發(fā)者，也越來(lái)越獲得大家的認同。

模型層剛才講了文心一言，在各種使用場(chǎng)景都有不少的應用。未來(lái)，我相信會(huì )有更多的應用會(huì )基于文心大模型開(kāi)發(fā)出來(lái)。

在應用層大家比較熟悉的是百度的搜索，百度不可能在應用層什么都做，我們除了搜索之外，還做了跟交通有關(guān)的應用。交通也是非常復雜，而且影響非常廣泛的方向。

百度做的其實(shí)主要是兩件事，一個(gè)是自動(dòng)駕駛，或者是無(wú)人駕駛的技術(shù)，一個(gè)是智能交通。無(wú)人駕駛我們做了有十年時(shí)間，現在在武漢、在重慶都可以進(jìn)行商業(yè)化的無(wú)人的運營(yíng)。智能交通我們也做了有好幾年了，在不少城市都證明了效果，通過(guò)智能的調整紅綠燈變燈的時(shí)間，可以讓我們的城市的交通效率有15%到30%的明顯提升。五一長(cháng)假之前最后一個(gè)工作日，很多人也注意到，北京是大堵車(chē)，從二環(huán)到五環(huán)，甚至在六環(huán)都是紅的，唯一一片綠的是亦莊，亦莊有智能交通的人工智能系統，可以動(dòng)態(tài)調整交通流，所以效率確實(shí)是被證明有明顯的提升。

我們也很期待未來(lái)在大模型之上，會(huì )有各行各業(yè)各種應用能夠找到好的應用場(chǎng)景，能夠獲得效率大幅度的提升。

最后，我想說(shuō)對于人類(lèi)來(lái)說(shuō)，最大的危險，最大的不可持續，并不是創(chuàng )新帶來(lái)的不確定性。相反的，我們停止創(chuàng )新，不發(fā)明不創(chuàng )造不進(jìn)步，按照慣性走下去，所帶來(lái)的各種各樣不可預知的風(fēng)險，才是人類(lèi)最大的威脅。這就是為什么，百度在這么多年長(cháng)期持續的在人工智能方面進(jìn)行投入，也是我們?yōu)槭裁匆寻俣鹊氖姑?，在多年前就定義成“用科技讓復雜的世界更簡(jiǎn)單”。

謝謝！

 

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