騰訊科技Hi Tech Day暨2023數字開物大會12月14日北京舉行

騰訊科技訊 12月14日,以“智能涌現 數開萬物”為主題的騰訊科技Hi Tech Day暨2023數字開物大會在北京國家會議中心召開,騰訊科技邀請知名院士、知名經濟學家、知名大學教授、研究院院長、產業大咖、互聯網大廠高管、知名科技領域頭部企業高管、產業數字化轉型企業高管等共話AI趨勢。

大會開場,騰訊新聞運營總經理黃晨霞發表主辦方致辭。她回顧了2023年新技術的涌現發展,并提出如何讓這些新技術打開真正的產業變革之門,為人類社會創造更多的福祉的思考。黃晨霞表示,在應用落地的路上,我們要厘清大模型的基礎還有哪些卡點、AI與產業結合的可能性以及AI產品的潛在形式。

在本次大會上,與會嘉賓們首先通過主題演講,從算力、數據、治理這幾項AI基礎設施議題出發,對中國大模型產業的地基現狀和未來目標展開了深入剖析與分享。

演講主題覆蓋算力瓶頸的解決路徑、數據共享的基本框架、數據治理的核心卡點。在大會的第二篇章,業界人士、投資人及專家深入大模型落地的過程,拆解變革發生的形式和產業落地的具體方法,通過三場圓桌論壇,嘉賓們圍繞AI對產業和用戶帶來的種種潛在影響和可能性各抒己見。

一、無限可能:今天涌現的信息會通往無數的未來

“如何讓這些今年新涌現出的技術打開真正的產業變革之門,進一步為人類社會創造更多的福祉?這個問題潛藏著太多可能性和模糊之處?!?這正是這次問題探討的契機,即通過嘉賓的討論去厘清2023年爆發的新技術在未來的可能性。

騰訊新聞運營總經理黃晨霞認為,2023年的技術進步“不同尋?!?,可以稱為新一輪工業革命的起點。針對當下展現出無窮潛力的AI技術,她提出了三個問題:“通往AGI的路上,我們還需要邁過哪些障礙?“、”大模型將如何嵌入行業?“以及“AI所帶來的前所未有的能力將帶來什么產品上的可能型”。

針對大家面對新技術時的矛盾心態,黃晨霞認為焦慮可以理解,但不應導向貿然行動,而是應該更深入地進行思考。對于復雜問題的解法,黃晨霞表示,雖然我們面對的著諸多的挑戰,但在討論這些問題的過程中,涌現的信息會通往無數的未來。

騰訊科技Hi Tech Day暨2023數字開物大會12月14日北京舉行

2023年對于科技產業和人類未來的特殊意義,科智集團董事長、數字開物創始人黃超在主辦方主題演講中也表示,2023年是全球數字科技領域重要的變革之年,也是中國數字經濟篤定前行的提速之年。在這樣的科技革新背景之下,數字化正在成為中國經濟社會一種變革性力量。

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二、AI算力:中國已經有了能和A100對標的GPU生產能力

針對AI發展的硬件基石:算力的構建,國資委科技強國智庫專家委員會主任、中國科學院教授廖奇為發表“中國芯賦能智能算力,助力數字經濟高質量發展”的主題演講,分享了目前國內解決算力瓶頸的最新實踐和進展。

進入AI時代,GPU和廣義AI芯片逐漸取代CPU成為算力發展的核心。在中美大國博弈、芯片出口限制層層加碼的環境下,中國如何在GPU的研發和制造方面破局? 廖奇為認為,廣義的算力才決定了一個國家未來真正的競爭實力。

除了硅基芯片以外,中科院目前還有幾個方向正在推進,包括量子芯片、仿生神經網絡芯片的設計。但廖奇為也強調稱,中國已經有了自己的GPU設計生產能力,并進行了產業化的布局。經過其團隊的努力,已經突破自主RPP架構技術難關。其團隊“通過14納米常規的GPU工藝生產出的芯片,已經可以與NVIDIA的A100對標。作為一種低能耗、低成本、高集成的解決方案,該GPU跟NVIDIA同類芯片相比,邊緣計算甚至可以達到1/27的能耗比?!绷纹鏋檫€表示,這一GPU芯片的第二代正在進一步研發,很快就會流片。

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三、數據:只有安全流通的數據才有價值

數據是AI發展的另一個重要基石。近日微軟發布的最新小模型Phi-2就通過優化數據供給,使其能力提升至比它大25倍的大模型同等的水平。而中文數據在大模型發展中的利用還遠未達到充分。

對此,中國人民大學交叉科學研究院院長、教育部長江學者、特聘教授楊東教授發表了主題演講“從數據大國到數據強國:數據要素在經濟發展中的角色”,試圖厘清中國數據應用方面的諸多卡點,并豎起了向數據強國轉換的道標。

針對大模型為何沒有在中國最早出現的問題,楊東指出,過去移動互聯網時代,中國存在嚴重的數據風險主義。為什么大模型不能及早地產生和發展?主要原因不在于算力,也不在于算法,在于數據沒有互聯互通。

為了解決數據壟斷,開放共享度低的問題,楊東提出,要建立基于三權的數據收益分配機制。 針對目前來自用戶的數據確權困難問題,楊東將其比喻為數字時代的“土改”,要讓數據變成“能夠獲得價值的利益公平合理地分配給多元的流通主體”。這樣無論是個人、企業還是政府,都可以在數據價值創造過程中做出貢獻,獲得收益分配。針對數據的重要性,楊東表示“十年后的今天,數據要素層可能會成為我們的主體和根本的未來經濟發展的核心驅動力量”。

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數據流通的基礎是數據安全。只有在保障隱私和版權的基礎上,產生于每個用戶的數據才能被放心地使用和商業化。

對此,中國信息通信研究院云大所大數據與區塊鏈部主任姜春宇在此次大會上發表了主題為“AI數據治理發展思考”的演講。

針對安全和隱私的風險、生成內容、合成內容如何管理、大模型的幻覺問題這些數據應用中的核心風險點,姜春宇表示需要構建全生命周期的數據安全與隱私的保護能力,覆蓋整個訓練過程。

針對幻覺問題,“不同的領域真實性、準確性可以有些規則約束,內容生成要求、監測機制和真實性評估,有害性問題可以通過內容識別和過濾自動檢測+人工審核”,但目前國內這些領域都處于空白階段,亟需被完善。

據姜春宇表示,信通院正在撰寫一本人工智能數據治理的白皮書,目的就是建立這一領域的方法和規則體系。

除了安全方面的提升,姜春宇還強調了數據質量的價值:沒有好的數據,模型的能力肯定會有所欠缺。目前的現狀是國內IT發展路徑是先污染后治理,所以質量普遍偏差,需要有數據質量相關的評價維度變化,提升數據質量的工藝和工程能力需要加強。

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四、AI+產業:漸進式創新在B端落地,顛覆式創新在C端大放異彩

在解決大模型基礎問題的同時,產業方面的應用和實踐已經被提上日程。在這一新技術所展現出的強大可能性之時,整個產業將如何被改變可能是當下一般企業最為關注的問題。對此,竹間智能總裁兼COO孫彬在“AI大語言模型爆發的產業變革”的發言中,分享了他作為AI變革一線企業家的見解。

孫彬表示,大語言模型把生產力的三要素解決了,因此它一定會在To B端帶來被使用的生產力。這一生產力后續的承載模式就是以大語言模型為基礎的數字員工,它是成本和效率完美的結合體。因為大模型能為企業提效,誰也無法阻擋這一趨勢。孫彬認為“作為甲方和行業從業者都應該記住,不能變成大模型的業務不是好業務?!?/p>

對于企業使用AI大模型,孫彬建議采用外部購買和聯合建設的方式,如果不是行業頭部企業,沒有自己足夠的IT開發實力的企業,不建議去做自研開發。對于大語言模型未來的發展,孫彬認為,它會變成大家的工作依賴、能力依賴和生活依賴,就像現在手機成為大家的依賴一樣。

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由AI可能攪亂自己的工作和生活引發“AI焦慮癥”在今年從企業家到職員間都開始流行,焦慮的根本就在于害怕被新技術顛覆。對此,昆侖萬維董事長、CEO方漢先生,英諾天使基金合伙人王晟以及騰訊科技《AI未來指北》欄目主理人郭曉靜就“生成式AI的爆發會帶來顛覆式的創新還是漸進性迭代?”這個問題展開了討論。

對于AI帶來的顛覆,王晟表示,一個新的技術范式從產生到變得成熟有其時間點,明年可能是應用的元年。但今年絕對不是這個時間點,今年是Infra(基礎設施)之年。他進一步說明,AI和產業的結合并非剛剛開始,大模型只是拓寬了融合可能,但在業務模式未改變的情況下,這種進步依然會是漸進的。

對此,方漢補充說:“漸進式創新會在B端落地比較快,顛覆式創新是在C端大放異彩?!彼J為AI這波浪潮一定會從小企業中誕生新的C端巨頭。

對于最近廣受討論的AI Native(AI原生)這個概念,兩位嘉賓也表達了非常明確的觀點。方漢認為“AI Native完全是一個偽命題?!巴蹶蓜t認為AI就是一個工具,也是過去應用的延伸,和Native關聯有限。

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五、AI+工業:并非所有企業都需要,落地要靠專家模型

對于很多走得更快的公司而言,AI早已是一個非常熟悉的概念,大模型的出現更多的,是帶來了AI能力的躍遷和形式的變化。因此面對這次AI浪潮,他們可能已經有了比較明確的路線和思考。但對于制造業來講,大模型這個概念更加陌生和遙遠。上一波數字化變革還沒有消化完全,就要面對新的技術范式轉變。是否要變,何時要變是制造業從業者面對的第一個難題。

雖然AI帶來的數字化轉型趨勢已經非常明顯,但作為企業應該如何落地,行業中目前主流的解決方案是什么?思謀科技SmartMore聯合創始人劉樞作為AI在工業實踐中實踐者,通過“IndustryGPT:工業大模型的實踐與思考”的主題演講,提供了他的解決方案。

劉樞表示,通用大模型雖然已經很好,但面對專業領域、專業知識還是相對匱乏的,能力也是需要提升的。因此在真正工業場景落地的時候,還需要對應的模型,也就是IndustyGPT。

解決專業知識的方式就是提供只有行業才有的專業數據。在訓練IndustryGPT的時候,劉樞的團隊收集了大概500億Tokens的原始數據,相當于10萬個博士的閱讀量。除此之外,為了應對工業具體的場景,他們精簡了上下文長度,讓模型的輸出更符合操作的要求。

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為讓業界更了解AI與制造業融合的前沿觀點,中國工業互聯網研究院智能所副所長顧維璽、北京信息化和工業化融合服務聯盟理事長閆同柱、中工互聯科技集團董事長智振與騰訊云智能制造首席專家邴金友帶來一場精彩的主題對話:“大模型是制造業數字化轉型方向的必選項嗎?”

閆同柱表示,對不同的企業大模型的意義也有所不同。高端制造業積極擁抱是因為高端制造業本身對知識的要求比較密集,大模型起到的是優化作用,有比較大的價值。但傳統制造業來說,它的數據量不大,而大模型的門檻相對比較高,投入產出比并不那么明確。

騰訊云智能制造首席專家邴金友認為,工業企業在接納大模型方面存在兩個問題,一是成本問題,數據散,模型訓練成本高;二是幻覺問題,工業里面要么是經濟產出,需要100%正確,大模型難以達成。

針對邴金友提到大模型的幻覺問題,中工互聯科技集團董事長智振表示,現在工業大模型已經能夠做到的專家系統100%無害化,90%以上的準確度。具有落地的基礎。

雖然現階段大模型并不能適用所有工業場景,但其擅長的場景已經有了很多落地的實例。邴金友表示,在客服,流程管理、人力資源、營銷、內容產出和設計方面大模型的使用已經有了廣泛的實踐。

對于大模型對工業的意義,閆同柱還提出了另一個角度,他表示中國工的工業知識和工業數據在很多地方都因為人才離職被遺失了,并沒有轉化為企業的知識資產,所以很多創新都是在重復造輪子,但大模型的出現可以更有效的將經驗數據轉化為可用的知識資產。

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六、AI+產品:AI會解決關鍵節點問題,圖像處理類應用可能出西安首個爆款

自從大模型誕生之始,GPT會替代搜索,文生圖軟件將重塑攝影繪畫軟件等預測就一直不絕于耳。但現在看到的更多的是融合而非顛覆,大模型和各個應用場景的關系更多變成了互相融合,融合也是一種改變,對于想尋找機會的創業者來講,抓住被AI改變最大的場景,就可能尋到一片新的藍海。

騰訊科技創作者胡俊、昆仲資本投資副總裁陳希、清華大學交叉信息學院助理教授袁洋、木牛機器人CEO郭林與騰訊科技創作者、互聯網基金公司AI業務負責人張仁杰在對“哪些應用場景最先被AI改變”的討論中開始了一場AI機遇的富礦勘察。

陳希先分析了AI的產業圖景,他把AI分成了三層:基礎大模型層、中間層和應用層,基礎大模型層是壁壘最高的,應用層是最有發展機會的。

應用層有哪些機遇?袁洋認為,大模型更擅長system1的思維方式,但現在通過對大模型思維流程的調整,更復雜的領域,如醫療、教育和法律也有被覆蓋的可能。這些領域的價值是很高的。郭林認為,在場景落地中AI解決不了所有問題,但會解決關鍵節點問題。

與過往的產品不同,大模型的場景覆蓋更廣。陳希表示,大模型時代產品的特點就是沒有辦法特別明確地說To C還是To B,它既能讓C端用戶玩起來,也能夠在B端產生價值。同時,這也是張仁杰在試用過市面上比較火的AI產品后的感受。在Killer App的現狀和未來方面,他認為ChatGPT在海外已經算是Killerapp了,但國內還沒有。這主要是因為國內普通用戶的使用場景很難跟AI結合。對于未來,他認為普通C端用戶對圖像處理類應用有更強需求,可能會出現第一個爆款。

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