推动大模型从通用到产业化应用

“大模型让机器在处理数据时，具有处理数据（文本）中所包含的人类知识的能力，这将给产业带来巨大的影响。”在近日召开的京东全球科技探索者大会上，中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长张钹表示，有了大模型之后，机器完成特定任务的质量会提高很多。

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“人工智能的发展与人才培养有异曲同工之处。”京东探索研究院院长何晓冬解释，通用大模型让人工智能接受了“通识教育”，产业的“历练”又让它进一步接受从“通才”到“专才”的培养。

通用大模型具备融入产业、推动产业高质量发展的基础能力已成为业内共识。那么，应该如何推动人工智能通用大模型的产业化应用呢？

夯实理论基础是关键

第一代人工智能产业开始于20世纪60年代。由于需要人工输入知识，费时费力，加之当时计算机的算力有限，因此当时人工智能产业没能发展起来。第二代人工智能产业以数据为核心驱动力，已经在金融、教育、交通、医疗等领域取得较为广泛的应用，但由于算法不安全、不可控、不可靠等缺点，其产业发展也遇到一些困难。

通用大模型的出现开启了第三代人工智能产业时代。与第一、二代人工智能产业局限于特定任务、特定领域不同，第三代人工智能产业有可能打破“单领域、单任务”的限制。张钹表示，第三代人工智能有望改变现阶段人工智能缺乏通用理论基础的现状。

因此，建立可解释的人工智能理论是抓住第三代人工智能产业发展机遇的关键。有了理论基础，就有可能发展安全、可信、可控、可靠、可扩展的人工智能技术。“要提高通用大模型的专业性和忠实度，减少不切实际的答案，就需要在模型构建时‘灌输’来自现实的知识，并进行产业‘演习’。”何晓冬介绍道。

把应用场景拓展到新维度

“人工智能大模型的价值需要体现在产业应用中。”何晓冬表示，人工智能行业在不断打磨大模型，解决知识深度、内容准度、模型迭代、安全可控等难题的同时，还在不断拓展其产业应用的维度。让人工智能拥有“身体”正成为业内人士探索的方向。

当前，人工智能拥有虚拟身体已不鲜见。“语言大模型开始了多模态数字人交互的发展阶段。”何晓冬介绍，数字分身技术正在不断演进，用一句话就可以实现虚拟肢体的驱动，一些需要较高智能的职业也开始拥有数字分身。

多模态数据处理能力的提升，将使得人工智能的“身体”从数字世界走进现实世界。“业界称之为具身智能。目前，具身智能比较初级的应用包括物流领域从事智能分拣工作的机械臂等。”何晓冬表示，让大模型驱动机械臂等实体的模式将把人工智能的应用场景拓展到新的维度。