图片来源:视觉中国
界面新闻记者 | 崔鹏
(资料图片)
5月26日消息,百度创始人、董事长兼CEO李彦宏在2023中关村论坛发表演讲称,他认为这是一个以大模型为核心的人工智能新时代,大模型改变了人工智能,大模型即将改变世界。
李彦宏认为,大模型重新定义了人机交互,自然语言人机交互会带来提示词革命;大模型会重新定义营销和客服;大模型会催生AI原生应用。
李彦宏表态称,百度要做第一个把全部产品重做一遍的公司,不是整合也不是接入,是重做。
他还提到了人工智能技术在飞速发展过程中,可能会出现对人类不利的方向,需要防止失控。
以下是部分演讲实录:
最近一段时间,人工智能再次成为人类创新的焦点,越来越多的人认可第四次产业革命正在到来,而这次革命是以人工智能为标志的。
之所以成为焦点,是因为大模型,大模型成功地压缩了人类对于整个世界的认知,让我们看到了实现通用人工智能的路径。
当下,我们正处在全新起点,这是一个以大模型为核心的人工智能新时代,大模型改变了人工智能,大模型即将改变世界。
为什么说大模型改变人工智能?
因为大算力、大模型、大数据,导致了“智能涌现”。什么叫智能涌现?过去的人工智能是,我想让机器学会什么技能,就教它什么技能。教过的有可能会,没教过的就不会。大模型出现“智能涌现”之后,以前没教过的技能,它也会了。
与此同时,人工智能发展方向从辨别式走向生成式。什么叫辨别式?搜索引擎就是典型的辨别式。什么叫生成式?用AI进行文学创作,写报告、绘制海报等等,这些都是生成式。
生成式AI,会让工作效率大幅度提升。有研究机构认为,在未来10年,知识工作者的效率可以提高4倍。
那么大模型怎么重新定义人工智能?
第一,大模型重新定义了人机交互。过去几十年,人机交互方式发生了三次变化:
比如,命令行是我读大学读研究生的时候,主要的工作界面。我输入一个命令,它给我想要的反应。我当时觉得效率很高,但是大多数人不会这种操作。
更简单的人机交互方式是什么?是图形用户界面(GUI)。
就是用鼠标一层一层点击菜单。这种方式比第一个要更友好,起码很多人能看懂,但它仍然不是最自然的交互方式。
人工智能的诞生,让我们可以用自然语言跟电脑进行交互。
比如说,我想查一下“4月份,我的公司有哪些产品的毛利率,超过了疫情前的水平?”这个事,在过去很可能需要我的助理花半天一天时间才能获得。今天,如果计算机懂你的自然语言,一秒钟之内就可以给你一个表格。
自然语言人机交互会带来提示词革命。也就是说,未来的应用,是通过自然语言的提示词来调动原生AI 应用实现的。这意味着,未来你的薪酬水平,将取决于你的提示词写得好不好,而不是取决于你的代码写得好不好。
我做过一个预测,10年后,全世界有50%的工作会是提示词工程。提出问题比解决问题更重要。我们的教育要教孩子提出问题,而不仅仅是解决问题。
第二,大模型会重新定义营销和客服。
谁拥有最佳的跟客户沟通的方式,谁就会拥有这个客户。这个道理在大模型出现之前就成立,但有了大模型,即使你有70亿个客户,每一个客户也都可以有一个专属的7×24小时的、什么都知道的助理去服务他。
第三,大模型会催生AI原生应用。
AI时代的原生应用,到底长啥样?比如,DoNotPay,是一个用AI帮人打官司、写法律文书的应用,AI帮你把不该付的钱要回来。Jasper是一个通过Al帮助企业和个人写营销推广文案的应用。Speak是韩国一个学外语的应用。大模型成为一对一的教师,为每一个孩子提供个性化教育。
百度也在用AI原生思维重构我们所有的产品、服务和工作流程。比如我们的如流智能工作平台,让每一位员工都有一个具有丰富专业知识、实时响应的工作助理。通过对话理解能力,实现聊天记录的智能总结。我的同事评价说,“整个惊呆了”,“这个当时确实秀到我了”。
业界有一种说法,大模型时代来了,每一个产品都值得重做一遍。但谁真正重新做了一遍呢?百度要做第一个把全部产品重做一遍的公司,不是整合,不是接入,是重做,重构!
3月16号,文心一言发布,百度成为全球科技大厂中,第一个发布GPT大模型产品的公司。能这么快发布,是因为长期的积累和投入。早在2019年,我们就发布了文心大模型1.0,此后不断迭代到2.0,3.0,很快,我们还会推出文心大模型3.5版本。
目前市场需求非常旺盛,中国人拥抱新技术的热情前所未有。文心一言也在飞速进步,比如,QPS 每秒查询推理响应速度,提升10倍,这代表着推理成本已经降低为原来的十分之一。
未来,所有的应用都将基于大模型来开发,每一个行业都应该有属于自己的大模型,大模型会深度融合到实体经济当中去。
云计算的游戏规则彻底被改变,客户选择云厂商,主要会看能的模型好不好,框架好不好,而不是算力、存储这些传统能力。
大模型改变人工智能的背后,IT技术栈也发生了非常根本的变化。过去,无论是PC还是移动时代, IT技术栈都是三层,芯片层、操作系统层、应用层。
人工智能时代,IT技术栈变成了四层:底层仍然是芯片层,但主流芯片从CPU变成了GPU。百度在芯片层的布局是昆仑芯,已经量产几万片。昆仑芯第三代,预计2024年初量产。
芯片上面叫做框架层,就是深度学习框架。百度的飞桨,Meta的PyTorch,谷歌的TensorFlow都是在框架层。百度的飞桨,在中国的市场份额排第一。
框架上面是模型层,ChatGPT、文心一言都是属于模型层。百度在模型层的布局,除了文心一言,还有交通大模型、能源大模型等行业大模型。
最上面才是应用层,就是我们前面提到的这些AI原生应用。
百度在这四层,都有全栈自研的产品,层层领先,可以实现端到端优化,大幅提升效率。
最后,我想讲一下百度为什么能做到:
一是技术上长期投入和积累。
二是拥有独特优势。我们的四层架构,在实际应用中,的确大幅提升了效率。比如我们通过智能调整红绿灯的时间,可以让城市交通效率提升15%到30%。五一长假之前最后一个工作日,北京大堵车,从二环堵到六环一片红,唯一绿的是亦庄,因为亦庄300多个路口全部部署了百度AI信控系统。
三是自主可控。文心一言做到了数据可控、框架可控、模型可控,能够体现在国际竞争当中高水平的科技自立自强。它可以赋能千行百业,助力中国经济开创下一个黄金30年。
今天,全球都在关注通用人工智能(AGI)的发展,也引发了一些争议。
大家担心机器会不会取代人?我认为把机器变成人,不应该是努力的方向。机器很多方面会比人强,但机器变不成人,也没必要变成人。机器会越来越聪明,能够干的事越来越多,效率会越来越高,我们需要与机器共生,而不是二元对立。
那么,如何防止失控?人工智能技术飞速发展过程中,确实有可能出现对人类不利的方向。防止失控,需要拥有先进AI技术的国家通力协作,从人类命运共同体的高度来制定规则。
要参与规则的制定,就要先上牌桌,才能拥有话语权,才有全球竞赛的入场券。
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