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?nèi)斯ぶ悄堋返难葜v。

李彥宏認(rèn)為，以ChatGPT和文心一言為代表的大模型，是自iPhone手機(jī)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(tǒng)通常只能單一地執(zhí)行特定任務(wù)，例如自動(dòng)駕駛或下棋。而大模型的出現(xiàn)改變了這一局面，使機(jī)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(yīng)用場(chǎng)景。

因此，李彥宏認(rèn)為，大模型的興起標(biāo)志著人工智能方向的根本性轉(zhuǎn)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，隨著大模型的崛起，人們也開(kāi)始擔(dān)心人工智能會(huì)導(dǎo)致大量工作崗位的消失，進(jìn)而引發(fā)大規(guī)模失業(yè)的問(wèn)題。

對(duì)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(jī)會(huì)。他通過(guò)蒸汽機(jī)、汽車(chē)和計(jì)算機(jī)的例子展示了這一點(diǎn)，強(qiáng)調(diào)技術(shù)的進(jìn)步會(huì)為經(jīng)濟(jì)帶來(lái)持續(xù)的增長(zhǎng)：

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(jì)的下一個(gè)增長(zhǎng)奇跡。

應(yīng)當(dāng)注意的是，相比人工智能帶來(lái)的挑戰(zhàn)，李彥宏說(shuō)，他更擔(dān)心的是人類(lèi)因?yàn)楹ε录夹g(shù)而止步不前：

對(duì)于人類(lèi)來(lái)說(shuō)，最大的危險(xiǎn)，最大的不可持續(xù)，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(yù)知的風(fēng)險(xiǎn)，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(dǎo)、各位嘉賓：

我今天給大家?guī)?lái)的題目叫做《大模型改變?nèi)斯ぶ悄堋?。剛才龔克也講了，人工智能在過(guò)去這半年當(dāng)中，受到的關(guān)注度比以前高了很多，最主要的是因?yàn)槌霈F(xiàn)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?nèi)斯ぶ悄苣?？是大算力、大模型、大?shù)據(jù)，導(dǎo)致了智能涌現(xiàn)，什么叫智能涌現(xiàn)呢？過(guò)去的人工智能是，我想讓機(jī)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(xiàn)所謂的智能涌現(xiàn)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(xiàn)在朝著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(yīng)用，基本上都是辨別式。比如說(shuō)人臉識(shí)別，過(guò)來(lái)一個(gè)人，我識(shí)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?cè)谌W(wǎng)進(jìn)行匹配，哪一個(gè)網(wǎng)頁(yè)，哪一段內(nèi)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(qǐng)書(shū)，你給我寫(xiě)一下?；蛘哒f(shuō)，我周末請(qǐng)客，10個(gè)人，需要出一份菜單，這個(gè)無(wú)所謂對(duì)錯(cuò)，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(chǔ)去發(fā)展你的思路。或者說(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(yīng)該做的事，現(xiàn)在可以做了。

那么這樣會(huì)導(dǎo)致什么呢？導(dǎo)致人們的工作效率大幅度地提升。比如說(shuō)，在內(nèi)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(jī)構(gòu)都認(rèn)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(dān)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?nèi)祟?lèi)帶來(lái)不可預(yù)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?yàn)楹芏嗳艘灿X(jué)得，人工智能是第四次產(chǎn)業(yè)革命的標(biāo)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(jī)的發(fā)明，蒸汽機(jī)發(fā)明第一個(gè)應(yīng)用就是采礦的水，怎么能夠把它用機(jī)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(xiàn)了高速增長(zhǎng)，跟之前的一兩千年人口增長(zhǎng)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(zhǎng)。這說(shuō)明什么？說(shuō)明雖然有些工作機(jī)會(huì)沒(méi)了，但是更多的機(jī)會(huì)出現(xiàn)了。人們工作效率的提升，可以養(yǎng)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(xiàn)了很多新的工作。1900-1990接近90年，同樣的規(guī)律，世界人口繼續(xù)高速增長(zhǎng)，每一個(gè)人創(chuàng)造的價(jià)值繼續(xù)高速地增長(zhǎng)。

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。現(xiàn)在年輕一代沒(méi)有見(jiàn)過(guò)打字機(jī)的，但也出現(xiàn)了很多新的工作。同樣的規(guī)律，世界人口繼續(xù)高速增長(zhǎng)，人均GDP繼續(xù)高速增長(zhǎng)。

歷史雖然不會(huì)重復(fù)，但是確實(shí)有它的規(guī)律。那么這一次，為什么那么多人會(huì)擔(dān)心AI會(huì)讓工作機(jī)會(huì)減少呢？我覺(jué)得是因?yàn)?，大家能夠看到現(xiàn)在的工作會(huì)消失，但是我們看不到什么新的工作機(jī)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(jī)會(huì)一樣。我個(gè)人是屬于樂(lè)觀派，我不擔(dān)心大模型會(huì)導(dǎo)致人類(lèi)工作機(jī)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(jī)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(jī)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(jī)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(yīng)。我當(dāng)時(shí)覺(jué)得這個(gè)東西效率很高，但是大多數(shù)人不會(huì)這種操作。

更簡(jiǎn)單的人機(jī)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(shè)一下電腦的自動(dòng)睡眠時(shí)間，我得經(jīng)過(guò)四級(jí)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(jí)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(dāng)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，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(jì)算機(jī)懂你的自然語(yǔ)言，一秒鐘之內(nèi)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?yàn)?/span>AI的產(chǎn)生，不是因?yàn)榇竽Ｐ偷漠a(chǎn)生，只不過(guò)技術(shù)使得我們實(shí)現(xiàn)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(chǔ)，大模型之上會(huì)有各種各樣人工智能的應(yīng)用。最近這段時(shí)間討論比較熱的是，AI時(shí)代的原生應(yīng)用到底長(zhǎng)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(yīng)用場(chǎng)景是人工智能律師。比如說(shuō)，你在美國(guó)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(qǐng)一個(gè)律師幫你打官司，就可以不交了。但是請(qǐng)一個(gè)律師的錢(qián)，可能是罰單錢(qián)的兩倍，所以你不請(qǐng)了。今天請(qǐng)AI當(dāng)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(guó)的軟件應(yīng)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(duì)方談判，你要跟對(duì)方怎么交互，上百種語(yǔ)言都可以做得非常好。

對(duì)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(yīng)該說(shuō)是在全球大廠當(dāng)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?yàn)槭袌?chǎng)有非常強(qiáng)的需求。目前有200多萬(wàn)的用戶(hù)在排隊(duì)等待進(jìn)行測(cè)試，也有十幾萬(wàn)家企業(yè)希望接入文心一言進(jìn)行測(cè)試。

當(dāng)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(xiàn)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(yīng)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(tǒng)，在PC時(shí)代就是Windows，在手機(jī)時(shí)代是安卓和iOS；上面是應(yīng)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(yīng)用。

今天人工智能時(shí)代的到來(lái)，改變了這個(gè)格局?，F(xiàn)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(guī)模浮點(diǎn)運(yùn)算的芯片。上面我們叫做框架層，就是深度學(xué)習(xí)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(yīng)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(shì)，我們?cè)谒膶赢?dāng)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?yàn)樗阉鲬?yīng)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(guó)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(duì)標(biāo)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(yīng)用層的話(huà)，像百度搜索等都是我們比較領(lǐng)先的應(yīng)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(jù)這些反饋你可以綜合的、統(tǒng)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(nèi)還是公司外都在應(yīng)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(guó)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(rèn)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(yīng)用。未來(lái)，我相信會(huì)有更多的應(yīng)用會(huì)基于文心大模型開(kāi)發(fā)出來(lái)。

在應(yīng)用層大家比較熟悉的是百度的搜索，百度不可能在應(yīng)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(yīng)用。交通也是非常復(fù)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(xiàn)在在武漢、在重慶都可以進(jìn)行商業(yè)化的無(wú)人的運(yùn)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(diào)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(zhǎng)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(tǒng)，可以動(dòng)態(tài)調(diào)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(yīng)用能夠找到好的應(yīng)用場(chǎng)景，能夠獲得效率大幅度的提升。

最后，我想說(shuō)對(duì)于人類(lèi)來(lái)說(shuō)，最大的危險(xiǎn)，最大的不可持續(xù)，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(yù)知的風(fēng)險(xiǎn)，才是人類(lèi)最大的威脅。這就是為什么，百度在這么多年長(zhǎng)期持續(xù)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(fù)雜的世界更簡(jiǎn)單”。

謝謝！

 

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