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2024年将成大模型人工智能技术 落地千行百业关键之年

大模型落地加速,行业应用遍地开花,新机遇挑战并存。


大模型技术正在飞速发展,给各行各业带来了新的机遇和挑战。政府高度重视大模型在推动新型工业化、培育新质生产力中的重要作用,出台了一系列利好政策。企业纷纷布局大模型,期望借助其强大能力提升效率、优化流程、创新商业模式。但算力瓶颈、数据隐私、人才短缺等问题也亟待解决。



大模型技术的兴起,正在重塑人类社会的生产生活方式。以往需要大量人力投入的工作,如今可以借助大模型的强大计算能力和知识库快速高效完成。

在工业领域,大模型可应用于产品设计、工艺优化等环节。传统上,设计师需要长期积累经验,反复试错才能得到较为理想的方案。而现在,设计师只需向大模型输入需求,大模型便可基于海量数据生成多个可选方案,极大提高了设计效率。大模型还能模拟各种工况,预测可能出现的问题,为优化工艺提供依据。



大模型在质检、预测维护等领域也大显身手。以往需要人工逐一检查的工作,现在可由大模型代劳,不仅效率更高,而且能避免人为疏漏。通过历史数据,大模型还能预测设备何时可能出现故障,为维护保养提供决策支持

在金融行业,大模型可用于风控建模、智能投顾等场景。以风控为例,大模型能多维度数据,识别潜在风险因素,从而更精准评估风险等级。在投资领域,大模型可为投资者提供个性化的投资组合建议,并根据市场变化实时调整策略。



医疗健康领域同样可从大模型中获益。大模型具备海量医学知识,能够辅助医生诊断疾病,甚至发现人眼难以察觉的症状。在药物研发方面,大模型可模拟分子结构和作用机理,加快新药研发进程。

教育培训是大模型另一重要应用场景。大模型可根据学生知识面、学习能力等信息,制定个性化教学方案,提供在线辅导和答疑解惑。大模型还可用于自动阅卷、试题生成等,减轻教师工作负担。



除上述领域外,大模型在新闻写作、文案创作、客服等领域也渐露锋芒。大模型正在渗透到社会生活的方方面面,给人们的工作生活带来全新体验。

不过,大模型的发展之路并非一帆风顺。首先是算力瓶颈问题。随着模型规模不断扩大,对算力的需求也与日俱增,但目前算力供给仍显不足。数据隐私安全问题。大模型训练需要海量数据,如何保护个人隐私,平衡数据利用与隐私保护,是一大挑战。人才短缺。尽管大模型可执行部分人工智能工作,但仍需大量人才从事算法优化、模型训练等工作,人才培养跟不上发展需求。



大模型还可能带来潜在的伦理道德风险。比如,大模型生成的内容可能存在偏见、虚假信息等,如何确保其可控可靠,也需要重视。

面对上述挑战,政府、企业、科研机构需加大投入,完善相关法律法规,加强人才培养,共同推动大模型产业健康发展。我们也要客观看待大模型,它是一把"双刃剑",给我们带来便利的也可能带来新的风险。我们要理性认识大模型,在享受它带来的红利时,也要有所防范。



大模型正在为各行各业插上"智慧翅膀",但前景虽光明,挑战也不容忽视。我们要高度重视大模型发展,同时也要保持清醒头脑,努力实现人工智能技术的可控、可靠、可持发展,让大模型真正造福人类。

大模型技术在未来发展中面临的另一大挑战是算力资源的限制。虽然我国在算力总量上与美国相差无几,但在算力利用效率和先进算力芯片方面,我们仍落后于美国。高性能算力芯片对于训练大规模模型至关重要,而目前国产算力芯片在运算能力、能效比等方面与国外顶尖产品存在一定差距,这在一定程度上制约了我国大模型发展的步伐



我国正在加大力度突破这一瓶颈。从政策层面来看,国家已将算力芯片和大模型技术列为重点发展领域,出台多项支持政策;从技术层面来看,国内企业和科研机构正在加速算力芯片的自主研发,期望在未来几年内实现算力芯片的自主可控。

以科大讯飞为例,该公司自主研发的"思元"系列算力芯片已广泛应用于语音识别、语音合成等场景,并在2023年发布了面向大模型训练的"思元800"芯片。据介绍,该芯片单精度浮点运算能力高达1.2E级,能效比高于同期产品。凭借自主可控的算力芯片,科大讯飞有望在大模型训练和推理部署方面获得更大优势。



除了算力芯片,数据资源也是制约我国大模型发展的另一瓶颈。高质量的数据资源是训练优秀大模型的基础,但目前我国在数据采集、标注、处理等环节仍面临诸多挑战。一方面,我国缺乏类似于OpenAI等机构那样的大规模高质量数据集;另一方面,现有数据资源往往存在质量参差不齐、标注不完整等问题。

针对这一挑战,业内人士建议从顶层设计着手,统筹规划数据资源建设,加强数据采集、标注、管理等基础设施建设,同时完善相关法律法规,保障数据资源安全合规使用。还需加强数据处理技术研发,提高数据质量和利用效率。



除了算力和数据资源之外,人才短缺也是制约我国大模型发展的一大瓶颈。大模型技术属于新兴交叉领域,对人才的综合素质要求很高,需要掌握深度学习、自然语言处理、计算机系统等多方面知识。但目前,国内从事大模型研发的高端人才明显不足。

高校和科研机构是培养大模型人才的重要阵地。近年来,国内多所高校已开设了相关课程,但总体来看,大模型人才培养体系仍有待进一步完善。一方面,高校的课程设置和师资力量仍有不足;另一方面,缺乏产学研协同培养的长效机制,学生缺乏实战锻炼的机会。



为解决这一问题,高校和企业应加强合作,共同构建大模型人才培养体系。高校可聘请企业专家开设实战课程,为学生提供实习机会;企业则可为高校提供数据资源、算力支持等,为师生创造良好的科研条件。政府也应出台相关政策,鼓励产学研深度合作,为大模型人才培养提供制度保障。

除了培养新人才,留住现有人才同样重要。目前,国内大模型领域的高端人才普遍面临较高的流失风险。一方面,国外企业的高薪诱惑使得人才外流;另一方面,国内企业之间的无序挖角也加剧了人才流失。



应对之策,企业应从薪酬、发展空间、工作环境等多方面着手,为人才提供有吸引力的留任条件。政府也可出台相关政策,限制无序挖角行为,维护人才市场秩序。

除了算力、数据和人才之外,我国大模型发展还面临伦理道德等挑战。大模型技术的发展必将深刻影响社会生活,如何确保其可控、可靠、可持发展,是一个亟待解决的重大课题。



具体而言,大模型可能带来的潜在风险包括:生成虚假信息、泄露隐私数据、加剧算法偏见等。在发展大模型技术的我们必须高度重视相关伦理道德问题,建立完善的监管体系,保障技术在正确轨道上健康发展

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