能创作诗词、绘画、进行医疗诊断……近段时间，以ChatGPT和MOSS为代表的对话式大型语言模型技术火遍全网，引发各领域广泛关注。人工智能让互联网进入了一个新阶段。
“大型语言模型平台为社会治理、智慧金融、医疗健康和智能教育等发展提供新动能。”复旦大学教授、琶洲实验室(黄埔)AI模型算法研究中心教授邱锡鹏25日在广州举行的首届粤港澳大湾区(黄埔)国际算法算例大赛颁奖典礼上说，大型语言模型的出现，将加速通用人工智能的实现。
数据显示，中国数字经济规模连续多年居世界第二，新的应用场景、增长动能不断涌现。算法算例是数字经济时代的战略性资源与新型生产要素。胡润百富董事长兼首席调研官胡润在颁奖典礼上说，与算法关联最密切的人工智能产业，中国核心产业规模超过4000亿元，3年增长6倍多。与此同时，中国算力产业规模快速增长，近5年平均增速超过30%。
前不久，邱锡鹏团队发布国内首个大型语言模型 MOSS，备受关注。邱锡鹏说，相对ChatGPT，现阶段MOSS参数规模相对较小，研发成本比较低，可以用于知识量较小、参数量只需为百亿个左右规模的垂直行业。但是由于其容量小，知识容量有限，因此在回答问题和逻辑推理能力方面还有待完善，其后可以通过扩大参数规模或接入垂直领域的知识库，扩充该领域的知识并增强推理能力。
当下，中国自身的优势有哪些？又该如何奋起直追？邱锡鹏认为中国有能力发展自己的大型语言模型。“当前ChatGPT的水平，从技术上我们追赶起来不太困难，但由于其本身也在动态发展，因此需要我们付出更多努力进行追赶。”邱锡鹏称，“我们可以发挥国内高水平人才和海量应用场景的优势，提高底层算法能力和以应用驱动创新实现赶超，促进中文大型语言模型的发展”。
在邱锡鹏看来，建立大型语言模型技术需要进行多方的探索和研究，在探索出其技术路线后，还需要大量工程人员将其实现。“我们需要从创新生态或者机制上进行完善，培养鼓励科研创新的氛围。”他说。
“中国的人工智能市场比较活跃，而且场景丰富，有必要建立中文大型语言模型。”清华大学教授、琶洲实验室(黄埔)AI模型算法研究中心教授朱军称，在知识标注领域，中国拥有高端知识人才红利，在动态追赶的过程中，需要组成工程优化和科研探索的高质量团队进行协同攻关，此举对资源利用和研究速度进展更有利。
朱军说，中国内地建立了很多人工智能计算中心。“从长远来看，我们要掌握底层算法能力。但就目前看来，可以先做新的模型算法创新。”他说。
需指出的是，人工智能之路要走远，还需确立红线约束。“由于人工智能模型迭代非常快，伦理问题很重要。”邱锡鹏建议，可以通过法律法规约束人工智能产品和通过模型端消除一些算法，去掉其中有害的信息。
海外头部研究机构近期开始明显转向以大模型为基座的通用人工智能。“实现人工智能发展的最终目标是实现通用人工智能，这与科幻电影里的AI形象一样，拥有与人一样的能力，特别是完成各种任务的通用学习能力。”邱锡鹏说，“对此我感到乐观，因为根据目前展示出来的能力，我们离通用人工智能时代的到来并不遥远，下一步要多考虑让大模型连接现实世界，通过具身学习、跨模态学习等，让大模型与现实世界‘对齐’。”
