大語言模型通識微課課件：人工智能新發(fā)展

大語言模型通識微課

人工智能新發(fā)展人工智能是引領這一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，對人們的生產(chǎn)生活產(chǎn)生了深遠影響。比如人工智能在研發(fā)新材料、預測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)等方面具有優(yōu)勢，有望進一步重塑科學研究范式；智能駕駛的普及，將改變城市規(guī)劃和交通管理方式……各行各業(yè)對人工智能的需求日趨增大的同時，經(jīng)濟社會的方方面面正受到人工智能的多重影響。微課14.2人工智能新發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力是2023年9月習近平總書記首次提到的新詞匯。作為先進生產(chǎn)力的具體體現(xiàn)形式，新質(zhì)生產(chǎn)力強調(diào)整合科技創(chuàng)新資源，引領發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和未來產(chǎn)業(yè)。新質(zhì)生產(chǎn)力是由技術(shù)革命性突破、生產(chǎn)要素創(chuàng)新性配置、產(chǎn)業(yè)深度轉(zhuǎn)型升級而催生的當代先進生產(chǎn)力，它以勞動者、勞動資料、勞動對象及其優(yōu)化組合的質(zhì)變?yōu)榛緝?nèi)涵，以全要素生產(chǎn)率提升為核心標志。新質(zhì)生產(chǎn)力是生產(chǎn)力現(xiàn)代化的具體體現(xiàn)，即新的高水平現(xiàn)代化生產(chǎn)力（新類型、新結(jié)構(gòu)、高技術(shù)水平、高質(zhì)量、高效率、可持續(xù)的生產(chǎn)力），涉及領域新、技術(shù)含量高，依靠創(chuàng)新驅(qū)動是其中關鍵。14.2.1人工智能+成為新質(zhì)生產(chǎn)力重要引擎打造新的經(jīng)濟增長點需要發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力，而不斷取得進展的人工智能技術(shù)將成為形成新質(zhì)生產(chǎn)力的重要引擎?！叭斯ぶ悄?”主要是基于大模型、大數(shù)據(jù)、大算力技術(shù)，實現(xiàn)人工智能在各行各業(yè)的落地應用，從而提升產(chǎn)業(yè)自動化水平，降本增效，促使數(shù)字經(jīng)濟再上新臺階?！叭斯ぶ悄?”上升為一種行動，意味著國家將加強頂層設計，加快形成以人工智能為引擎的新質(zhì)生產(chǎn)力。以大模型為代表的通用人工智能競爭中，各家廠商的產(chǎn)品仍有進步空間。14.2.1人工智能+成為新質(zhì)生產(chǎn)力重要引擎在一般認知里，自動駕駛技術(shù)的好壞應該取決于激光雷達、毫米波雷達以及攝像頭硬件的性能是否足夠強大。但事實上，自動駕駛的運轉(zhuǎn)是一個復雜系統(tǒng)，其中的雷達只是起到了眼睛收集信息，與外界環(huán)境進行信息交互的作用，甚至就連車載芯片也無法決定自動駕駛系統(tǒng)的好與壞。雷達只是加快了信息的收集速度，芯片只是加快了信息的處理速度，它們并不能起到分析、決策的作用。

圖14-1自動駕駛中雷達的作用14.2.2人工智能改變自動駕駛未來真正拉開自動駕駛系統(tǒng)差距的是“智能化”程度。要實現(xiàn)自動，就必須讓汽車系統(tǒng)足夠聰明，能夠自己做決策，而人工智能很好地扮演這一角色?；谌斯ぶ悄艽蛟斓拇竽Ｐ陀柧毸?，決定著自動駕駛水平的高低。

圖14-2大模型訓練決定自動駕駛水平14.2.2人工智能改變自動駕駛未來基于大模型是機器學習的一個模式，它可能是對目標進行檢測或者人臉進行識別，也可能是針對語言的識別處理。此外，大模型還具有模態(tài)特點，可以依靠多種信息方式，這對于駕駛來說有著很大的意義。對自動駕駛而言，人工智能真正的價值在于，它可以在短時間內(nèi)分析處理海量的數(shù)據(jù)，并做出相對正確的駕駛決定。人類通過訓練使自動駕駛系統(tǒng)具備接近于人類的駕駛能力，這只需要通過大量的信息數(shù)據(jù)告訴它什么時候該踩剎車、什么時候該加速，這是傳統(tǒng)駕駛程序所無法做到的事。自動駕駛領域的人工智能應用還處在發(fā)展階段，距離成熟有很長的路要走。14.2.2人工智能改變自動駕駛未來麻省理工學院組成的一個臨時委員會發(fā)布了一系列關于人工智能治理的政策文件，旨在為政策制定者提供資源，建立更好的人工智能監(jiān)管框架，主要政策文件名為《人工智能治理框架：打造安全繁榮的人工智能行業(yè)》。文件建議通過擴展現(xiàn)有的政府機構(gòu)來監(jiān)管人工智能工具，以便制定相應的監(jiān)管規(guī)定。政策文件強調(diào)人工智能提供商事先定義應用程序目的和意圖方面的重要性。通過這種方式，監(jiān)管體系可以明確哪些現(xiàn)有的法規(guī)和監(jiān)管機構(gòu)適用于特定的人工智能工具。文件還討論了人工智能系統(tǒng)存在多層次的情況，即系統(tǒng)“堆?！保瑥娬{(diào)制定責任和監(jiān)管的復雜性。14.2.3重視人工智能治理政策政策文件不僅涉及現(xiàn)有機構(gòu)，還提出增強新的監(jiān)管能力。文件呼吁通過政府發(fā)起、用戶驅(qū)動或源自法律責任訴訟對新的人工智能工具進行審計。文件還建議通過非營利實體或類似于國家標準與技術(shù)研究院的實體來建立公共審計標準。此外，文件還考慮了創(chuàng)建一個新的、由政府批準的類似于金融監(jiān)管的“自律組織”機構(gòu)的可能性。這樣的機構(gòu)專注于人工智能，可以積累領域特定的知識，以在與迅速變化的人工智能行業(yè)互動時保持靈活性和響應能力。政策文件指出，人工智能領域需要解決一些特定的法律問題，例如與知識產(chǎn)權(quán)相關的版權(quán)問題。14.2.3重視人工智能治理政策2024年2月16日，繼推出ChatGPT之后，OpenAI又發(fā)布首個文字生成視頻模型Sora，它可以基于文本直接輸出60秒視頻，足以模糊真實和虛構(gòu)的界限，再次激起全球熱議。同一天，在德國舉行的慕尼黑安全會議上，20家人工智能相關行業(yè)公司簽署自愿協(xié)議，承諾打擊新技術(shù)生成欺騙性信息擾亂全球選舉。聯(lián)合聲明的簽署方包括了這一領域的主要企業(yè)比如OpenAI、谷歌等，以及可能幫助其傳播的社交媒體平臺，比如抖音、X、Meta等。14.2.4防止人工智能誤導民眾為了防止新技術(shù)生成虛假信息被用于政治目的，20家公司做出8項具體承諾，包括：合作開發(fā)相關開源工具，以減少涉及選舉的欺騙性人工智能生成內(nèi)容；設法檢測此類內(nèi)容的在線傳播情況；推動教育活動，提高公眾防范意識和媒體素養(yǎng)，以培養(yǎng)跨行業(yè)抵御此類內(nèi)容的能力等。OpenAI的合作伙伴微軟則認為在技術(shù)進步這一議題上，人們面臨的“最基本挑戰(zhàn)不在技術(shù)本身，而是人性”，認為總體上來看，協(xié)議的承諾提高了行業(yè)的檢測和響應能力，將使不良行為者更難使用合法工具制造誤導性內(nèi)容。14.2.4防止人工智能誤導民眾人工智能在2023年最大的突破，就是大語言模型實現(xiàn)了真正的人工智能，來到通用人工智能的拐點。大模型對國家、產(chǎn)業(yè)和創(chuàng)業(yè)者來說，都意味著不同的機會。綜合業(yè)內(nèi)專家和研究者的意見，提出未來大模型的主要趨勢如下。趨勢一：未來大模型無處不在，它不會被壟斷，會成為企業(yè)數(shù)字化、政府數(shù)字化的標配。趨勢二：開源大模型爆發(fā)。國內(nèi)很多開源模型都基于國際開源模型。未來的矛盾不再是大模型本身怎么樣，而是誰能夠利用大模型結(jié)合自己的業(yè)務和場景，把它訓練出自己需要的功能。14.2.5大模型的大趨勢趨勢三：一方面，很多公司在思考如何把模型進一步做大，從千億的參數(shù)做到萬億的參數(shù)。但還有一個趨勢，就是把模型做小，使得在十幾億、幾十億或者不超過100億的模型上，效果也能差不多。模型做小有兩個前提，一個是把模型做專業(yè)。再者，就是可以運行在更多的終端上。趨勢四：大模型企業(yè)級市場會發(fā)達。企業(yè)級（toB）市場會起來，大模型要走深度化、產(chǎn)業(yè)化、垂直化、深度定制的方向。趨勢五：結(jié)合“智能體架構(gòu)”，才能真正讓大模型真正跟業(yè)務系統(tǒng)，跟整個互聯(lián)網(wǎng)充分打通。把大模型跟已有產(chǎn)品和場景充分結(jié)合，煥發(fā)新生。14.2.6大模型的大趨勢趨勢六：多模態(tài)會成為大模型標準。多模態(tài)不僅能聽會說，它也能看得懂圖片和視頻，聽得懂音樂。趨勢七：AIGC會有突破性的增長。此外，大模型將使機器人產(chǎn)業(yè)獲得革命性的發(fā)展。趨勢八：大模型推動基礎科學取得突破。它可能成為人類有史以來發(fā)明的最偉大的工具，成為科學家的工具，變成人類科技發(fā)展的利器。14.2.6大模型的大趨勢2023年是通用人工智能（AGI）從誕生到蔓延生長的一年。這一年人們見證了GPT3.5到4.0的加速進化，見證了Meta開源LLaMa成為大模型民主化的標志，幫助了很多小模型的涌現(xiàn)，見證了號稱“迄今為止最強大、最通用的模型”谷歌Gemini的誕生，見證了“斯坦福小鎮(zhèn)”誕生讓智能體這一概念落地到更多場景......14.2.7通用人工智能涌現(xiàn)2023年是生成式人工智能基礎設施搭建的一年，國內(nèi)外大公司普遍基于自身原有業(yè)務，推出模型、算力和云相關的產(chǎn)品?；谶@個基礎，相信未來將會出現(xiàn)大量將大模型落地于實際場景的應