清华大学徐葳：大模型开启人工智能新时代

时间： 2023-11-01 03:56     浏览量：510

专题：2023数字化转型助推制造业高质量发展大会

2023数字化转型助推制造业高质量发展（贵州）大会暨中国机械500强研究报告发布会于10月27日至10月29日在贵州省贵阳国际生态会议中心举办。大会以“数字化转型 高端化迈进 智能化升级”为主题。由贵州省人民政府、中国机械工业企业管理协会主办，贵州省工业和信息化厅、贵阳市人民政府、贵安新区管理委员会联合承办，爱波瑞集团协办，包含第三届智能制造创新大赛精益数字化赛道总决赛、开幕会议、《2023中国制造业精益数字化发展报告》、《中国机械500强研究报告》两大权威报告发布，以及领军者闭门会、平行主题会议、产业研讨会、沙龙活动、标杆参观等一系列活动。

清华交叉信息研究院副教授，清华大学金融科技研究院副院长，区块链中心主任徐葳在演讲中表示，大模型开启了人工智能新时代，跟过去的人工智能和大数据技术有着本质的区别。

他表示，大模型能落地因为有几个独特的技术能力：第一，自然语言对话能力，传统数字化转型，实际上要让人变得更像机器，让人说机器可以说懂的话。第二，拿大模型看了企业的数据就可以总结规律来，这个更像有知识的人，培训它的成本变得很低。第三，大模型可以现场教他自然思考和推理，可以模拟推理过程，甚至训练他过去不会做的事。第四，还有可以自己生成代码，自己做统筹规划。

“中国要想发展大模型，想在人工智能领域在世界领先，机会在于这些落地的机会，反过来告诉大模型，告诉AI的人下一代模型应该什么样的，什么东西才是重要的。这是正向的循环。不光AI帮助制造业，同时制造业和各种落地的传统行业帮助AI进一步往前发展，这是中国能够在AI领域引领世界一个重要的机会。”他说。

但徐葳也表示，大模型落地仍然面临很多挑战，比如场景适配问题，人才匮乏的问题等等。

贵州过去为什么大数据做的好？徐葳认为，主要利用了便宜的电力。“过去的大数据，大数据技术不是特别新的技术，只是把数据的存储和处理变得极其便宜，可以用大量的廉价算力来处理数据，前提是大量，数据很多，价值密度很低。所以机器很多，电是最重要的。现在大模型不是的，大模型需要昂贵的算力。这个情况下，电不是问题，贵州的算力资源，现在对贵州算力是一个非常大挑战。”他说。

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