中国之最大全常识数据(邬贺铨院士：中国大模型

随着ChatGPT在全球的火热，其背后的AI大模型引发了广泛关注。究竟该如何评价大模型的优劣呢？存在哪些维度和标准？

在探讨中国大模型的发展现状时，我们不禁想到了中美在AIGC领域的差距。腾讯研究院独家专访了中国工程院院士、通信领域的权威专家邬贺铨，为我们揭示了问题的答案。

访谈中，牛福莲、邬春玲和王强三位腾讯研究院的高级研究员向邬贺铨院士提出了关于中国大模型发展的一系列问题。中国的大模型开发状况究竟如何？与国外相比存在怎样的差距？

邬院士指出，中国在大模型开发方面起步稍晚，但与美国的差距并非外界所传的1-2年。虽然国内许多单位纷纷表示正在研发生成式大模型，但评价大模型水平应该是多维度的，不能仅从参数量来评判。全面性评价涉及响应速度、成本、能效等多个方面。谷歌的BERT模型等技术也值得我们关注。

中国企业在获得中文语料和对中国文化理解方面具有天然优势。中国制造业的多样性为面向实体产业的AIGC训练提供了有利条件。在算力方面，中国已有坚实基础，现有算力总规模与美国相比差距不大。鹏城实验室正在设计的鹏城云脑Ⅲ，其算力将达到惊人的16EFlops，足以满足人工智能训练的需求。

除了算力基础，中国在大模型发展方面仍面临诸多挑战。深度学习框架是核心，美国的Tensorflo和PyTorch在生态建设中占有优势。如何将AIGC扩展到产业应用并整合多个大模型，也面临着标准化和数据融合的挑战。大模型需要海量数据训练，而中国的丰富文化沉淀大多数尚未数字化，中文在ChatGPT训练中的使用比例还非常低。

中国在大模型研发方面仍需认清差距，重视挑战，坚持实在创新。只有这样，我们才能在未来的AIGC领域中取得更大的突破和进展。随着互联网的不断发展，我国在电商、社交、搜索等领域积累了大量的网络数据，然而各种数据类型仍然不够全面，且网上知识的可信性无法得到严格保证，这需要我们深入挖掘更多的中文可供训练的语料。在人工智能领域，尤其是大模型训练方面，我们面临着多方面的挑战。

大模型训练所依赖的GPU芯片，以英伟达公司的A100芯片为代表，但由于美国对中国的出口限制，国产GPU的性能还需进一步考验。我们还需要关注算力利用效率上的差距。

尽管中国拥有众多AI研究人员，但在架构设计能力和AIGC数据训练提示师水平方面，我们仍然面临人才短缺的问题。特别是在ChatGPT上线后，我们更加清晰地看到了在AIGC领域与美国的差距。这就需要我们清醒地认识到并重视所面临的挑战，推动实实在在的创新，将挑战转化为机遇，在新一轮的AI赛道上做出中国的贡献。

为了鼓励创新，我们应该开放国家算力平台，支持各类大模型训练。我们需要建立一个创新的生态、机制和人才体系。中国在算力总规模上已与美国相当，但跨数据中心的算力协同仍面临体制机制的挑战。我们需要合理分工，形成合力，建议在国家科技与产业计划的协调下，开放国家实验室的算力平台。

关于大模型在实体行业的应用，虽然ChatGPT已经在某些领域有了应用机会，比如智能客服、软件编程等，但它还不是通用模型，难以直接应用于实体产业的生产制造过程。基于训练ChatGPT的原理，我们可以利用行业与企业的知识图谱进行深度训练，开发出企业专用的大模型。这一工作的挑战在于需要既熟悉企业业务流程和关键技术，又掌握人工智能大数据训练技术的人才。

面对ChatGPT可能出现的错误、、安全和隐私等问题，我们需要营造一种既包容又兼顾安全和发展的环境。除了关注结果，还需要关注过程，融合技术与法制来主导AIGC推理过程。我们还需要进一步探索和研究如何在保障数据安全的前提下，充分利用大数据进行模型训练，提高模型的准确性和可靠性。

我们需要深入探索和研究人工智能领域的新技术、新应用、新趋势，推动人工智能与实体产业的深度融合，为经济社会发展提供有力支撑。我们还需要加强人才培养和团队建设，建立创新生态和体制机制，为人工智能的发展提供有力保障。邬贺铨眼中的生成式AI：机遇与挑战并存

生成式AI的出现，将社会对人工智能的关注推向了一个新的高峰。科技界和产业界的专家纷纷投身于AI的研究，在这股热潮中，担忧之声亦不容忽视。以ChatGPT为例，不少专家对其潜在的威胁保持警惕，呼吁对GPT-5的研究持谨慎态度。这种担忧并非空穴来风，因为当前我们对ChatGPT的推理过程知之甚少，机器人的思考过程不透明。我们创造了它，却对其推理结果的可解释性感到不足。在不确定和不可知的背后，隐藏着不可控的风险，包括机器人行为变态、失范等潜在问题。

解决之道并非停止对人工智能的研究。相反，我们应当转变焦点，从关注结果转向关注过程。通过设计和主导其推理过程，我们或许能确保结果的可预期和行为的可控。未来的大模型推广应用，需要经有资质的机构进行安全可信的评价，确保大模型的推理过程可追溯。建立相应的AI治理法规至关重要，以防止AIGC训练的误导，并追究相关责任。技术与法制相辅相成，才能确保人工智能成为人类真正的忠诚助手。

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