11月28-29日，36氪WISE2023 商業(yè)之王大會(huì)在北京國(guó)際會(huì)議中心盛大舉辦。本屆大會(huì)以“太陽(yáng)照常升起 The Sun Always Rises”為主題,，橫跨一個(gè)主會(huì)場(chǎng)與六大垂直領(lǐng)域?qū)?chǎng),。主會(huì)場(chǎng)聚焦“未來(lái)3650天”,、“在產(chǎn)業(yè)洪流中”,、“進(jìn)擊中的萬(wàn)聯(lián)網(wǎng)”,、“AI與商業(yè)增量”,、“全球品牌看中國(guó)”,、“科技至上 共鑒創(chuàng)新”六大篇章重點(diǎn)議程，邀請(qǐng)全領(lǐng)域商業(yè)大咖展開(kāi)為期兩天的頂級(jí)商業(yè)對(duì)話,，向現(xiàn)在提問(wèn),，給未來(lái)答案。

AI大模型,，無(wú)疑是2023年最火熱的風(fēng)口,。在其中，我們能看到大廠和創(chuàng)業(yè)者同臺(tái)競(jìng)速,。工信部等機(jī)構(gòu)發(fā)布的報(bào)告顯示,，中國(guó)AI大模型專利申請(qǐng)總數(shù)已突破4萬(wàn)件,；中信部的報(bào)告亦顯示，近上半年,，國(guó)內(nèi)參數(shù)規(guī)模超十億的模型就有79個(gè),。然而當(dāng)下，國(guó)內(nèi)應(yīng)用層的創(chuàng)新,，較之模型層創(chuàng)業(yè)熱度,，顯得冷清不少；而“百模大戰(zhàn)”,，又有重復(fù)造輪子之嫌——在AI創(chuàng)新的方向上,，我們似乎又陷入了一段迷茫期。

AI大模型帶來(lái)的機(jī)遇到底有多大,？“大模型產(chǎn)業(yè)機(jī)會(huì)比移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代多十倍,。”今年,，有兩位身份橫跨科學(xué)家,、企業(yè)高管、創(chuàng)業(yè)者的AI老兵,，給出了同樣的判斷,。36氪本次的開(kāi)場(chǎng)圓桌，請(qǐng)到了這兩位“斜杠”AI老兵——創(chuàng)新工場(chǎng)董事長(zhǎng),、零一萬(wàn)物CEO李開(kāi)復(fù),，中國(guó)工程院院士、清華大學(xué)智能研究院（AIR）院長(zhǎng)張亞勤——與36氪CEO馮大剛,，進(jìn)行了一場(chǎng)以《AI的時(shí)代重構(gòu)》為主題的對(duì)談,。

《AI的時(shí)代重構(gòu)》主題圓桌,。

這兩位已經(jīng)跨越過(guò)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)周期的行業(yè)老將,，是共同建立微軟中國(guó)研究院的戰(zhàn)友，亦是AI行業(yè)發(fā)展的親歷者,。經(jīng)歷漫長(zhǎng)的AI行業(yè)求索后,，他們的人生選擇上走向了不同的分叉口：李開(kāi)復(fù)投身于AI 2.0時(shí)代的滾滾創(chuàng)業(yè)熱潮；張亞勤致力于為國(guó)家培養(yǎng)頂尖產(chǎn)學(xué)研人才,，站上清華的講臺(tái),。

即便如此，在不少對(duì)AI行業(yè)的思考上,，兩位早已形成了共識(shí),。比如，中國(guó)需要怎樣的創(chuàng)新,？這個(gè)問(wèn)題，是自上世紀(jì)90年代微軟中國(guó)研究院成立以來(lái)，李開(kāi)復(fù)和張亞勤一直在思考的問(wèn)題,。當(dāng)時(shí)他們給出的答案是：不同于美國(guó),，中國(guó)要做到“有用的創(chuàng)新”。而具體到AI大模型行業(yè),，他們認(rèn)為無(wú)論是訓(xùn)練架構(gòu),，還是模態(tài)，都蘊(yùn)藏著巨大的創(chuàng)新機(jī)會(huì),。

治理和樂(lè)觀,，則是兩位在暢享被AI重構(gòu)的未來(lái)時(shí)，共同提到的關(guān)鍵詞,。正如張亞勤總結(jié)：“這演播廳里所有的創(chuàng)新,，都是技術(shù)帶來(lái)的創(chuàng)新，都是樂(lè)觀主義帶來(lái)的,，悲觀主義是沒(méi)有未來(lái)的,。”

以下為嘉賓演講實(shí)錄，經(jīng)36氪編輯整理：

中國(guó)科技創(chuàng)新,，如何跨越迷茫期

馮大剛：特別高興有機(jī)會(huì)跟兩位中國(guó)標(biāo)志性的商業(yè),、研究界的頂級(jí)人物，請(qǐng)教AI方面的問(wèn)題,。

第一個(gè)問(wèn)題,，首先有請(qǐng)開(kāi)復(fù)老師。近期我們能看到零一萬(wàn)物在大模型方面的進(jìn)展,。在過(guò)去漫長(zhǎng)的輝煌生涯中,，您做過(guò)投資人和高管，也做過(guò)學(xué)者,，今天更多是作為一個(gè)創(chuàng)業(yè)者,。在作為一個(gè)創(chuàng)業(yè)者的時(shí)候，最近有什么事情讓您覺(jué)得比較興奮,？什么事情讓您又比較焦慮,？

李開(kāi)復(fù)：最振奮就是大模型時(shí)代是有史以來(lái)最大的科技革命，因?yàn)檫@個(gè)理由,，我才決定自己必須參與,，完成我大學(xué)時(shí)候的夢(mèng)想，就是讓AGI（通用人工智能）時(shí)代來(lái)臨,。

另外就是我們公司零一萬(wàn)物的發(fā)展還是相當(dāng)好的,。我們?cè)趲字苤鞍l(fā)布了全球領(lǐng)先的Yi-34B大模型，而且無(wú)論是開(kāi)源還是閉源,，34B參數(shù)這樣的尺寸非常適合使用,。我們是全世界最好的,，沒(méi)有之一。很短時(shí)間內(nèi)能做出這樣的結(jié)果,，我感覺(jué)非常開(kāi)心,。

談到焦慮，創(chuàng)業(yè)者永遠(yuǎn)有,，但是機(jī)會(huì)大于焦慮,。焦慮就是整個(gè)行業(yè)太卷了，包括中美的挑戰(zhàn)和美國(guó)最近對(duì)芯片的措施對(duì)這個(gè)行業(yè)影響的大小,。但是整體AI 2.0行業(yè)的趨勢(shì)和在中國(guó)我們把這件事情做好的可能性,，長(zhǎng)遠(yuǎn)看我還是非常樂(lè)觀的。

馮大剛：謝謝開(kāi)復(fù)老師,。亞勤老師,，您也有漫長(zhǎng)輝煌的職業(yè)生涯，學(xué)者,、企業(yè)高管,、投資人、創(chuàng)業(yè)者,，您的多個(gè)標(biāo)簽中,，今天您最認(rèn)同的是哪個(gè)標(biāo)簽，這個(gè)標(biāo)簽下的興奮和焦慮是什么,？

張亞勤：我現(xiàn)在就是一個(gè)老師,，更多的我希望是創(chuàng)新者。現(xiàn)在我最興奮的就是,，人工智能大模型的時(shí)代到來(lái),。相較于過(guò)去PC互聯(lián)和移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代,，這是一個(gè)擁有全新范式的時(shí)代,。

我原來(lái)在微軟做操作系統(tǒng)，當(dāng)時(shí)Windows和Linux創(chuàng)造了一個(gè)大的PC時(shí)代經(jīng)濟(jì),，而在移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代,，安卓和iOS又創(chuàng)造了一個(gè)十倍大于PC的生態(tài)。現(xiàn)在大模型/基礎(chǔ)模型是人工智能時(shí)代的操作系統(tǒng),，在這個(gè)大的生態(tài)下，機(jī)會(huì)比PC時(shí)代大兩個(gè)數(shù)量級(jí),、移動(dòng)時(shí)代大至少一個(gè)數(shù)量級(jí),，所以我很振奮。

我覺(jué)得我們的創(chuàng)新機(jī)制如果分成三個(gè)階段：0到1,，1到100,，100到無(wú)窮大。我的焦慮就是我們?cè)趺礃幽苡懈嘣瓌?chuàng)的,、從0到1的,、實(shí)驗(yàn)室能做出的全新的東西。我們?cè)趯W(xué)校的使命是做出有創(chuàng)新的科研,。

再講一下大模型閉源和開(kāi)源,，我覺(jué)得我們需要更多的開(kāi)源模型促進(jìn)整個(gè)科研。最近發(fā)布的幾個(gè)模型都是基于開(kāi)源模型之上或者做微調(diào),，或者在垂直領(lǐng)域方面有更多的發(fā)展,。

AI 2.0，從實(shí)驗(yàn)室走向曠野

馮大剛：現(xiàn)在有一種觀點(diǎn)中國(guó)企業(yè)是不是過(guò)于依賴海外開(kāi)源模型了,。兩位怎么看這個(gè)問(wèn)題,？什么是中國(guó)好的創(chuàng)新，什么是不好的創(chuàng)新,？

李開(kāi)復(fù)：首先我不會(huì)特別使用這樣的一個(gè)詞“外國(guó)的開(kāi)源”,，開(kāi)源本身就是全世界的事情。零一萬(wàn)物Yi-34B大模型取之于開(kāi)源,，也貢獻(xiàn)給開(kāi)源,。

雖然我也很樂(lè)觀，也同意亞勤的看法,，覺(jué)得移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)是比PC大很多倍新浪潮,。但是這次AI大模型有一點(diǎn)不一樣的地方就是，不是中國(guó)的大廠,，而是全世界的大廠,，包括OpenAI和Google，他們基本停止寫(xiě)論文了,，他們很久沒(méi)有貢獻(xiàn)在開(kāi)源社區(qū)了,，他們應(yīng)該是看到了壟斷的機(jī)會(huì),。

如果全球其他做得好的大廠也好，創(chuàng)業(yè)公司也好,，不能夠改變這樣的一個(gè)局面,，如果在這么重要的科技革命來(lái)臨的時(shí)候，某一個(gè)美國(guó)大廠真的壟斷,、統(tǒng)治了,，這對(duì)全世界的用戶、開(kāi)發(fā)者,、創(chuàng)業(yè)者來(lái)說(shuō)都不是好的事情,。所以我覺(jué)得全球應(yīng)該攜手在一起，把自己能夠貢獻(xiàn)的都分享出去,，開(kāi)源如果有什么比較好的技術(shù)也可以參考合作,。

所以我認(rèn)為開(kāi)源是現(xiàn)在大家必須要做的。當(dāng)年,，Windows和蘋(píng)果是壟斷操作系統(tǒng)的,，但是Linux出來(lái)以后，再加上安卓和其他開(kāi)源系統(tǒng),，倒逼且改變了當(dāng)時(shí)的格局,。Linux帶給我們特別大的福利和幫助，也將技術(shù)變革的權(quán)力扁平化賦予了所有想?yún)⑴cIT革命的每一個(gè)創(chuàng)業(yè)者,。這次AI和大模型時(shí)代,，開(kāi)源扮演的力量也是非常重要的。

我們必須坦誠(chéng),，模型一定是越大表現(xiàn)越好,。開(kāi)源的社區(qū)主要以教授、學(xué)生,、創(chuàng)業(yè)者,、個(gè)人愛(ài)好者為主，當(dāng)然也包括一些青睞非大廠模型的公司,。但主要成員都不是最有資源的,，所以一定還會(huì)有更厲害的閉源模型。我們必須要支持公司一定要做一些閉源的事情,，不然靠做公益不能賺錢(qián),，也就沒(méi)有充足的“彈藥”投入更多的技術(shù)創(chuàng)新。

所以我們一方面把現(xiàn)在最好的模型貢獻(xiàn)給開(kāi)源,，另一方面還要用閉源的方式做更大更好的模型,。相信也會(huì)有一天，更大更好的閉源模型我們也可以開(kāi)源，然后再做更大更好的模型,。

張亞勤：我稍微補(bǔ)充一下,。看一下IT的歷史,，閉源的商業(yè)模型和開(kāi)源的學(xué)術(shù)模型都扮演不同的角色,，以后都很重要。當(dāng)模型規(guī)模大到一定程度的時(shí)候,，比如達(dá)到了萬(wàn)億參數(shù),，現(xiàn)在稱為前沿模型，這時(shí)候我們對(duì)大模型帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn),、治理都要有更多的關(guān)注,。我自己最近在花很多時(shí)間做這方面的學(xué)習(xí)，這個(gè)不管對(duì)于開(kāi)源還是對(duì)商業(yè)閉源都是同等的重要,。

馮大剛：剛才兩位老師提到了開(kāi)源、閉源之爭(zhēng),，都是非常好的話題,。下面我們聊一下，兩位的AI道路是怎么開(kāi)啟的,？我聽(tīng)說(shuō)在幾年以前,，或者十年以前，如果跟別人說(shuō)我的夢(mèng)想是AGI,，可能要遭到嘲笑,。你們覺(jué)得AGI真的可以實(shí)現(xiàn)嗎？中國(guó)現(xiàn)在是發(fā)展AGI好的時(shí)機(jī)嗎,？

張亞勤：我做AI有20年了,，是從計(jì)算機(jī)視覺(jué)、數(shù)字視頻,、多媒體編碼壓縮和檢索開(kāi)始的,。后來(lái)，當(dāng)深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)之后,，我花了更多時(shí)間做搜索,、智能駕駛、對(duì)話,。特別是在百度的幾年,，我的主要精力是想把AI部署到云端。所以我們基本上是在過(guò)去的十年,，在深度學(xué)習(xí)走向主流時(shí)更專注于做AI,。

開(kāi)復(fù)是在“AI的冬天”在做AI，我記得你第一個(gè)AI研究是1988年,，開(kāi)復(fù)做AI比我們這兒在場(chǎng)的任何人都早,。

現(xiàn)在我在清華大學(xué),，差不多4年前我從百度退休之后，在清華創(chuàng)立了智能產(chǎn)業(yè)研究院（AIR）,，現(xiàn)在差不多300多人,，全部從事人工智能方面的研究和產(chǎn)業(yè)化。

李開(kāi)復(fù)：我做AI不止35年,，做了40多年了,。我從讀本科大二的時(shí)候開(kāi)始做自然語(yǔ)言和計(jì)算機(jī)視覺(jué)，博士也是做的機(jī)器學(xué)習(xí),。當(dāng)時(shí)我最大的夢(mèng)想就是AGI,，當(dāng)時(shí)申請(qǐng)博士的時(shí)候?qū)懙淖魑木褪茿GI，一方面我希望能打造超人能力的AI,，另一方面從此了解人的思考跟大腦是怎么工作的,。

之后從我的母校卡耐基·梅隆大學(xué),，再到蘋(píng)果,，再到微軟和谷歌，我都一直做跟AI相關(guān)的事情,。AGI目前離我們很遠(yuǎn),，但是AI可以創(chuàng)造巨大價(jià)值。2012年,，創(chuàng)新工場(chǎng)投了第一家AI公司曠視,，之后創(chuàng)新工場(chǎng)又投出了十多家獨(dú)角獸，至少2家上市,，還有幾家準(zhǔn)備開(kāi)始排隊(duì),。我們對(duì)AI一直抱著熱情投入。

可是對(duì)于AGI來(lái)說(shuō),，過(guò)去3年才看到可能達(dá)到AGI的浪潮,。先稍微定義一下AGI，它能夠不斷地快速學(xué)習(xí)成長(zhǎng),，只要有更多的數(shù)據(jù)和更多的GPU,，它就一年變得比一年聰明，自我學(xué)習(xí)自我成長(zhǎng),。這樣的一個(gè)技術(shù)是人類從來(lái)沒(méi)有見(jiàn)過(guò)的,。在成長(zhǎng)過(guò)程中，它肯定在95%,，甚至有一天在99%的工作任務(wù)上都會(huì)超過(guò)人類,。我們可以把這個(gè)定義成接近AGI。

最后剩余那1%到5%，是我們的感情,？還是自我意識(shí),？還是我們的所謂的創(chuàng)造力？這個(gè)今天還蠻難下定義的,。因?yàn)榭梢钥吹街昂芏嗳苏J(rèn)為AI是沒(méi)有創(chuàng)造力的,，或者很難有真正的、很大的創(chuàng)造力,，現(xiàn)在看來(lái)并不是如此,。

也有很多人認(rèn)為AI是沒(méi)有自我意識(shí)、沒(méi)有感情的,，今天依然如此,。但是AI可以學(xué)會(huì)一種表象，讓它們看起來(lái)貌似有感情,。所以慢慢的,，剩下來(lái)的一些人類所能做，AI不能做的事的比例就會(huì)越來(lái)越小,，是小到5%還是小到1%,，其實(shí)已經(jīng)不重要了。

重要的是,，這95%到99%人類能做的事情，AI能做得更好,，它可能會(huì)給社會(huì)帶來(lái)什么問(wèn)題,，給社會(huì)帶來(lái)什么價(jià)值。除了這95%到99%之外,，AI還能做很多,，比人類能做的事情多1萬(wàn)倍，這個(gè)肯定會(huì)為人類創(chuàng)造巨大的價(jià)值,，當(dāng)然也會(huì)帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn),。我們?cè)趺磽肀н@個(gè)技術(shù)，能降低它對(duì)社會(huì)產(chǎn)生一些害處的概率,，這是我們需要注意的,。這1%到5%到底哪天能克服，是其次的問(wèn)題了,。

馮大剛：下面有請(qǐng)張亞勤老師,，我們今天看到主流大模型訓(xùn)練的三種范式都來(lái)自于美國(guó)，如果我們用美國(guó)模型的話,，是不是不可能超越美國(guó),？另外一個(gè)問(wèn)題，中國(guó)是不是一定要超越美國(guó)，自己獨(dú)立研究出大模型訓(xùn)練范式,？

張亞勤：的確,，現(xiàn)在三個(gè)主流架構(gòu)、主流的GPT,、自回歸模型等都是在美國(guó)產(chǎn)生的,。下面的這五年，整個(gè)架構(gòu)肯定會(huì)有一個(gè)大的變化,。因?yàn)楝F(xiàn)在最新的模型效率還是比較低,，從耗能到對(duì)算力的要求，決策的效率,、包括激活的方式,，還有高昂的價(jià)格。

目前大模型的商業(yè)模式其實(shí)是有問(wèn)題的,，模型的參數(shù)規(guī)模越大,，特別是在大規(guī)模使用的時(shí)候，用得越多虧得越多,。當(dāng)然這是暫時(shí)現(xiàn)象,，大模型的效率肯定至少要有一個(gè)數(shù)量級(jí)的增加。

同時(shí)一些新的算法一定會(huì)出現(xiàn)新的架構(gòu),，我們希望是在中國(guó)出現(xiàn),，我自己希望是在清華出現(xiàn)。目前在研究層面的確有很多從0到1的工作需要去做,。

但我覺(jué)得,，目前研究需要的數(shù)據(jù)、算力,，是我們的優(yōu)勢(shì),。另外我也同意開(kāi)復(fù)講的，現(xiàn)在的大模型特別是GPT類型的大模型開(kāi)啟了我們走向AGI的一個(gè)通道,。GPT-4出來(lái)之后能力很強(qiáng),，但還沒(méi)有到AGI。接下來(lái)十年,、甚至更短的時(shí)間,，我們可能達(dá)到開(kāi)復(fù)所定義的AGI。

很多時(shí)候媒體講的“AI有自我意識(shí),，就會(huì)替代人類”,，我不認(rèn)同。AGI就是大部分任務(wù)比人類做得更好,，包括腦力和體力,。另外它有自我學(xué)習(xí),、自我進(jìn)化，包括我們現(xiàn)在講的自主智能的這些能力,。我當(dāng)時(shí)看到ChatGPT的第一感覺(jué)是,，這是人類第一個(gè)通過(guò)圖靈測(cè)試的智能體。當(dāng)然外面有一些不同的意見(jiàn),，但至少我認(rèn)為我們已經(jīng)找到了其中的一個(gè)通道,。

馮大剛：兩位老師都提到了AGI，請(qǐng)問(wèn)從今天AI的水平到未來(lái)的AGI之間,，我們下一個(gè)技術(shù)躍遷可能是什么樣的,？以及下一個(gè)類似于ChatGPT這樣的現(xiàn)象級(jí)產(chǎn)品可能是什么？

李開(kāi)復(fù)：當(dāng)下最大的需要解決的問(wèn)題就是剛才亞勤所說(shuō)的,，模型越大能力越強(qiáng),，但是模型越大越貴，用起來(lái)推理成本也會(huì)太高,。從我們建零一萬(wàn)物第一天就看得很清楚,，怎么把手中的算力做好，把推理成本降下是最重要的,。

我們相信這是平臺(tái)級(jí)的應(yīng)用,，相信像過(guò)去一樣移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)必須由3G、4G支持,，需要有安卓,、iOS和其他操作系統(tǒng)作為它的支撐，我們一定要把這樣的一個(gè)能夠真正實(shí)現(xiàn),、成本不太高的訓(xùn)練和推理,，但是又能達(dá)到相當(dāng)大的模型尺寸，也許經(jīng)過(guò)壓縮等方法實(shí)踐出來(lái),。這是短期每一個(gè)公司都要做的，我們要把這個(gè)當(dāng)作當(dāng)務(wù)之急,。

再下一個(gè)階段我們看到的競(jìng)爭(zhēng)白熱化的就是多模態(tài),。我們?nèi)祟惖膶W(xué)習(xí)不是全部看文字，而且我們是通過(guò)視覺(jué),、觸覺(jué)和我們的理解,，才對(duì)真實(shí)世界有更深的理解，這正是多模態(tài)所涵蓋的領(lǐng)域,。

我們可能剛開(kāi)始會(huì)把圖片,、視頻、聲音,、語(yǔ)音輸進(jìn)一個(gè)已訓(xùn)練好的文字大模型,，這是第一步,。再下一步，是把多模態(tài)的數(shù)據(jù)彼此訓(xùn)練,，我們文字大模型也可以進(jìn)步,，成為一個(gè)巨大的多模態(tài)大模型。再往下可能有一個(gè)世界模型,，這樣才能帶來(lái)結(jié)構(gòu)化的學(xué)習(xí),。因?yàn)槲淖直旧硎且欢ǔ潭茸詭ЫY(jié)構(gòu)的，但是視頻和圖片是比較零散的,。

另外,，同樣會(huì)發(fā)生的就是Agent領(lǐng)域（自主智能）的技術(shù)，從圖形為主的用戶界面走向一個(gè)代理式的用戶界面,。因?yàn)楫吘刮覀內(nèi)祟悓W(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)的語(yǔ)言多年,，當(dāng)年P(guān)C是用鍵盤(pán)和鼠標(biāo)，手機(jī)是用觸摸,，AI今天學(xué)會(huì)用人類語(yǔ)言跟我們交流,，我們最自然的方法應(yīng)該是不要自己把每一個(gè)任務(wù)完整執(zhí)行，比如我太太周末生日,，我要給她訂鮮花,、蛋糕，我告訴我的AI助理,，它不僅能迅速完成任務(wù)而且能超出我的預(yù)期,，這就是終極版的代理式的用戶界面。

這天到來(lái)的時(shí)候,，會(huì)有幾個(gè)巨大的變革,。一個(gè)是用戶體驗(yàn)徹底改寫(xiě)，我們不再需要那么大視覺(jué)的刺激,，或者是輸入,。我們講一句話它說(shuō)OK做好了，就跟一個(gè)超級(jí)特助一樣,，能幫你把事情做好,。第二就是整個(gè)商業(yè)模式都會(huì)被顛覆，這樣一個(gè)助理就取代了今天很多商業(yè)模式,。這些變化可能還需要5年或者更長(zhǎng)的周期,，也不是特別遙遠(yuǎn)，我們是可以期待的,。

馮大剛：開(kāi)復(fù)老師從可用性,、易用性講到了未來(lái)的變化。張亞勤老師呢,？

張亞勤：講一下大模型未來(lái)的六大趨勢(shì),。

第一個(gè)就是像開(kāi)復(fù)所講的跨模態(tài),，多模態(tài)，和多尺度大模型：新的大模型包括自然數(shù)據(jù),，也包括從傳感器獲取的信息,。

第二個(gè)是新算法框架：我們需要新的算法來(lái)提升當(dāng)前的大模型效率。當(dāng)前的大模型稠密激活,，計(jì)算效率遠(yuǎn)低于人腦,，且商用成本高昂，甚至模型用的越多虧損越多,。人腦是效率最高的智能體,，它有860億個(gè)神經(jīng)元，每個(gè)神經(jīng)元有幾千個(gè)突觸,，卻只有不到3斤重,，耗能20瓦。從這個(gè)角度來(lái)看,，人腦的儲(chǔ)存量,，計(jì)算量和能耗效率之高，是目前任何大模型都無(wú)法比擬的,。我們需要新的算法體系,，稀疏激活網(wǎng)絡(luò)、效果更優(yōu)的小網(wǎng)絡(luò)等來(lái)提升模型使用效率,。

第三個(gè)是自主智能：模型正在成為一個(gè)代理（Agent）,，自主規(guī)劃任務(wù)、開(kāi)發(fā)代碼,、調(diào)動(dòng)工具,、優(yōu)化路徑、實(shí)現(xiàn)目標(biāo),，包括N+1版本的自我迭代,、升級(jí)和優(yōu)化。

第四個(gè)是邊緣智能：大模型需要很多算力和資源,，如何在邊緣和設(shè)備終端實(shí)現(xiàn)高效率,、低功耗、低成本,、低延時(shí)地部署是一大關(guān)鍵問(wèn)題。

另外兩個(gè)很重要的就是物理智能（具身智能）和生物智能,，比如把大模型和我們?nèi)说拇竽X相連,，生物體相連，未來(lái)智能是信息智能,、物理智能和生物智能的融合,，能力十分大,，風(fēng)險(xiǎn)也很高。

馮大剛：據(jù)說(shuō)OpenAI去年收入達(dá)到13億美元,，每個(gè)月就有1億美元,。您覺(jué)得這是大模型創(chuàng)收的高峰還是只是開(kāi)始？以及中國(guó)什么時(shí)候有一個(gè)大模型廠家能達(dá)到這樣的收入水平,？

李開(kāi)復(fù)：要做一個(gè)科技公司,，絕對(duì)不能不關(guān)注自己的收入、成長(zhǎng)和未來(lái)的利潤(rùn),。我覺(jué)得一個(gè)高科技的公司,，剛開(kāi)始可以說(shuō)自己有多少博士，寫(xiě)了多少論文,，拿了多少第一,，但是不能作為商業(yè)模式的驗(yàn)證。在投行,，能夠看到數(shù)字,，才能說(shuō)是這是家真的知道怎么做商業(yè)運(yùn)營(yíng)的公司。做不到這點(diǎn)的,，都很難成為一個(gè)偉大的公司,。我們可以看到，微軟,、Google,，包括中國(guó)的阿里、騰訊都是受過(guò)這樣的考驗(yàn)的,。所以我覺(jué)得OpenAI今天十幾億美金的收入,，一定程度是驗(yàn)證了這樣的技術(shù)是有商業(yè)前景的。

但是長(zhǎng)期來(lái)說(shuō),，能不能只靠AGI收費(fèi)打造一個(gè)類似云的業(yè)務(wù),，這個(gè)要完全看業(yè)態(tài)。因?yàn)槿绻鸊oogle跟它打價(jià)格戰(zhàn)的話,，可能就會(huì)造成兩邊不斷的降價(jià),，把這樣的一個(gè)本來(lái)可以溢價(jià)甚至有盈利的商機(jī)打成一片紅海。所以我覺(jué)得是有一定的風(fēng)險(xiǎn)的,。

最終我們還是要相信,，最掙錢(qián)的模式應(yīng)該是來(lái)自于應(yīng)用。應(yīng)用有To B跟To C的可能性,，我們的分析是,，To B的業(yè)務(wù)會(huì)比較有挑戰(zhàn)，會(huì)比較紅海,。這不代表我們認(rèn)為不可能造出一個(gè)很厲害的To B大模型公司,，我們也很樂(lè)于見(jiàn)到,。只是如果回去看當(dāng)年的計(jì)算機(jī)視覺(jué)，在某一個(gè)城市可能能拿到幾千萬(wàn)的單子,。但是之后就出來(lái)了一大批“四小龍”和一大堆“小小龍”去競(jìng)爭(zhēng),，幾千萬(wàn)的單子“打折”成幾十萬(wàn)，最后卷到大家都賺不到錢(qián),。

這個(gè)問(wèn)題怎么化解,？因?yàn)榻裉觳皇恰八男↓垺保恰鞍倌,！?，就算有一部分不能存活也是“十模”以上,。每次有一個(gè)大銀行保險(xiǎn)公司招標(biāo),，大家就靠競(jìng)價(jià)的方式去不賺錢(qián)拿到單子，這樣一個(gè)慣性會(huì)把AI往系統(tǒng)集成商的方向去做,。我覺(jué)得是很有挑戰(zhàn)的,，怎么破局會(huì)成為T(mén)o B商業(yè)上最大的問(wèn)題和挑戰(zhàn)。當(dāng)然我們也不排除某一家公司創(chuàng)造了巨大價(jià)值,，讓B端公司愿意溢價(jià)付費(fèi),，這可能會(huì)破局，但是短期有一定的難度,。

另外就是TO C的方向,，機(jī)會(huì)就是可以用AI和它對(duì)齊的能力做出很多有意思的應(yīng)用。從娛樂(lè)到電商到生產(chǎn)力工具,，用它制作文件,、設(shè)計(jì)圖片，甚至制作視頻等等,，機(jī)會(huì)很大,。但是它的挑戰(zhàn)就是它有“幻覺(jué)”，它會(huì)犯錯(cuò),。降低“幻覺(jué)”有兩個(gè)方法：一個(gè)是靠技術(shù)或者更大的模型,，或者用新的技術(shù)去控制它；另外一個(gè)方法是挑一些對(duì)“幻覺(jué)”不敏感的領(lǐng)域,，比如“幻覺(jué)”在小說(shuō)或者電影里就會(huì)變成一個(gè)創(chuàng)意,，這也是可行的。

所以毫無(wú)疑問(wèn),，大模型帶來(lái)的短期機(jī)會(huì),，一個(gè)就是它能生產(chǎn)內(nèi)容，AIGC幫我們用更少的時(shí)間有效生出更多更好的內(nèi)容，得到商業(yè)回報(bào),。另外一個(gè)就是類似圖靈測(cè)試，做類人的應(yīng)用,，像數(shù)字人是不是也可以有很多用途,。所以我們零一萬(wàn)物在To C上會(huì)花更多精力，To B我們也會(huì)幫助同行殺出一條血路,，找到非常好的付費(fèi)模式和商機(jī),。

張亞勤：我們看OpenAI的時(shí)候不要忘了微軟，微軟給OpenAI投了130億美金,，它用的幾萬(wàn)個(gè)GPU在微軟云上,。長(zhǎng)期來(lái)講肯定有獨(dú)立的商業(yè)模式，短期還是要靠一個(gè)大型公司,、一個(gè)金主,。

另外一點(diǎn)，我為什么要拿操作系統(tǒng)做比喻呢,？現(xiàn)在的基礎(chǔ)大模型十分重要,，它會(huì)像移動(dòng)時(shí)代的PC和操作系統(tǒng)一樣，上面有很多新的機(jī)會(huì),。比如最近發(fā)布的GPT 4.0 Turbo,，你甚至可以定制自己的GPT，然后在上面做自己的應(yīng)用并售賣 ,，這以后一定會(huì)有很好的商業(yè)模式,。但是更大的機(jī)會(huì)在垂直領(lǐng)域的模型，和基于大模型的各種各樣的應(yīng)用,，就像曾經(jīng)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)上的應(yīng)用,，Super App可能有更好的機(jī)會(huì)。

所以我們需要大模型,，但是不需要那么多,，更大的機(jī)會(huì)是在垂直領(lǐng)域、具體應(yīng)用的模型,，這樣的模型可能更多,，而且有更大的、可能是上百倍的機(jī)會(huì),。PC時(shí)代我算了一下,，操作系統(tǒng)掙1塊錢(qián)，生態(tài)是賺17塊錢(qián),，移動(dòng)我沒(méi)有算過(guò),，因?yàn)榘沧棵赓M(fèi)不好算。我想，AI時(shí)代這個(gè)比例一定會(huì)更高,。

馮大剛：李彥宏說(shuō)未來(lái)不需要很多大模型,，但是需要很多應(yīng)用，比如超級(jí)App,、超級(jí)電商,，很多行業(yè)會(huì)在大模型上重構(gòu)一次。

張亞勤：橫向大模型要靠公平的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng),，會(huì)有大公司,，也有一些創(chuàng)業(yè)的公司，這個(gè)可能兩年,、三年之后會(huì)見(jiàn)分曉,，最后可能會(huì)有5個(gè)、10個(gè)在百模大戰(zhàn)脫穎而出,。

而且一定要給初創(chuàng)公司機(jī)會(huì),，我們很多0到1的創(chuàng)新，1到100的創(chuàng)新是初創(chuàng)公司做的,。微軟和谷歌當(dāng)時(shí)也都是初創(chuàng)公司,，包括現(xiàn)在很出名的OpenAI、DeepMind等都是初創(chuàng)公司,，所以我們不能假設(shè)現(xiàn)在的大公司就一定主宰未來(lái),，時(shí)代變化的時(shí)候一定會(huì)有新的公司出現(xiàn)。

馮大剛：創(chuàng)業(yè)公司更善于使用AI,，所以可能會(huì)顛覆另外的大公司,。我們看人類歷史，比如歷史上的首富一開(kāi)始是做能源,，然后是做運(yùn)輸,，后來(lái)是做金融，后面是做互聯(lián)網(wǎng)的,，您覺(jué)得下一個(gè)世界首富會(huì)不會(huì)做是一家AI公司的,？

張亞勤：我覺(jué)得一定是，我認(rèn)為未來(lái)20年是人工智能時(shí)代,。開(kāi)復(fù)就正在實(shí)踐,。

李開(kāi)復(fù)：這肯定是高風(fēng)險(xiǎn)、高回報(bào)的機(jī)會(huì),，我們看得很清楚,，但是“百模大戰(zhàn)”站出來(lái)，最后能繼續(xù)做大模型,，或者創(chuàng)造巨大價(jià)值的公司也不會(huì)很多,。但是我覺(jué)得，今天每一個(gè)參與這個(gè)領(lǐng)域的人都是值得尊重的，因?yàn)槲覀兛吹?，這件事情很難,，但大家依然往前走，因?yàn)榭吹降氖菍?duì)人類而言特別巨大的機(jī)會(huì),。

而且所有的技術(shù)在萌芽的時(shí)候,，幾乎都是美國(guó)領(lǐng)先。但是一旦技術(shù)開(kāi)始被理解了,、開(kāi)始成熟了，中國(guó)是有機(jī)會(huì)能夠后起追上的,。所以在中國(guó)能做大模型是有很大的雙重意義的,。

馮大剛：幾年前兩位老師對(duì)AI怎么落地都做了預(yù)測(cè)，比如張亞勤老師提到AI在醫(yī)藥領(lǐng)域的落地,，開(kāi)復(fù)老師也提到過(guò)AI在多個(gè)場(chǎng)景的落地,，兩位老師前三名最看好的是哪些場(chǎng)景？

李開(kāi)復(fù)：一年之內(nèi)我們會(huì)看到至少1個(gè)到2個(gè)Super APP,，比ChatGPT更讓我們驚艷,。

張亞勤：我想5年吧。第一個(gè)是自動(dòng)駕駛和機(jī)器人方面會(huì)有一系列的公司出現(xiàn),。因?yàn)榇竽Ｐ徒鉀Q了一個(gè)特別關(guān)鍵問(wèn)題,，就是它有一些關(guān)鍵共識(shí)和常識(shí)。我們過(guò)去和機(jī)器人對(duì)話的時(shí)候,，覺(jué)得常識(shí)的問(wèn)題很難解決,。包括自動(dòng)駕駛、無(wú)人駕駛,，有一些corner case,、長(zhǎng)尾問(wèn)題難以解決。所以大模型會(huì)有很大的推動(dòng)作用,。

第二個(gè)就是生物醫(yī)藥方面,，我覺(jué)得未來(lái)5年也會(huì)有一個(gè)大的提升。但是目前運(yùn)用最多的是在生產(chǎn)力,、在To C領(lǐng)域,，未來(lái)To B有很大的前景。

AI的終局,，噩夢(mèng)還是良夜

馮大剛：像AI這樣的技術(shù),，今天具有這么大的影響力，這是一件好事還是壞事,？

張亞勤：我覺(jué)得是好事,，我是一個(gè)樂(lè)觀主義者。剛才我講了大的趨勢(shì)，模型的能力越大,，帶來(lái)的潛在風(fēng)險(xiǎn)越大,。剛才講到6個(gè)大的趨勢(shì)，特別是后面那幾個(gè)自主智能,、物理智能（具身智能）,、生物智能，它把人工智能用到我們?nèi)?、用到生物和物理世界,，所以?huì)帶來(lái)很大的風(fēng)險(xiǎn)。

我認(rèn)為我們必須重視這些問(wèn)題,，我一直講人類有兩種智慧,，一個(gè)是發(fā)明技術(shù)的智慧，一個(gè)是引導(dǎo)它走向正確道路的智慧,。最近我們花了很多時(shí)間做人工智能的治理,、風(fēng)險(xiǎn)的研究。我認(rèn)為AI發(fā)展有以下三大風(fēng)險(xiǎn),，如果我們現(xiàn)在開(kāi)始研究,，是可以把AI引導(dǎo)到正確方向的：

第一個(gè)就是剛才提到的虛假信息、幻覺(jué),，包括不實(shí)的,、有毒的信息。因?yàn)樵谛畔⑹澜缋?，它的風(fēng)險(xiǎn)是可控的,。比如在數(shù)字人上會(huì)有標(biāo)識(shí)，所以很多事情是現(xiàn)在的政策法規(guī)可以解決的,。

第二點(diǎn)就是相對(duì)比較嚴(yán)重的,，一個(gè)大模型出來(lái)之后可能會(huì)失控，被壞人所用,。

第三個(gè)更大的問(wèn)題就是物理世界都在用大模型,，我們把大模型用在金融系統(tǒng)、銀行系統(tǒng),，包括政策制定,，其潛在的應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)可能更大。

所以從現(xiàn)在開(kāi)始我們要治理這些事情,。當(dāng)然我是樂(lè)觀的,，我認(rèn)為我們是可以治理的。

馮大剛：開(kāi)復(fù)老師您是樂(lè)觀主義者嗎,？五分之一用來(lái)保證安全,，五分之四沖刺,，您同意嗎？

李開(kāi)復(fù)：如果回顧歷史,，有史以來(lái)每一個(gè)偉大的技術(shù)剛來(lái)的時(shí)候都有各種風(fēng)險(xiǎn),，比如電接到家里，觸電可以致死,，比如互聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)木馬病毒,，這些后來(lái)都可以被化解了。技術(shù)帶來(lái)的問(wèn)題可以用技術(shù)來(lái)解決,，所謂的“用魔法打敗魔法”,。

馮大剛：我們過(guò)去發(fā)明電沒(méi)有生命，但AI可能有生命,，而且AI比人類更聰明,，您贊同嗎？需要讓科技發(fā)展變慢,，您又贊同嗎？

李開(kāi)復(fù)：AI可能有生命我同意,，但是今天為止它沒(méi)有自我意識(shí),，也沒(méi)有真正成為人類定義的生命，它是聰明的,，有推理能力,，能夠輔助我們做更多的事情，會(huì)不會(huì)發(fā)展到有生命有自我意識(shí)這個(gè)不確定,。這個(gè)研究肯定是需要做的,。

但是作為一個(gè)技術(shù)樂(lè)觀主義者，我們看到的是過(guò)去每一個(gè)技術(shù)給社會(huì)帶來(lái)的好處遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于它的壞處,。它帶來(lái)的問(wèn)題有可能被技術(shù)解決,，我們應(yīng)該把握這樣的心態(tài)讓AI良性發(fā)展。

如果要鼓勵(lì)一部分算力用在讓技術(shù)可控,，讓技術(shù)不導(dǎo)致災(zāi)難上面,，我是支持的，但是可能更重要的是要讓五分之一或更多的科研人員去研究這個(gè)問(wèn)題,。不要讓每個(gè)科研人員,，尤其在高校、研究院,，都來(lái)研究誰(shuí)的模型做得更大更智能,。研究治理、研究技術(shù),，讓技術(shù)可控,，是同樣重要的,。

還有每個(gè)做AI的人都應(yīng)該了解自己：權(quán)力越大，責(zé)任越大,，造出這么聰明的東西,，如果出了問(wèn)題給世界帶來(lái)的害處是很大的。

最后有關(guān)讓科技發(fā)展變慢,，這是絕對(duì)不可行的,。因?yàn)闆](méi)有辦法管理誰(shuí)在用大模型做訓(xùn)練，這個(gè)技術(shù)跟核武器是不太一樣的,。而且我們看到馬斯克一邊說(shuō)大家應(yīng)該停止這方面的研究,，一方面自己做了xAI，所以這么說(shuō)的人是不是真的如他所言“自律”呢,？每一個(gè)有科技?jí)粝氲娜硕疾惶赡軙?huì)停止對(duì)技術(shù)有更多的追尋,、更多的實(shí)驗(yàn)和探索，這應(yīng)該被鼓勵(lì),，但同時(shí)也應(yīng)該研究怎么降低它的危害,。

張亞勤：今天在場(chǎng)的有媒體，有企業(yè)家和投資者,，我呼吁我們做前沿大模型的這些企業(yè),，把10%的資金用到AI風(fēng)險(xiǎn)的研究上。AI風(fēng)險(xiǎn)管理不是說(shuō)我做出了一個(gè)模型讓政府去管理或者治理,，它其實(shí)有很深的技術(shù)的成分,，包括研究的成分。我們?cè)谠O(shè)計(jì)模型包括在用數(shù)據(jù)建立模型,，做推理對(duì)齊的時(shí)候,，其實(shí)里面是深層的技術(shù)。所以技術(shù)人員必須和政策制定和監(jiān)管部門(mén)一起做這件事,，而非互相對(duì)立,。

差不多一個(gè)多月前，我和兩位圖靈獎(jiǎng)獲得者召集了全球20多位技術(shù)專家,，商討出了人工智能的幾個(gè)原則：第一就是做治理,，鼓勵(lì)最優(yōu)秀最聰明的人也做這方面的研究，開(kāi)發(fā)這項(xiàng)技術(shù),。所以我為什么樂(lè)觀呢,？我覺(jué)得大家都有這個(gè)意識(shí)，特別是以后我們讓人工智能比人類更聰明更有能力,，但是更重要的是讓它更善良更有創(chuàng)意,，才能符合我們的價(jià)值觀，才不會(huì)犯大錯(cuò),。所以最重要的就是要打造一個(gè)善良的AI,。

馮大剛：它比人類更聰明,，有沒(méi)有可能假裝善良？

張亞勤：這是我們要研究的風(fēng)險(xiǎn),，我們要讓它真正善良,。就像小孩我們從小教育讓他學(xué)習(xí)，讓他以后去創(chuàng)新,，讓他以后去探索,，但是最重要是要有一顆善良的心。這里面當(dāng)然有很多挑戰(zhàn),，這是作為技術(shù)人員,、創(chuàng)業(yè)者和大的企業(yè)，應(yīng)該要負(fù)的責(zé)任,。

馮大剛：開(kāi)復(fù)老師您覺(jué)得AI是否能讓人類變的更幸福,？比如人類的貧富差距會(huì)變得更小嗎？

李開(kāi)復(fù)：我相信,，最終人類會(huì)走向“豐饒時(shí)代”,，但是要經(jīng)過(guò)10到15年很巨大的動(dòng)蕩。因?yàn)锳I從正面來(lái)說(shuō),，把我們從重復(fù)性工作中解放出來(lái),，讓我們找到人類真正存在的意義，這是非常巨大的機(jī)會(huì),。

但是短期來(lái)看它會(huì)取代很多工作，取代工作這件事情本身,，我想對(duì)每一個(gè)人來(lái)說(shuō)都是非常負(fù)面的事情,。

所以我覺(jué)得，未來(lái)10到15年,，全世界每個(gè)人的工作可能都會(huì)擁抱AI,，讓你有十倍的生產(chǎn)力，或者被AI取代,，面臨失業(yè)的問(wèn)題,。我覺(jué)得一旦這個(gè)問(wèn)題我們能夠好好地化解度過(guò)，畢竟AI取代了工作,，還是給社會(huì)創(chuàng)造了財(cái)富,，甚至更多的財(cái)富。所以有可能未來(lái)世界會(huì)豐衣足食,，我們不用再擔(dān)憂饑餓,、貧窮的問(wèn)題，未來(lái)可能每個(gè)人有更多的時(shí)間做自己想做的,、適合做的事情,，不必浪費(fèi)時(shí)間做重復(fù)性的工作,。

馮大剛：人和人之間，比如收入差距,，會(huì)更大還是更?。?/p>

李開(kāi)復(fù)：收入差距肯定會(huì)更大,。一個(gè)國(guó)家可以用稅收補(bǔ)助等調(diào)整貧富差距,，但是國(guó)與國(guó)之間，貧富差距的問(wèn)題跟大國(guó)一樣,，但是小國(guó)沒(méi)有足夠的AI能力,，所以這是全球上要注意的，不要讓任何一個(gè)國(guó)家完全陷入無(wú)助狀態(tài),。

馮大剛：我們希望的AGI時(shí)代什么時(shí)候會(huì)到來(lái),？等待的時(shí)間里，我們普通人應(yīng)該做什么,？

張亞勤：我不知道,，我覺(jué)得可能10年，也可能20年,，具體時(shí)間我不清楚,。但我覺(jué)得首先最重要的一點(diǎn)就是，我們要有我們自己的觀點(diǎn),，要學(xué)會(huì)怎么問(wèn)問(wèn)題,，怎么去追問(wèn)，對(duì)每件事要有自己獨(dú)特的觀點(diǎn),。另外就是一直保持學(xué)習(xí)?，F(xiàn)在我每天都要看新的東西，包括要讀論文,，5年前學(xué)的東西已經(jīng)沒(méi)有用了,。

我覺(jué)得人類一定會(huì)越來(lái)越幸福，未來(lái)20年的人類是一個(gè)新的物種,，是Human Intelligence + Artificial Intelligence,，像我們看山頂洞人，或者是我們看100年前還沒(méi)有手機(jī)沒(méi)有電的時(shí)候的人類,，是不同的物種,。所以未來(lái)人類一定會(huì)更加的幸福。我們也不需要工作5天,，可能工作1天或者2天,，我們?cè)缙诠I(yè)革命剛來(lái)的時(shí)候是工作7天，后來(lái)到了6天,，然后5天,，現(xiàn)在歐洲已經(jīng)4天,。

所以我覺(jué)得以后工作會(huì)變少，人們會(huì)花更多的時(shí)間做自己更享受的事情,。我是樂(lè)觀主義者,，我們看看這演播廳里所有的創(chuàng)新，都是技術(shù)帶來(lái)的創(chuàng)新,，都是樂(lè)觀主義帶來(lái)的,，悲觀主義是沒(méi)有未來(lái)的。