界面新闻记者 | 崔鹏
5月26日，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在2023年中关村论坛上表示，他认为这是一个以大模型为核心的人工智能新时代。大模型改变了人工智能，大模型即将改变世界。
(相关资料图)
李彦宏认为，大模型重新定义了人机交互，自然语言人机交互会带来提示革命；大型模型将重新定义营销和客户服务；大型模型将催生人工智能本地应用程序。
李彦宏表示，百度应该是第一家重做所有产品的公司，不是整合或接入，而是重做。
他还提到，在人工智能技术的快速发展过程中，可能会出现对人类不利的方向，需要防止失控。
以下是一些演讲记录：
最近，人工智能再次成为人类创新的焦点，越来越多的人认识到第四次工业革命正在到来，这是以人工智能为标志的。
它之所以成为焦点，是因为大模型成功地压缩了人类对整个世界的认知，向我们展示了实现通用人工智能的道路。
目前，我们正处于一个新的起点。这是一个以大模型为核心的人工智能新时代。大模型改变了人工智能，大模型即将改变世界。
为什么大模型会改变人工智能？
由于大计算能力、大模型、大数据，导致了“智能的出现”。什么是智能的出现？在过去，人工智能是教机器学习什么技能。教的可能是，没有教的不会。在大型模型出现“智能出现”后，它也将是以前没有教过的技能。
同时，人工智能的发展方向从识别到生成。什么是识别？搜索引擎是典型的识别类型。什么是生成类型？人工智能用于文学创作、撰写报告、绘制海报等，这些都是生成类型。
生成人工智能将大大提高工作效率。一些研究机构认为，未来10年，知识工作者的效率可以提高4倍。
那么如何重新定义大模型的人工智能呢？
首先，大模型重新定义了人机交互。在过去的几十年里，人机交互方式发生了三次变化：
例如，命令行是我在大学攻读研究生时的主要工作界面。我输入了一个命令，它给了我想要的反应。当时我觉得效率很高，但大多数人都做不到。
什么是更简单的人机交互？是图形用户界面（GUI）。
用鼠标一层一层地点击菜单。这种方法比第一个更友好，至少很多人都能理解，但它仍然不是最自然的互动方式。
人工智能的诞生使我们能够用自然语言与计算机互动。
比如我想检查一下“4月份我公司有哪些产品毛利率超过了疫情前的水平？”在过去，我的助手很可能需要半天的时间才能得到这件事。今天，如果电脑懂你的自然语言，一秒钟就能给你一张表格。
自然语言的人机交互会带来提示词革命。也就是说，未来的应用是通过自然语言的提示词来调动本地人工智能 实现应用程序。这意味着你未来的工资水平将取决于你的提示，而不是你的代码。
我做了一个预测，10年后，世界上50%的工作将是提示项目。提问比解决问题更重要。我们的教育应该教孩子提问，而不仅仅是解决问题。
第二，大模型将重新定义营销和客户服务。
谁有最好的与客户沟通方式，谁就有这个客户。这个原则是在大模型出现之前建立起来的，但是有了大模型，即使你有70亿客户，每个客户也可以有一个专属的7×助理每天24小时为他服务，什么都知道。
第三，大模型会催生AI本土应用。
AI时代的本土应用是什么样子的？比如，DoNotPay，它是一个使用人工智能帮助人们提起诉讼和撰写法律文件的应用程序。人工智能帮助你收回你不应该付的钱。Jasper是一个帮助企业和个人通过Al撰写营销推广文案的应用程序。Speak是韩国学习外语的应用程序。大模型成为一对一的教师，为每个孩子提供个性化的教育。
百度也在用人工智能的本地思维重建我们所有的产品、服务和工作流程。例如，我们的流动智能工作平台允许每个员工都有一个具有丰富专业知识和实时响应的工作助理。通过对话理解能力，实现聊天记录的智能总结。我的同事评论说，“整个人都很震惊”，“这真的在那个时候展示给了我。”
业内有一种说法，大模型时代即将到来，每一种产品都值得重做。但谁真的又做了呢？百度想成为第一家重做所有产品的公司，不是整合，不是接入，是重做，重建！
3月16日，文心发布，百度成为全球科技大厂中第一家发布GPT大模型产品的公司。由于长期的积累和投入，它可以发布得如此之快。早在2019年，我们就发布了文心大模型1.0，然后迭代到2.0、3.0。很快，我们将推出文心大模型3.5版本。
目前，市场需求非常强劲，中国人拥抱新技术的热情是前所未有的。文心也在迅速进步，例如，QPS 每秒查询推理响应速度，提高10倍，这意味着推理成本已降低到原来的十分之一。
未来，所有的应用程序都将基于大型模型进行开发，每个行业都应该有自己的大型模型，大型模型将深入融入实体经济。
云计算的游戏规则已经完全改变。客户选择云制造商主要取决于能源模型和框架是否良好，而不是计算能力和存储这些传统能力。
IT技术栈在大模型改变人工智能的背后，也发生了非常根本的变化。过去，无论是PC还是移动时代， IT技术栈为芯片层、操作系统层、应用层三层。
在人工智能时代，IT技术堆栈已经变成了四层：底层仍然是芯片层，但主流芯片已经从CPU变成了GPU。百度在芯片层的布局是昆仑芯，已经大规模生产了数万块。昆仑芯的第三代预计将于2024年初大规模生产。
芯片称为框架层，即深度学习框架。百度的桨，Meta的PyTorch，谷歌的TensorFlow都在框架层。百度的飞桨在中国的市场份额中排名第一。
模型层在框架上，ChatGPT、文心一言属于模型层。除了文心一言，百度在模型层的布局还包括交通大模型、能源大模型等行业大模型。
以上是应用层，就是我们前面提到的这些AI本土应用。
百度在这四层，都有全栈自研产品，层层领先，可以实现端到端优化，大大提高效率。
最后，我想谈谈百度为什么能做到：
一是长期技术投入和积累。
第二，它有独特的优势。在实际应用中，我们的四层结构确实大大提高了效率。例如，我们可以通过智能调整红绿灯的时间，将城市交通效率提高15%到30%。五一假期前的最后一个工作日，北京的交通堵塞，从二环路到六环路，都是红色的。唯一的绿色是亦庄，因为百度AI信控系统已经部署在亦庄300多个十字路口。
第三，它是独立和可控的。文欣实现了数据控制、框架控制和模型控制，可以反映在国际竞争中高水平的科技自力更生和自我完善中。它可以使数千个行业，帮助中国经济创造未来30年的黄金。
今天，全世界都在关注通用人工智能（AGI）其发展，也引起了一些争议。
你担心机器会取代人吗？我认为把机器变成人不应该是努力的方向。机器在很多方面都比人强，但机器不能成为成年人，也没有必要成为成年人。机器会变得越来越聪明，能做的事情越来越多，效率也会越来越高。我们需要与机器共存，而不是二元对立。
那么，如何防止失控呢？在人工智能技术飞速发展的过程中，确实有可能出现对人类不利的方向。要防止失控，需要先进人工智能技术的国家共同努力，从人类命运共同体的高度制定规则。
要参与规则的制定，必须先上牌桌，才能有话语权，才能有全球比赛的入场券。
(文章来源:界面新闻)
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