大連接是人工智能發展的基礎

大數據是人工智能發展的關鍵

大模型是人工智能發展的精髓

電信運營商在人工智能發展中扮演重要角色

人工智能：從大連接到大數據再到大模型

李正茂

今年以(yi)來，以(yi)ChatGPT(Generative Pre-trained Transformer，生成型(xing)預訓練變(bian)換(huan)模型(xing))為代(dai)表的(de)大(da)語言模型(xing)突(tu)然爆(bao)火，很快(kuai)引發了“百模大(da)戰(zhan)”。對全球(qiu)新一(yi)輪(lun)的(de)人工智能(neng)競(jing)賽，電信(xin)運(yun)營(ying)商應(ying)該怎樣認識，從中找準(zhun)定位并確定下一(yi)步(bu)發展(zhan)方向(xiang)，我簡(jian)要結合人工智能(neng)的(de)發展(zhan)史，從大(da)連接、大(da)數據和大(da)模型(xing)三個方面，談一(yi)談自己的(de)想法，供(gong)大(da)家參(can)考。

第一個方面(mian)，大(da)連接是人工(gong)智能發展的(de)基(ji)礎

大(da)家都知道，人工智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)的(de)(de)概念產生于20世紀(ji)50年(nian)代，是(shi)研(yan)究(jiu)(jiu)(jiu)(jiu)開發用(yong)(yong)于模擬、延(yan)伸、擴展(zhan)(zhan)和學習人類(lei)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)的(de)(de)理論(lun)、方(fang)法、技(ji)術(shu)及應用(yong)(yong)系(xi)統的(de)(de)一門新技(ji)術(shu)科學。它(ta)的(de)(de)研(yan)究(jiu)(jiu)(jiu)(jiu)目標是(shi)使機(ji)器(qi)能(neng)(neng)夠(gou)勝任一些通常需要(yao)人類(lei)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)才(cai)能(neng)(neng)完成(cheng)的(de)(de)復雜工作(zuo)(zuo)，并生產出能(neng)(neng)以(yi)人類(lei)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)相似的(de)(de)方(fang)式作(zuo)(zuo)出反應的(de)(de)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)機(ji)器(qi)，其(qi)主(zhu)要(yao)研(yan)究(jiu)(jiu)(jiu)(jiu)領域包括機(ji)器(qi)人、圖像識別、智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)語(yu)(yu)音，以(yi)及語(yu)(yu)言處理和理解、規(gui)劃、決(jue)策等，要(yao)解決(jue)的(de)(de)核心問題是(shi)構建與人類(lei)相似，甚至超越(yue)人類(lei)的(de)(de)推理、知識、規(gui)劃、學習、交流、感(gan)知、移動和操作(zuo)(zuo)物體等能(neng)(neng)力。20世紀(ji)70年(nian)代以(yi)來，許多國家先(xian)后(hou)開展(zhan)(zhan)人工智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)研(yan)究(jiu)(jiu)(jiu)(jiu)，全球人工智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)的(de)(de)發展(zhan)(zhan)經(jing)歷了(le)幾次(ci)大(da)起大(da)落。在發展(zhan)(zhan)過程中，人工智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)領域主(zhu)要(yao)形成(cheng)了(le)三大(da)學派(pai)：

一(yi)是(shi)符號主(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)義(yi)(yi)(yi)(symbolicism)，又稱為(wei)邏輯主(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)義(yi)(yi)(yi)、心理學(xue)(xue)(xue)派(pai)或計算機學(xue)(xue)(xue)派(pai)，主(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)要研(yan)(yan)究抽象思(si)維，主(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)張用公理和(he)邏輯體系(xi)模(mo)擬人(ren)(ren)(ren)(ren)的(de)(de)思(si)維過程(cheng)，搭建一(yi)套人(ren)(ren)(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)系(xi)統(tong)。符號主(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)義(yi)(yi)(yi)者最先提出“人(ren)(ren)(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)”的(de)(de)概念，并在(zai)20世(shi)紀(ji)(ji)80年代取得很(hen)大(da)發展。二(er)是(shi)連(lian)(lian)接主(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)義(yi)(yi)(yi)(connectionism)，又稱為(wei)仿生(sheng)學(xue)(xue)(xue)派(pai)或生(sheng)理學(xue)(xue)(xue)派(pai)，主(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)要研(yan)(yan)究形象思(si)維，主(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)張模(mo)仿人(ren)(ren)(ren)(ren)類的(de)(de)神(shen)經元，用神(shen)經網(wang)絡的(de)(de)連(lian)(lian)接機制(zhi)(zhi)實現人(ren)(ren)(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)。連(lian)(lian)接主(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)義(yi)(yi)(yi)的(de)(de)主(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)要原理為(wei)神(shen)經網(wang)絡及神(shen)經網(wang)絡間的(de)(de)連(lian)(lian)接機制(zhi)(zhi)與(yu)學(xue)(xue)(xue)習算法，被業界稱為(wei)“最普遍的(de)(de)人(ren)(ren)(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)”。三(san)是(shi)行為(wei)主(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)義(yi)(yi)(yi)(actionism)，又稱為(wei)進(jin)化主(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)義(yi)(yi)(yi)或控(kong)制(zhi)(zhi)論學(xue)(xue)(xue)派(pai)，包括工程(cheng)控(kong)制(zhi)(zhi)論和(he)生(sheng)物(wu)控(kong)制(zhi)(zhi)論等，主(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)要研(yan)(yan)究感知思(si)維，早期研(yan)(yan)究重(zhong)(zhong)點是(shi)模(mo)擬人(ren)(ren)(ren)(ren)在(zai)控(kong)制(zhi)(zhi)過程(cheng)中的(de)(de)智(zhi)能(neng)(neng)行為(wei)和(he)作(zuo)用，后(hou)來發展到智(zhi)能(neng)(neng)控(kong)制(zhi)(zhi)和(he)智(zhi)能(neng)(neng)機器人(ren)(ren)(ren)(ren)系(xi)統(tong)。在(zai)上個世(shi)紀(ji)(ji)，符號主(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)義(yi)(yi)(yi)和(he)連(lian)(lian)接主(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)義(yi)(yi)(yi)此消彼長;直到本(ben)世(shi)紀(ji)(ji)初，連(lian)(lian)接主(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)義(yi)(yi)(yi)的(de)(de)主(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)要技術之一(yi)神(shen)經網(wang)絡技術以“機器學(xue)(xue)(xue)習”(Machine Learning)“深(shen)度(du)學(xue)(xue)(xue)習”(Deep Learning)為(wei)名，在(zai)圖像識(shi)別(bie)、語音識(shi)別(bie)等領域(yu)取得了(le)矚目的(de)(de)成就，連(lian)(lian)接主(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)義(yi)(yi)(yi)成為(wei)人(ren)(ren)(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)技術發展的(de)(de)主(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)(zhu)流，由(you)此極(ji)大(da)地(di)促進(jin)了(le)人(ren)(ren)(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)產業發展，先后(hou)開創了(le)機器學(xue)(xue)(xue)習、深(shen)度(du)學(xue)(xue)(xue)習和(he)大(da)模(mo)型這三(san)個人(ren)(ren)(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)發展重(zhong)(zhong)要的(de)(de)里程(cheng)碑。

簡(jian)要(yao)追(zhui)溯人工智能(neng)(neng)的(de)(de)發(fa)(fa)展(zhan)(zhan)史，可以(yi)(yi)看到(dao)，從連接(jie)(jie)主義到(dao)機器(qi)學(xue)(xue)(xue)習(xi)，再到(dao)深(shen)度(du)學(xue)(xue)(xue)習(xi)，神經網絡(luo)間的(de)(de)連接(jie)(jie)機制與學(xue)(xue)(xue)習(xi)算(suan)法不(bu)斷(duan)演進(jin)，引領著(zhu)人工智能(neng)(neng)技術(shu)發(fa)(fa)展(zhan)(zhan)。而究其(qi)本質，是網絡(luo)連接(jie)(jie)，是建立(li)在復(fu)雜網絡(luo)連接(jie)(jie)上(shang)的(de)(de)多層處(chu)理，這一(yi)(yi)概(gai)念與電信行業(ye)(ye)常(chang)說(shuo)的(de)(de)“大連接(jie)(jie)”“泛在連接(jie)(jie)”的(de)(de)概(gai)念是一(yi)(yi)致的(de)(de)。從本源上(shang)看，電信業(ye)(ye)移動(dong)互聯網、物聯網等的(de)(de)繁榮，為人工智能(neng)(neng)連接(jie)(jie)主義(機器(qi)學(xue)(xue)(xue)習(xi)、深(shen)度(du)學(xue)(xue)(xue)習(xi))技術(shu)發(fa)(fa)展(zhan)(zhan)創造了(le)條件，推動(dong)了(le)人工智能(neng)(neng)、云計算(suan)等發(fa)(fa)展(zhan)(zhan)，共同促(cu)進(jin)全社會實現“大連接(jie)(jie)”，加速進(jin)入萬物互聯的(de)(de)數字化、智能(neng)(neng)化時代。所以(yi)(yi)，我們說(shuo)，大連接(jie)(jie)是人工智能(neng)(neng)發(fa)(fa)展(zhan)(zhan)的(de)(de)基礎。這是我的(de)(de)第一(yi)(yi)個思考(kao)。

第(di)二個(ge)方面，大數據是人工(gong)智能(neng)發展的關鍵

人工智(zhi)(zhi)能(neng)的(de)(de)核(he)心(xin)技(ji)(ji)術(shu)有(you)(you)計算機(ji)(ji)視覺、機(ji)(ji)器學習、自然語言處(chu)理、機(ji)(ji)器人技(ji)(ji)術(shu)及語音(yin)識別技(ji)(ji)術(shu)等，支撐(cheng)這些(xie)技(ji)(ji)術(shu)發(fa)展的(de)(de)有(you)(you)三大(da)(da)要素：算力、算法(fa)和(he)數(shu)據。其(qi)中，大(da)(da)數(shu)據發(fa)揮了重要作用(yong)，是(shi)人工智(zhi)(zhi)能(neng)技(ji)(ji)術(shu)和(he)應用(yong)發(fa)展的(de)(de)關鍵。

移(yi)動(dong)互聯(lian)(lian)(lian)時代，全(quan)(quan)球(qiu)(qiu)數(shu)據(ju)(ju)量(liang)(liang)(liang)加速增(zeng)長(chang)。2010年(nian)(nian)左右，全(quan)(quan)球(qiu)(qiu)進入(ru)移(yi)動(dong)互聯(lian)(lian)(lian)時代，4G和5G業務(wu)應用(yong)、物聯(lian)(lian)(lian)網、產業互聯(lian)(lian)(lian)網、視頻業務(wu)等相繼(ji)繁榮(rong)，共同帶(dai)動(dong)數(shu)據(ju)(ju)量(liang)(liang)(liang)呈(cheng)指數(shu)級(ji)增(zeng)長(chang)，深(shen)(shen)(shen)入(ru)到(dao)經濟社會生活的(de)方(fang)方(fang)面面。據(ju)(ju)統計，2011年(nian)(nian)全(quan)(quan)球(qiu)(qiu)數(shu)據(ju)(ju)總量(liang)(liang)(liang)達(da)到(dao)1.8ZB(1ZB等于(yu)1萬億(yi)GB)，2020年(nian)(nian)全(quan)(quan)球(qiu)(qiu)數(shu)據(ju)(ju)總量(liang)(liang)(liang)達(da)到(dao)60ZB，十年(nian)(nian)間(jian)增(zeng)長(chang)了(le)32倍多。而在(zai)2021年(nian)(nian)、2022年(nian)(nian)兩年(nian)(nian)間(jian)，全(quan)(quan)球(qiu)(qiu)數(shu)據(ju)(ju)總量(liang)(liang)(liang)又增(zeng)長(chang)了(le)35.5%，2022年(nian)(nian)全(quan)(quan)球(qiu)(qiu)數(shu)據(ju)(ju)總量(liang)(liang)(liang)達(da)到(dao)81.3ZB。高速增(zeng)長(chang)的(de)數(shu)據(ju)(ju)總量(liang)(liang)(liang)，奠(dian)定(ding)了(le)人(ren)(ren)工智(zhi)能等新技術突破(po)的(de)基(ji)礎(chu)(chu)。人(ren)(ren)工智(zhi)能技術發展的(de)第二個(ge)里程碑“深(shen)(shen)(shen)度學習”，正(zheng)是(shi)以大(da)量(liang)(liang)(liang)的(de)數(shu)據(ju)(ju)處理為基(ji)礎(chu)(chu)，在(zai)2012年(nian)(nian)實(shi)現(xian)了(le)圖(tu)像識別與分(fen)類技術上的(de)突破(po)，并在(zai)2016年(nian)(nian)以人(ren)(ren)工智(zhi)能機器人(ren)(ren)AlphaGo戰勝韓國(guo)職業圍棋(qi)棋(qi)手(shou)李世石(shi)為標志，登上“深(shen)(shen)(shen)度學習”的(de)頂(ding)峰(feng)。

隨著算法和(he)算力(li)(li)網絡能(neng)力(li)(li)不斷提(ti)升，人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)的(de)產業(ye)應(ying)用(yong)(yong)越(yue)來越(yue)廣泛，大(da)(da)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)、海量數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)越(yue)來越(yue)發(fa)揮著關(guan)鍵作(zuo)用(yong)(yong)。我們說，數(shu)(shu)(shu)字經(jing)濟(ji)時(shi)代，數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)要素(su)是(shi)新(xin)的(de)生(sheng)產力(li)(li)。當前，我國正(zheng)處于數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)要素(su)市(shi)場(chang)建設探索起步(bu)階段，但數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)要素(su)市(shi)場(chang)的(de)需求(qiu)已(yi)被激活。人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)技術與大(da)(da)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)技術相(xiang)互促進(jin)(jin)、共榮(rong)共生(sheng)，一方(fang)面，將進(jin)(jin)一步(bu)增(zeng)強大(da)(da)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)的(de)“5V”特(te)性。即增(zeng)強大(da)(da)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)的(de)Volume(海量數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)規(gui)模(mo)(mo))特(te)性、Velocity(高(gao)速(su)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)處理)特(te)性，成倍擴展(zhan)大(da)(da)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)的(de)Variety(多樣數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)類型)特(te)性，深(shen)入挖(wa)掘大(da)(da)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)的(de)Value(應(ying)用(yong)(yong)價(jia)值)特(te)性，并不斷提(ti)升數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)質量，增(zeng)強Veracity(真實(shi)(shi)性)。另一方(fang)面，大(da)(da)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)“5V”不斷賦能(neng)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)技術，催生(sheng)其實(shi)(shi)際應(ying)用(yong)(yong)場(chang)景成熟，促進(jin)(jin)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)技術大(da)(da)規(gui)模(mo)(mo)、普適(shi)性發(fa)展(zhan)及(ji)應(ying)用(yong)(yong)落地，更加(jia)智(zhi)能(neng)化地挖(wa)掘數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)中蘊含的(de)價(jia)值，將多樣化的(de)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)資(zi)源轉化為(wei)有價(jia)值的(de)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)資(zi)產，全面支撐數(shu)(shu)(shu)字經(jing)濟(ji)社會發(fa)展(zhan)，為(wei)人(ren)類社會帶來全新(xin)的(de)智(zhi)慧生(sheng)產模(mo)(mo)式和(he)生(sheng)活方(fang)式。因此，我總(zong)結為(wei)，大(da)(da)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)是(shi)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)發(fa)展(zhan)的(de)關(guan)鍵，這是(shi)我的(de)第二個思考。

第三個方面，大模型是(shi)人(ren)工智能發展的精(jing)髓(sui)

2020年5月，美(mei)國人工智(zhi)能(neng)研(yan)究公(gong)(gong)司OpenAI發(fa)布(bu)語言模(mo)(mo)型GPT-3，是人類(lei)科技史上的(de)(de)里程碑(bei)事(shi)件。GPT-3證明了(le)一個具(ju)有高水(shui)平復(fu)雜結構(gou)和大量(liang)參數的(de)(de)人工智(zhi)能(neng)大模(mo)(mo)型可以實現(xian)深度學習，從而讓大模(mo)(mo)型的(de)(de)概念(nian)得到前所未有的(de)(de)關注。2022年11月，OpenAI公(gong)(gong)司基于GPT-3.5架構(gou)的(de)(de)大型語言模(mo)(mo)型，開發(fa)出自然語言處理工具(ju)ChatGPT，在兩個月內(nei)用戶(hu)數超過1億戶(hu)，成為(wei)歷(li)史上用戶(hu)數增長(chang)最快的(de)(de)消費者應用，迅速引發(fa)了(le)全球新一輪的(de)(de)人工智(zhi)能(neng)競賽。ChatGPT及一大批類(lei)似(si)大模(mo)(mo)型的(de)(de)發(fa)展，標(biao)志著信息(xi)社會進入了(le)大模(mo)(mo)型主(zhu)導的(de)(de)新階段(duan)。

大模型是(shi)基于包(bao)括數學(xue)(xue)(xue)、統計學(xue)(xue)(xue)、電腦科學(xue)(xue)(xue)、物理(li)學(xue)(xue)(xue)、工(gong)程學(xue)(xue)(xue)、神經(jing)學(xue)(xue)(xue)、語(yu)言學(xue)(xue)(xue)、哲學(xue)(xue)(xue)、人(ren)(ren)(ren)工(gong)智能學(xue)(xue)(xue)等多技術學(xue)(xue)(xue)科融合(he)的(de)一(yi)次(ci)突變(bian)。在此(ci)基礎上，人(ren)(ren)(ren)們形成(cheng)了(le)關于大模型的(de)一(yi)些基本(ben)共(gong)識，其(qi)中最(zui)根本(ben)的(de)有(you)：一(yi)、大模型是(shi)大語(yu)言模型(Large Language Model，LLM)，也是(shi)多模態(tai)模型(Multimodal Model)。二、GPT(Generative Pre-trained Transformer，生成(cheng)型預(yu)訓練變(bian)換模型)是(shi)大模型的(de)一(yi)種形態(tai)，G代(dai)表生成(cheng)性的(de)(generative)，P代(dai)表經(jing)過預(yu)訓練(pre-trained)，T代(dai)表變(bian)換器(transformer)。三、大模型引發(fa)了(le)人(ren)(ren)(ren)工(gong)智能生成(cheng)內(nei)容(Artificial Intelligence Generated Content，AIGC)技術的(de)質(zhi)變(bian)。因此(ci)，人(ren)(ren)(ren)們說，人(ren)(ren)(ren)類進入了(le)大模型時代(dai)。

大(da)(da)(da)模型時代對人(ren)類社(she)會(hui)(hui)帶(dai)來(lai)了(le)三大(da)(da)(da)革命性變化(hua)(hua)：一是(shi)(shi)大(da)(da)(da)模型推動(dong)弱人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)向(xiang)通用人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(Artificial general intelligence，AGI)躍升，二是(shi)(shi)大(da)(da)(da)模型推動(dong)生(sheng)產力(li)從(cong)算力(li)向(xiang)機器智(zhi)力(li)躍升，三是(shi)(shi)大(da)(da)(da)模型推動(dong)數(shu)字社(she)會(hui)(hui)向(xiang)智(zhi)能(neng)(neng)社(she)會(hui)(hui)躍升。從(cong)三大(da)(da)(da)變化(hua)(hua)來(lai)看，我們斷言，大(da)(da)(da)模型將帶(dai)來(lai)前所未有的(de)改(gai)變，并不(bu)為(wei)過。

大(da)(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)引領著人工智能(neng)2.0時代(dai)發(fa)(fa)展(zhan)。在(zai)2.0時代(dai)，大(da)(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)分工愈(yu)來(lai)愈(yu)明(ming)確。我(wo)個人認(ren)為(wei)，大(da)(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)有(you)(you)兩個發(fa)(fa)展(zhan)方向(xiang)值得關注(zhu)，一是(shi)開(kai)源(yuan)大(da)(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)。“百(bai)(bai)模(mo)(mo)大(da)(da)(da)戰(zhan)”中，已(yi)經形成了以(yi)美(mei)國“OMG”和(he)中國“BAH”為(wei)代(dai)表的(de)(de)(de)兩大(da)(da)(da)群體，“OMG”指(zhi)OpenAI公(gong)司的(de)(de)(de)ChatGPT、MetaAI公(gong)司的(de)(de)(de)LLaMA、Google公(gong)司的(de)(de)(de)Gopher和(he)LaMDA，“BAH”指(zhi)百(bai)(bai)度的(de)(de)(de)“文心一言”、阿里的(de)(de)(de)“通(tong)義(yi)千問(wen)”和(he)華為(wei)的(de)(de)(de)“盤古”等(deng)(deng)。其(qi)中，MetaAI公(gong)司的(de)(de)(de)LLaMA就是(shi)開(kai)源(yuan)大(da)(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)。開(kai)源(yuan)大(da)(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)能(neng)夠(gou)更(geng)(geng)加靈活地實現不同應用組合，更(geng)(geng)具(ju)(ju)有(you)(you)競爭優(you)勢。二是(shi)行(xing)業(ye)(ye)(ye)大(da)(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)。在(zai)通(tong)用大(da)(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)之外(wai)，行(xing)業(ye)(ye)(ye)大(da)(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)更(geng)(geng)具(ju)(ju)發(fa)(fa)展(zhan)潛力。與通(tong)用大(da)(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)相比，行(xing)業(ye)(ye)(ye)大(da)(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)具(ju)(ju)有(you)(you)解(jie)決專(zhuan)業(ye)(ye)(ye)領域問(wen)題的(de)(de)(de)能(neng)力更(geng)(geng)強、訓練和(he)部(bu)署成本更(geng)(geng)低、升級和(he)迭代(dai)更(geng)(geng)加靈活等(deng)(deng)優(you)點。可(ke)以(yi)預(yu)見，未來(lai)全球大(da)(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)的(de)(de)(de)布局，將(jiang)是(shi)十幾個通(tong)用大(da)(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)，與成百(bai)(bai)上千個行(xing)業(ye)(ye)(ye)大(da)(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)互為(wei)補充。因此(ci)，我(wo)總(zong)結為(wei)，大(da)(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)(xing)引領著人工智能(neng)2.0發(fa)(fa)展(zhan)，是(shi)人工智能(neng)發(fa)(fa)展(zhan)的(de)(de)(de)精髓(sui)。

與此(ci)同時，大模(mo)型(xing)的發展也面臨著較多挑戰。比如(ru)，人(ren)工智能(neng)生成(cheng)內容(AIGC)將(jiang)對語(yu)言學(xue)(xue)、符號學(xue)(xue)、人(ren)類(lei)學(xue)(xue)、哲(zhe)學(xue)(xue)、心理學(xue)(xue)、倫理學(xue)(xue)和(he)教育學(xue)(xue)等廣義思想(xiang)文化領域產生沖擊，對自(zi)然科學(xue)(xue)技術產生全(quan)方(fang)位沖擊，進而影響(xiang)(xiang)到經濟形態(tai)、社會結構，甚(shen)至會影響(xiang)(xiang)國際關系等等。再比如(ru)，大模(mo)型(xing)對能(neng)源的消耗(hao)和(he)對環境(jing)的影響(xiang)(xiang)，據估計，目前人(ren)工智能(neng)的能(neng)源消耗(hao)約(yue)占(zhan)全(quan)球能(neng)源消耗(hao)的3%，據此(ci)推斷，到(dao)2025年，人工智(zhi)能將消耗15%的全球電力供(gong)(gong)應。大模型等人工智(zhi)能的快(kuai)速(su)發展，需要在(zai)政策和技術等方面提供(gong)(gong)解決方案(an)。

綜合三個(ge)方面的(de)(de)(de)論述，可以(yi)得出：電(dian)信運營(ying)商作為大(da)連接的(de)(de)(de)建(jian)設者、大(da)數據的(de)(de)(de)生產者和大(da)模型的(de)(de)(de)探索實踐者，在人(ren)工智能發(fa)展中扮演了重(zhong)要(yao)角色(se)，有(you)基礎、有(you)優(you)勢(shi)，更(geng)有(you)前景。

對于電信運(yun)營商而(er)言(yan)，大(da)(da)模型發(fa)(fa)展(zhan)帶來的(de)新機遇顯而(er)易(yi)見。一是(shi)將(jiang)極大(da)(da)地推(tui)動(dong)算力基礎設施(shi)建設，要求(qiu)我們加(jia)(jia)快算力網絡和(he)算力資(zi)源(yuan)發(fa)(fa)展(zhan)，優(you)化(hua)算力網絡和(he)資(zi)源(yuan)布局(ju)。二是(shi)帶來了(le)全新的(de)AI市場，運(yun)營商的(de)網絡連(lian)接(jie)優(you)勢，豐(feng)富的(de)用(yong)(yong)戶數(shu)據(ju)(ju)、行業(ye)數(shu)據(ju)(ju)，以及(ji)5G、云計算、大(da)(da)數(shu)據(ju)(ju)等技術(shu)能(neng)(neng)(neng)力，為AI技術(shu)創新應(ying)用(yong)(yong)提(ti)供(gong)了(le)有利(li)條件，能(neng)(neng)(neng)夠在推(tui)動(dong)大(da)(da)模型規模化(hua)應(ying)用(yong)(yong)方面發(fa)(fa)揮更大(da)(da)作(zuo)用(yong)(yong)。三是(shi)利(li)用(yong)(yong)AI技術(shu)大(da)(da)幅度(du)提(ti)升網絡智(zhi)能(neng)(neng)(neng)化(hua)能(neng)(neng)(neng)力和(he)服務(wu)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)化(hua)能(neng)(neng)(neng)力，降低運(yun)營成本，加(jia)(jia)快推(tui)動(dong)產業(ye)轉型升級，等等。在新的(de)機遇面前，進一步增強對人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)技術(shu)發(fa)(fa)展(zhan)的(de)理解，提(ti)升對大(da)(da)連(lian)接(jie)、大(da)(da)數(shu)據(ju)(ju)和(he)大(da)(da)模型的(de)認知，才能(neng)(neng)(neng)找(zhao)準定位，探索出(chu)更好的(de)發(fa)(fa)展(zhan)方向。

（根據9月20日在2023中國信(xin)息通信(xin)業發展(zhan)高(gao)層論(lun)壇上演講(jiang)稿(gao)整理，略有刪節）