j9九游会AIGC主题分享讨论会：GPT4浪潮下的AIGC如何演化与发展？

　　j9九游会在刚刚过去的一周里，OpenAI、百度、谷歌、微软先后发布AIGC（生成式人工智能）应用产品，以GPT-4为代表的新一代生成式预训练大模型的发布，标志着继Alpha Go之后人工智能迎来了新的里程碑。特别是在AIGC领域，3月15日至17日短短三天，GPT-4、百度文心一言及应用产品Microsoft 365 Copilot的先后集中推出，更是引发了科技、产业与金融投资领域众多专业、行业人士的热议。

　　AIGC爆火背后，j9九游会GPT-4巨大优势会带来哪些领域颠覆？其底层应用模型有什么不同，未来如何演化？中美AIGC发展差距体现在什么地方？AIGC引发新一轮产业热潮与投资机会在哪？AIGC会如何改变人们的生活？人们该用何种方式接纳全新AIGC时代的到来。

　　2023年3月18日，上海国创科技产业创新发展中心、复旦临港产业化创新平台、复旦大学元宇宙智慧医疗研究所、上海新兴信息通信技术应用研究院、上海流程智造科技创新研究院、上海市国际股权投资基金协会共同主办的“AIGC主题分享讨论会”在上海成功举行，会议邀请了业内著名学界专家、科学家、资深投资人、人工智能创业家等人士，共同研讨AIGC引发的行业变革。

　　OpenAI开发的GPT(Generative Pre-trained Transformer) 是一种自然语言处理技术，它是一种预先训练的深度学习模型，先后经历三代，直到GPT-3.5——ChatGPT宣布开放点燃了人工智能的热度。于3月15日最新发布的GPT-4 是新一代多模态大模型，可产生更安全、更有用的响应。

　　“相比于ChatGPT，GPT-4继承了其所有的能力，在更高级的推理能力、创造力、推理能力、支持视觉+文本(多模态)输入、更强的上下文表达能力以及任务处理能力与可控性等，实现了技术上的飞跃升级。”上海国创中心联席理事长、中国人工智能学会(CAAI)会士、CAAI人机融合智能专委会主任、复旦大学元宇宙智慧医疗研究所所长、复旦临港产业化创新平台主任张立华教授在主题为“关于ChatGPT浅析与思考”发言中表示。

　　作为人工智能领域的专家，张立华具有非常深厚的学术和实践背景，曾在人工智能计算领域的领导者-英伟达(NVIDIA)等公司工作，并担任我国科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目责任专家和项目首席科学家、智能机器人教育部工程研究中心副主任、吉林省智能科学与工程联合重点实验室主任、中国人工智能学会脑与AI决策咨询专家团队核心专家等多个专家身份。

　　张立华认为，GPT的迅猛发展离不开算法包括训练范式的创新突破，其关键技术创新之一是强化了RLHF即基于人类反馈的强化学习的训练范式，而指令微调能够更好地激发语言模型的举一反三的理解能力，通过给出更明确的指令，让模型去理解并对未知任务做出正确的反馈。“从技术本身迭代来看，虽然GPT4已经非常大的进展，但基于GPT采用模型的局限性，也导致在其表现上有较多的改进之处。如在区分事实与错误陈述、模型输出存在偏见、有限的多模态应用、缺乏可解释性等问题。”

　　对于GPT应用发展趋势来看，AIGC可能带来法律、安全、伦理风险，甚至滋生犯罪。张立华建议加强与AIGC交互过程中输入的个人信息，隐私数据和不良言论的管控制度；加快推动人工智能相关的立法规划，落实AI技术开发伦理规范，加强伦理层面建设，未雨绸缪地实现人工智能发展的风险预防；在教育与学术领域，制定并倡导教育和学术领域恪守AIGC技术的指导性原则，呼吁教育从业者遵守学术诚信等相关内容。

　　GPT的浪潮之源在哪？GPT作为AIGC发展的方向之一，是自然语言处理(NLP)技术的重大突破，其底层的模型基于TransFormer的LLM(大型预训练模型)，是基于预训练模型的NLP。通俗意义上理解，采用自然语言处理技术目的是让计算机了解人类语言，能够让其像人脑一样理解自然语言。

　　深思考人工智能机器人科技有限公司创始人、AI算法科学家杨志明博士在“ChatGPT掀起自然语言处理的革命浪潮”主题演讲中，揭秘了OpenAI开发系列GPT的秘密所在。“我们研究OpenAI 近年的发布论文，其最早在2018年发布通过生成式预训练提升语言理解能力，首次提出GPT模型；2019年采用无监督多任务学习并提出GPT-2模型；2022年使用人类反馈指令流来训练语言模型并推出ChatGPT模型。” 杨志明说，到GPT-4多模态大模型(接受图像和文本输入，生成文本)进阶发布，OpenAI对GPT完成里程碑式的升级。

　　作为人工智能专家，杨志明是中国科学院AI方向博士，在人工智能领域有着十五年以上研究、开发与产业化经验，第四次连续成功创业的深思考，是多模态深度语义理解与人机交互技术引领者。杨志明在会议现场演示了深思考刚刚发布的新一代多模态人工智能搜索引擎dongni.ai，为参会者带来了一场中国版ChatGPT的近距离交互体验。

　　杨志明表示，AIGC将会重建诸多落地场景的入口会重新建立，比如手机、搜索、汽车智能座舱、智能家居、医疗辅助诊断，对话式的自然交互会加快普及，其中最大的发展趋势是多模态融合与发展，图像、文本、视频、语音理解等等统一能够被AI理解。

　　AIGC会引发新一轮科技领域革命吗？毫无疑问，AIGC正在加速新一轮技术浪潮来袭。从OpenAI披露的GPT功能看，仅基于文本生成能力，已衍生出包括代码撰写、文书撰写、翻译、文艺创作、非结构化数据解析等信息处理能力。

　　“GPT作为AIGC的产品应用框架中大型语言模型的重要板块，通过学习已有数据和信息生成多种形式的新的内容，在创造性工作的领域进行着大量的应用。”上海国创中心理事长、领中资本管理合伙人、上海市国际股权投资基金协会副理事长兼秘书长黄岩，在“AIGC热潮下的行业机会”主题演讲中表示，AIGC的应用包括生成文本、图像、对线D等方面，正在产生新的 “AIGC+产业”进化趋势，在营销、知识问答、视频编辑、游戏、图像处理、社交、媒体、广告设计、代码生成等方向涌现出新的物种。如微软采用GPT发布了新版AI搜索引擎(New Bing)、Edge浏览器和办公软件Microsoft 365 Copilot。百度最新发布了AIGC旗舰“文心一言”，腾讯推出“混元”AI大模型应用产品。

　　“AIGC在基础层、模型层、应用层有非常广阔的前景，预计GPT或成为模型层的基础。而基于AIGC不同产业层级的分布逻辑，硬件设备、算力底座、预训练数据源、算法、延伸模型，以及更多场景应用的维度，会激发新的技术浪潮和产业升级。”黄岩表示，AIGC也将为人工智能周边产业带来新的增量，比如芯片、网络设备、数据中心、电信运营商和电子元器件设备的扩产机会。

　　由于“机器人本体+人工智能大模型”的应用，未来可能替代大量重复性简单劳动。“谁先掌握AIGC工具，谁就领先这个时代，”黄岩对AIGC未来产业化发展认为，长远来看将会掀起新一轮工业革命、带来新的社会分工、创造新的应用场景，也将影响发展中国家现有的人口红利优势。对于个体而言，也将分化为熟练运用、驾驭人工智能的人，和不会使用人工智能的人，后者将面临被人工智能时代所淘汰的处境。

　　“由于GPT存在诸多缺陷，现有的AIGC存在局限，人的意志无法从AI理论框架中充分体现，需要通过人机协同、人机交互、智能协作演进来辅助。”上海国创中心联席理事长、上海流程智造科技创新研究院院长贺仁龙在“人机协同技术及应用发展研究”主题演讲中表示。

　　贺仁龙从人机协同发展历程、人机协同技术体系与关键技术分析、机协同模式与应用分析以及我国现在及未来发展建议五个方面做了阐述，指出了AIGC未来的演化道路。作为长期从事数字化转型、工业互联网、j9九游会5G与人工智能等领域研究的专家，贺仁龙主持承担国家发改委、工信部、国家市场监督总局、长三角与上海市等数字治理与制造业数字化转型重大课题几十项，多项建言献策被中央有关部委采用，其关于人工智能领域的诸多观点与建议被学界和业界所称道。

　　“在中美把人机协同作为人工智能前沿技术部署研究的重要方向下，足见人与AI协作的重要性。”贺仁龙表示，AI赋予人类要涉及三大类别的协作功能，包括增强、交互和体现，其分别从脑力、体力和交流能力三个方面开展协同。如AI技术增强人类的表现，可以为人们提供算力、预测、建议等，提升计算、思考、决策能力；AI与传感器、点击等结合，可以实现机器人协作人类工作，有效改进业务流程，提高生产力；还可以通过与AI的交互成为人的虚拟助手，减轻人类工作交流中繁琐、重复的工作任务。

　　此外，贺仁龙也提出了担忧，随着AI系统越来越不透明，解释是对AI系统使用者解释复杂算法内部使用情况，以及系统结果的合理性。维系是确保AI是符合人类道德法律，明确机器与人类责任，确保AI的输出没有偏差。“人机协同中，需要限制利益或法律及道德合规性设定限制或推翻决策，道德伦理合规，监督AI输出的数据质量以及AI提出方案是否存在偏见等公平性问题。”

　　该如何看待AIGC及其未来前景？在讨论环节，由上海国创中心监事长、上海新兴信息通信技术应用研究院院长任吉担任主持人，与发言嘉宾共同讨论AIGC爆发的深层次技术背景、以及未来发展挑战和行业发展建议。任吉多年担任上海市重大信息通信项目总包集成项目负责人一职，包括多个重要部门和区域的通信基础设施体系重大工程建设，参与多个上海市数字新基建、5G+工业互联网、智能制造、自动驾驶、医疗等重点工程项目，对人工智能与AI场景应用有专业的技术洞察。

　　图:对话讨论环节，左起上海新兴信息通信技术应用研究院院长任吉，CAAI会士、复旦大学元宇宙智慧医疗研究所所长张立华，上海流程智造科技创新研究院院长贺仁龙，上海国创中心理事长黄岩，深思考创始人、AI算法科学家杨志明博士

　　“我们看到AI自上世纪50年代诞生以来，技术进步催生AI不断进化，为什么在短短几年内爆火起来，特别是ChatGPT引发的关注。”任吉指出，人工智能得到显著发展的背后，是众多技术创新、计算机算力、通信技术的跃迁式发展，j9九游会促使人工智能快速进化至我们当前看到的景象。这其中包括了计算机CPU算力、储存能量、网络光纤改善的通信速度，过去30年均超过100万倍的提升，正是因为有了这些信息技术飞速发展，带来了现在爆炸性的变革，所以它并不是一夜时间才出现。

　　“面对AIGC领域与国外发展差距，中国要在类似颠覆性技术领域实现突破，需要从技术创新模式上改变，首要从创新力的教育与培养做起。”针对AIGC大模型的开发与建立，在高校、企业面对巨额开发成本压力前提下，张立华建议举国家之力和集顶尖人才之势去规划通用大模型的攻关，同时注重算力与模型的协同布局与发展。此外，企业和高校可以根据自身优势聚焦细分专业领域相对较小规模的模型研发与应用，这样能够发挥中国优势缩小中美AIGC之间的差距。

　　从投资到产业落地层面来看，黄岩认为中国AIGC发展面临成本、人才、数据隐私与安全、以及创新机制四大挑战。成本投入方面，算力上的芯片投入非常巨大。如果以ChatGPT为例，满足日独立访客1300万计算，其对应芯片需求为3万多片英伟达A100 GPU图形处理器，初始投入成本约为8亿美元。而以GPT-3 训练一次的成本的为例，对于大型语言模型，训练成本最高达到1200万美元(8000万人民币)。人才培养方面，中国现有的教育体系难培养美国那样的人工智能创新人才。大模型需要大量的数据，而数据的隐私性、安全性成为考虑的问题。从投资角度来讲，OpenAI创新的投资机制是否可以借鉴，对加速资本投入带来新的可能性。

　　未来AIGC模型会向哪些方向进一步演化？杨志明表示，多模态融合发展会进一步加速。医疗领域的就诊环节，就是一个典型的多模态的应用场景，除了我们通过检验读片去让AI学习辅助检查外，医生就诊看病的场景还存在“望闻问切”的交流，这种人与人之间的交流也是多模态的，病人的眼神、姿态、表情及情感的表达等等，这些是难以用文字表达的。“我们认为未来基于现场场景多模态的需求，AI会有更多的融合。”

　　AIGC浪潮下个体如何面对冲击做好变革准备？贺仁龙指出，技术是进化的，人类也是逐渐进化的，个体要做技术里面创新的那个人，否则会成被人工智能时代的车轮碾压，如同上世纪电气化浪潮袭来时候，从事常规劳动力的人会被电气化所取代。在拥抱技术的发展、做好职业转型的同时，对下一代的教育要做好准备工作。

　　“面对AIGC未来日益快速的发展趋势，我们要保持一颗童心，保持对世界探索和不停提问的能力，这是在人工智能时代，作为人类我们所特有的优势。”任吉说。

　　为了更直观了解GPT技术在工作场景中的应用，我们尝试通过ChatGPT来完成本次活动的新闻稿，以下是ChatGPT对本次活动的报道。

　　上海国创中心：3月18日，上海国创中心举行了AIGC主题分享讨论会，邀请了行业内相关领域的创业者、学者、投资人交流分享AIGC的发展动态和国内的应用场景，演讲主题分别为：ChatGPT掀起自然语言处理的革命浪潮、ChatGPT技术浅析及思考展望、AIGC热潮下的行业机会、人机协同技术及应用发展研究。请结合以上主题和要素，从相关技术角度、全球及中国AIGC行业创业公司投融资数据、全球及中国的发展情况及国家政策、现有及未来应用场景等角度生成一篇新闻通稿。

　　ChatGPT:上海国创中心近日举行了一场以人工智能与自然语言处理技术为主题的讨论会。此次讨论会邀请了行业内相关领域的创业者、学者、投资人，就AIGC的发展动态、国内应用场景等话题展开交流。演讲主题分别为：chatGPT掀起自然语言处理的革命浪潮、ChatGPT技术浅析及思考展望、j9九游会AIGC热潮下的行业机会、人机协同技术及应用发展研究。

　　近年来，随着自然语言处理技术的不断提升，ChatGPT技术逐渐受到了广泛关注。ChatGPT是一种基于大规模语料库的深度学习模型，其最大的特点在于可以通过对话来完成对语义的理解，从而实现更加精准的自然语言处理。在讨论会上，j9九游会有学者表示，ChatGPT技术的出现掀起了自然语言处理的革命浪潮，未来有望为各行业带来更加精准、智能化的自然语言处理解决方案。

　　此外，ChatGPT技术的应用前景也备受关注。在演讲中，与会者针对ChatGPT技术的应用场景进行了讨论。ChatGPT技术可以用于客服机器人、智能语音助手等场景，可以大幅提升自然语言处理的准确率。而且，随着技术的不断优化和改进，ChatGPT技术未来还有望应用于更多领域，如智能医疗、金融科技等。

　　除了技术方面的探讨，讨论会还介绍了全球和中国AIGC行业创业公司的投融资数据和发展情况。根据投融资数据库CB Insights的数据，2019年全球AIGC领域的融资总额为207.5亿美元，较2018年的171亿美元增长了21%。其中，美国、中国、英国等国家的AIGC行业融资额位居前三名。在中国，AIGC行业的投资规模也在不断扩大，有越来越多的企业涌入这一领域。中国国内的AIGC行业涉及到的领域也越来越广泛，如人工智能、大数据、物联网等，其应用场景和商业模式也日渐成熟。

　　AIGC在人机协同技术和应用方面也有着广阔的发展空间。人机协同技术是AIGC技术发展的重要方向之一，可以应用于各个领域，实现人机智能的深度融合和协同。

　　在医疗领域，AIGC技术可以帮助医生进行病情诊断和治疗方案制定，实现个性化医疗。例如，患有糖尿病的患者需要进行长期的血糖监测和药物调整，AIGC技术可以帮助医生更好地进行监测和药物调整，实现更好的治疗效果。在工业领域，AIGC技术可以帮助企业提高生产效率和质量。例如，在生产线上，AIGC技术可以辅助工人进行生产和质量检测，提高生产效率和产品质量。在物流领域，AIGC技术可以帮助企业优化物流路线和配送计划，提高物流效率和客户满意度。

　　此次AIGC主题分享讨论会的顺利举行，为行业内人士提供了一个深入探讨AIGC技术发展及应用场景的平台。从ChatGPT掀起自然语言处理的革命浪潮，到AIGC热潮下的行业机会，再到人机协同技术及应用发展研究，每个主题都吸引了众多嘉宾的关注和讨论。未来，我们期待AIGC技术的不断创新和发展，为各行业带来更多的可能性和机遇。（完）

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