大语言模型通识微课课件：人工智能新发展

大语言模型通识微课

人工智能新发展人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，对人们的生产生活产生了深远影响。比如人工智能在研发新材料、预测蛋白质结构等方面具有优势，有望进一步重塑科学研究范式；智能驾驶的普及，将改变城市规划和交通管理方式……各行各业对人工智能的需求日趋增大的同时，经济社会的方方面面正受到人工智能的多重影响。微课14.2人工智能新发展新质生产力是2023年9月习近平总书记首次提到的新词汇。作为先进生产力的具体体现形式，新质生产力强调整合科技创新资源，引领发展战略性新兴产业和未来产业。新质生产力是由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生的当代先进生产力，它以劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的质变为基本内涵，以全要素生产率提升为核心标志。新质生产力是生产力现代化的具体体现，即新的高水平现代化生产力（新类型、新结构、高技术水平、高质量、高效率、可持续的生产力），涉及领域新、技术含量高，依靠创新驱动是其中关键。14.2.1人工智能+成为新质生产力重要引擎打造新的经济增长点需要发展新质生产力，而不断取得进展的人工智能技术将成为形成新质生产力的重要引擎。“人工智能+”主要是基于大模型、大数据、大算力技术，实现人工智能在各行各业的落地应用，从而提升产业自动化水平，降本增效，促使数字经济再上新台阶。“人工智能+”上升为一种行动，意味着国家将加强顶层设计，加快形成以人工智能为引擎的新质生产力。以大模型为代表的通用人工智能竞争中，各家厂商的产品仍有进步空间。14.2.1人工智能+成为新质生产力重要引擎在一般认知里，自动驾驶技术的好坏应该取决于激光雷达、毫米波雷达以及摄像头硬件的性能是否足够强大。但事实上，自动驾驶的运转是一个复杂系统，其中的雷达只是起到了眼睛收集信息，与外界环境进行信息交互的作用，甚至就连车载芯片也无法决定自动驾驶系统的好与坏。雷达只是加快了信息的收集速度，芯片只是加快了信息的处理速度，它们并不能起到分析、决策的作用。

图14-1自动驾驶中雷达的作用14.2.2人工智能改变自动驾驶未来真正拉开自动驾驶系统差距的是“智能化”程度。要实现自动，就必须让汽车系统足够聪明，能够自己做决策，而人工智能很好地扮演这一角色。基于人工智能打造的大模型训练水平，决定着自动驾驶水平的高低。

图14-2大模型训练决定自动驾驶水平14.2.2人工智能改变自动驾驶未来基于大模型是机器学习的一个模式，它可能是对目标进行检测或者人脸进行识别，也可能是针对语言的识别处理。此外，大模型还具有模态特点，可以依靠多种信息方式，这对于驾驶来说有着很大的意义。对自动驾驶而言，人工智能真正的价值在于，它可以在短时间内分析处理海量的数据，并做出相对正确的驾驶决定。人类通过训练使自动驾驶系统具备接近于人类的驾驶能力，这只需要通过大量的信息数据告诉它什么时候该踩刹车、什么时候该加速，这是传统驾驶程序所无法做到的事。自动驾驶领域的人工智能应用还处在发展阶段，距离成熟有很长的路要走。14.2.2人工智能改变自动驾驶未来麻省理工学院组成的一个临时委员会发布了一系列关于人工智能治理的政策文件，旨在为政策制定者提供资源，建立更好的人工智能监管框架，主要政策文件名为《人工智能治理框架：打造安全繁荣的人工智能行业》。文件建议通过扩展现有的政府机构来监管人工智能工具，以便制定相应的监管规定。政策文件强调人工智能提供商事先定义应用程序目的和意图方面的重要性。通过这种方式，监管体系可以明确哪些现有的法规和监管机构适用于特定的人工智能工具。文件还讨论了人工智能系统存在多层次的情况，即系统“堆栈”，强调制定责任和监管的复杂性。14.2.3重视人工智能治理政策政策文件不仅涉及现有机构，还提出增强新的监管能力。文件呼吁通过政府发起、用户驱动或源自法律责任诉讼对新的人工智能工具进行审计。文件还建议通过非营利实体或类似于国家标准与技术研究院的实体来建立公共审计标准。此外，文件还考虑了创建一个新的、由政府批准的类似于金融监管的“自律组织”机构的可能性。这样的机构专注于人工智能，可以积累领域特定的知识，以在与迅速变化的人工智能行业互动时保持灵活性和响应能力。政策文件指出，人工智能领域需要解决一些特定的法律问题，例如与知识产权相关的版权问题。14.2.3重视人工智能治理政策2024年2月16日，继推出ChatGPT之后，OpenAI又发布首个文字生成视频模型Sora，它可以基于文本直接输出60秒视频，足以模糊真实和虚构的界限，再次激起全球热议。同一天，在德国举行的慕尼黑安全会议上，20家人工智能相关行业公司签署自愿协议，承诺打击新技术生成欺骗性信息扰乱全球选举。联合声明的签署方包括了这一领域的主要企业比如OpenAI、谷歌等，以及可能帮助其传播的社交媒体平台，比如抖音、X、Meta等。14.2.4防止人工智能误导民众为了防止新技术生成虚假信息被用于政治目的，20家公司做出8项具体承诺，包括：合作开发相关开源工具，以减少涉及选举的欺骗性人工智能生成内容；设法检测此类内容的在线传播情况；推动教育活动，提高公众防范意识和媒体素养，以培养跨行业抵御此类内容的能力等。OpenAI的合作伙伴微软则认为在技术进步这一议题上，人们面临的“最基本挑战不在技术本身，而是人性”，认为总体上来看，协议的承诺提高了行业的检测和响应能力，将使不良行为者更难使用合法工具制造误导性内容。14.2.4防止人工智能误导民众人工智能在2023年最大的突破，就是大语言模型实现了真正的人工智能，来到通用人工智能的拐点。大模型对国家、产业和创业者来说，都意味着不同的机会。综合业内专家和研究者的意见，提出未来大模型的主要趋势如下。趋势一：未来大模型无处不在，它不会被垄断，会成为企业数字化、政府数字化的标配。趋势二：开源大模型爆发。国内很多开源模型都基于国际开源模型。未来的矛盾不再是大模型本身怎么样，而是谁能够利用大模型结合自己的业务和场景，把它训练出自己需要的功能。14.2.5大模型的大趋势趋势三：一方面，很多公司在思考如何把模型进一步做大，从千亿的参数做到万亿的参数。但还有一个趋势，就是把模型做小，使得在十几亿、几十亿或者不超过100亿的模型上，效果也能差不多。模型做小有两个前提，一个是把模型做专业。再者，就是可以运行在更多的终端上。趋势四：大模型企业级市场会发达。企业级（toB）市场会起来，大模型要走深度化、产业化、垂直化、深度定制的方向。趋势五：结合“智能体架构”，才能真正让大模型真正跟业务系统，跟整个互联网充分打通。把大模型跟已有产品和场景充分结合，焕发新生。14.2.6大模型的大趋势趋势六：多模态会成为大模型标准。多模态不仅能听会说，它也能看得懂图片和视频，听得懂音乐。趋势七：AIGC会有突破性的增长。此外，大模型将使机器人产业获得革命性的发展。趋势八：大模型推动基础科学取得突破。它可能成为人类有史以来发明的最伟大的工具，成为科学家的工具，变成人类科技发展的利器。14.2.6大模型的大趋势2023年是通用人工智能（AGI）从诞生到蔓延生长的一年。这一年人们见证了GPT3.5到4.0的加速进化，见证了Meta开源LLaMa成为大模型民主化的标志，帮助了很多小模型的涌现，见证了号称“迄今为止最强大、最通用的模型”谷歌Gemini的诞生，见证了“斯坦福小镇”诞生让智能体这一概念落地到更多场景......14.2.7通用人工智能涌现2023年是生成式人工智能基础设施搭建的一年，国内外大公司普遍基于自身原有业务，推出模型、算力和云相关的产品。基于这个基础，相信未来将会出现大量将大模型落地于实际场景的应