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随着微软MLLM模型、OpenAI GPT-4、Copilot等先后发布，AI大模型在识图能力、输入限制、回答准确性等已有显著提升，叠加科技部将人工智能定位战略性新兴产业，未来人工智能产业发展空间广阔。3月20日下午，联想集团首席技术官、高级副总裁、AI领域领军人物芮勇博士，做客国泰君安证券研究所《所长对话》直播第一期，与国泰君安研究所黄燕铭所长深入解析ChatGPT的技术发展、应用场景、未来趋势等问题。 芮勇博士是欧洲科学院外籍院士，以及ACM、IEEE、IAPR、SPIE、CAAI、CCF 会士。曾在微软工作18 年，曾任微软亚洲研究院常务副院长。芮博士多次获得学界重要大奖，包括2018 ACM 多媒体技术成就奖、2016 IEEE 计算机学会技术成就奖等。 以下为直播内容核心要点及文字实录。  核心要点  ▶ 大模型的商业应用场景上，预计C端会快速落地，B端则是爆发式落地。由于目前大模型的训练数据更多是通用数据，更易面向C端产生个人应用。B端的部分数据未打通，一旦供给打通，落地将是爆发性的。闭源有利企业短期先发优势，开源则“后劲更足”，有利企业长期生态建设。 ▶ 把一项新技术注入产品，去赋能业务的时候，要考虑很多因素。当前这个阶段，大模型进步非常快，但还是有很多问题没有解决。另外，用户场景的需求本身也不完全一样，应用程序的运行环境也不一样。比如知识更新需要重新训练大模型，费时费力，所以它的时效性有缺陷，无法做到对最新消息的知晓，对信息时效性要求高的场景并不适合。大模型是千亿级参数的，需要设备端和云端实时连接，所以对于网络通讯能力较弱、低功耗的设备不太适用。因此，大模型虽然在很多地方适用，但也有一些场景不适用，作为企业，要去考虑如何调整，如何去抓住机会。 ▶ 黄燕铭认为，人工智能的发展会导致证券研究人员数量可能会在一定程度上减少，大量研究助理的工作可能被机器替代。机器虽然能帮助我们记忆和计算知识，却无法代替人类去感悟智慧。“形而下”的工作可以交给计算机，但是“形而上”的感悟，目前来看，人工智能还很难去帮我们完成。 ▶ ChatGPT横空出世，其表现出来的强大的人工智能能力，让无数人叹为观止。它是一个现象级的技术突破和应用，是人工智能数十年发展历程中又一个重大的突破点和转折点。面对ChatGPT带来的新的机遇和挑战，产业界和学术界应紧密携手，持续推动相关技术的发展和产业应用，让我们的生活更加美好。 以下是国泰君安证券研究所《所长对话》第1期的分享实录：  01 关于技术发展  黄燕铭：ChatGPT不单单是文本生产的工具，其强大的语言处理和生存能力也增加了很多的用户体验，同时也为我们降低了生产经营、交易的成本，同时也提高了企业的经营效率，而这种大规模的适配器以及迭代的能力也是ChatGPT的特点，它在特定的领域、专业语言以及自动化的客户服务等各方面都做出了巨大的成就。我们认为ChatGPT在未来有非常广阔的发展空间，这种情况下我们对ChatGPT未来的发展前景非常看好，在这里我们今天要特别跟芮博来聊一聊ChatGPT的基本情况。 投资者普遍认为这是一个划时代的技术进步，甚至可能替代掉很多人类的工作岗位，请问该如何理解ChatGPT、GPT-4的技术能力，其自然语言处理能力、多模态、定制化相较以往AI模型有何突破，会带来怎样的产业变化？ 芮勇：首先，非常感谢黄所的介绍，也非常高兴能够跟黄所来一起聊这个话题。刚才黄所总结的都已经非常精辟了。这个ChatGPT，我觉得它是可以说是一种现象。最近也有不少人在聊，它是一个类似于iPhone 的现象，类似于网景的现象。我们都知道，网景是第一个真正商业化的浏览器，在网景出现之前很多年浏览器就已经有了，但是没有火起来，直到网景出现之后，整个浏览器才火了起来，整个互联网才火了起来。iPhone其实也是一样，智能手机出现了很久，但是没有那么火，到最后真正腾飞起来、火起来是iPhone。 那么ChatGPT也是类似，大家称这是一种现象。AI也是火了有一段时间，但是没有那么火，有起有伏。大模型也出现了挺长时间，那么直到最近不久ChatGPT出现了之后，它才带来了一个大的飞跃，所以我们称为ChatGPT是和网景和iPhone类似的一种现象。 但我更想说，今年ChatGPT非常的火，是表面上的一个现象，更重要的ChatGPT后面起到核心作用的大模型。所以我先想跟大家聊一聊大模型，大模型的英文叫Foundation Model。它是一个基础模型，好比我们盖房子时候打的地基。什么是大模型呢？大模型是用互联网级的、没有标注的数据，来训练千亿级参数的AI模型，这里面有好几个关键字。大模型也是下游很多任务的基础。并且很有意思是，它不用做模型参数的调整，对不同的任务，它不用去调整参数，这个事就非常的奇特了。 这么多的特点，为了便于记忆可以总结为三个字，叫做“高大上”（这里没有褒义和贬义的意思）。“高”是什么意思呢？大模型的训练方式很高明。之前的机器学习，典型的训练方式是一种全监督式的方式。比如说，我如果要教一下机器，这是一个苹果的图像，这是一个橘子的图像。我告诉它，这些图像你都看一看，并且我告诉它这是橘子。它就知道，原来这样的图像是橘子。但是让人工来标注，要花很多的时间、精力和金钱。那么大模型是用自监督的学习方式，它不需要去标注海量的数据。我觉这是非常重要的，在训练方式上很高明。 第二，很高明的训练方式还表现在它使用一种叫做“基于人类反馈的强化学习”，英文叫RLHF，Reinforcement Learning from Human Feedback。有了这个非常强大的训练方式，它就和人类的价值观点越来越近了。比如说，从互联网它可能看了很多东西，但是它不知道哪是对哪是错的，哪个是正义的哪个是不好的。那么，有了这个基于人类反馈的强化学习之后，它就和人类的价值观越来越近了。 高大上的“大”，是说模型规模很大。我们如果还记得，2012、2013年前后深度学习开始火起来的时候，当时很流行的一个人工神经网络模型叫VGG，VGG16大概有 1.38 亿个参数。那今天我们的大模型会有多大呢？GPT-3 有 1,750 亿个参数，是当时的大概有 1,000 倍那么大。这样的规模就使得大模型能够学到大量的模式与常识，甚至建立一定的推理能力。 第二个“大”是指训练的数据大。我刚才提到，它是用互联网级别的海量数据训练出来，这里面包括互联网上的文本、高质量的网页、维基百科、书籍的语料库。它的训练词元(token)大概是千亿级的。所以是训练方式“高”，模型规模“大”，训练数据“大”。 “上”是什么意思呢？这也是一个挺神奇的事，是说它的逻辑推理、知识推理、泛化能力突然之间就能更上一层楼。它的英文单词叫做emergent ability，就是突现的能力、涌现的能力。用一个更通俗易懂的话来说就是，它突然会开窍。 语言模型随着规模的增长，突然对于训练时候没有见过的任务也能够懂是什么意思能够胜任，它开窍了。那么到多大的规模，这个模型才会开窍呢？基本上是在 650 亿个参数，超过这个规模时它就开窍了。...