孫洪軍：AI大模型發展存算力、人才等挑戰，未來將成為新的“經濟發動機”

近年來，海內外一系列AI成果的落地再度將人工智能推至聚光燈下，其中，以ChatGPT為代表的人工智能技術更是引爆了市場，此后AI大模型的創新浪潮迅速席卷了全球。

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為了搶占新一輪的AI高地，百度、阿里、騰訊、360、華為等國內企業相繼推出大模型。據《中國人工智能大模型地圖研究報告》，截至2023年5月底，國產超10億參數的AI大模型已達79個，美中兩國數量超過全球總數的 80%。

國家在政策方面也給予了大力支持。4月28日和7月24日，政治局會議分別提出“要重視通用人工智能發展”“促進人工智能安全發展”等內容；8月15日，國家網信辦等七部門聯合發布的《生成式人工智能服務管理暫行辦法》正式實施。

據了解，現在的大模型大概可分為四層，分別為基礎層、模型層、平臺層和應用層。那具體而言，當前企業在大模型方面的實踐又有哪些呢？軟通動力人工智能專家、金融事業群助理副總裁、軟通金科CTO孫洪軍介紹道，軟通動力在AI大模型的實踐主要在IT工程效率、測試領域的應用、央企國企的現金管理等方面。

孫洪軍表示，IT工程中的開發測試領域非常容易被替代，因為大模型在通過語言訓練后可以快速生成所有的語言代碼程序。此外，大模型還可以被用于做開發領域的代碼識別，它可以像人一樣可以去讀懂代碼，包括去提出代碼的優化意見等，最終再通過人來判斷。

另外，據孫洪軍介紹，軟通動力AI大模型的應用領域包括保險行業的智能客服等。他表示：“保險公司會有一套客服系統，客服系統是人為制定的一些規則，大模型嫁接上去后，它可以根據問的問題靈活回答，最主要是它能識別出你想問的問題本質，而不是以前提關鍵字的那種方式，它是有一定的思維。”

為什么需要大模型？孫洪軍還舉了個銀行場景的例子。老年人在辦理業務時可能會摔跤，銀行就有需求判斷這個人的動作是不是要摔跤了，一旦要摔跤了就會產生相應的行為，而判斷是否要摔跤這個動作是可以用大模型去做的。

“因為摔跤本身的案例很少，是沒有辦法通過有限的視頻和圖像資料得出是否會摔跤的結論，但大模型可以大量去模擬，然后再推演出機制。”孫洪軍表示，軟通在這方面采用了3D 建模數字孿生的方式。大模型相當于匯聚了一群人、一整個行業的經驗，它可能不像人有很強的主觀情緒，但是它能基于固化的思維模式去建造和升級。

同時，他表示，在金融行業方面軟通動力還在根據客戶的需求，做一些智能風控應用系統方面的探討和落地。當前的智能風控不同于以前，AI技術嫁接在應用上，可以將歷史上所有的資料訓練并推理出結果，提高風控的準確性。

不過，當前AI大模型的發展仍存在較多阻礙。在孫洪軍看來，大模型未來的市場應用主要有To C 和To B兩塊內容。

“To C方面可能涉及到個人的隱私數據，而這部分數據會不會被公司拿來做別的事情是當前最主要的擔憂之一。不過，隱私問題雖然在當前是個障礙，但隨著保障制度的完善，在監管之下To C方面的廣泛應用還是值得期待的。”孫洪軍還表示，To B方面，對企業來講可能會進入一個更加內卷的時代。企業會拼命地去把經營效率做到極致，一方面會把一些工作時間壓縮，另一方面還會大量減少人工成本。

資金、人才、算力和應用的落地等問題，也是當前AI大模型發展過程中面臨的挑戰。

孫洪軍表示，算力方面，當前市場也在等待著科學發展，期待著大模型廠商能夠解決算力上的問題；應用方面，目前市場上推出的大多是一些小型的、對算力要求不太高的垂直領域專項的應用。此外，要去發展、維護這個產業，人才也是必備的，但當前并沒有成熟的人才培訓市場。不過，未來隨著上述問題的解決，AI大模型將成為新的“經濟發動機”，中國的經濟發展將會登上新的臺階。

本文源自：金融界

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