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“以前說是奇點已來，現在我們期望：跨越奇點，對齊未來?！鳖侁柋硎?。

(相關資料圖)

6月6日，21世紀卓越董事會人工智能閉門會議在北京召開，會議主題為“AI領域上市公司創(chuàng)新涌現、技術難題與發(fā)展路徑”。

會上，北京人工智能產業(yè)聯(lián)盟元宇宙專委會主任、大數據分析與應用技術國家工程實驗室網信智能中心副主任顏陽發(fā)表題為《AIGC的沙丁魚效應與對策》的演講。

沙丁魚效應也稱鯰魚效應，是指引入外界的競爭者，往往能激活內部的活力。

顏陽表示，從技術角度看GPT，它現在最根本依賴的Transformer模型，其底層較多涉及向量矩陣的點積計算，因此通過硬件在處理這些運算時還有很多的優(yōu)化空間。他認為，綜合考慮存儲、傳輸和計算的整體影響，通用GPU大概率開始向專門支持Transformer的AI加速的方向轉移。

另外，顏陽認為根據Transformer的基本原理來看，很多模型可以做優(yōu)化的，例如不一定需要同時加入編碼器和解碼器等等，而需要根據場景來做匹配。未來在整個生態(tài)過程當中，有可能是群雄逐鹿

“不管元宇宙也好，還是AIGC也好，都是在提升效率。在整個AIGC的應用過程中，做垂類的應用是有很多空間的。實際上GPT出現以后，以前的一些人工智能模型也還是可以優(yōu)化的?！鳖侁栒f道。

他舉例稱，最近有一個模型DragGAN，通過對于相關圖片的修改，完全可以把PS進行顛覆：如果說把一個靜態(tài)照片修復成動態(tài)的話，用以前工具去做的難度是比較高的，現在這個開源模型稍微修改一下就可以做到，而且整個產業(yè)都可以通過這些開源生態(tài)產生沙丁魚效應。

但同時，顏陽認為，整個GPT模型也并非一股腦往大做就是最好，因為根據有關機構測試表明，大模型大數據的模型在訓練時的損失也會很大，但如果從U形的兩頭突破（也即是小數據大模型或是大數據小模型），可能是中國“沙丁魚”出圈的契機。

“包括現在我們說金融行業(yè)為什么用的比較少，部分原因是用一些大模型對數據精準的計算不太友好，但現在開源模型稍微修改以后對結構化的數據反而很有效。我們前幾年用邏輯回歸都能做到這種程度，現在有大模型加持的情況下，就會把使用門檻大幅度降低，海外已經有對小盤股股指做預測的實驗室案例，現在來看金融行業(yè)確實有很大的應用空間?！彼硎尽?/p>

另外在科學研究領域，他認為，比如大模型在結構生物學方面也還是有很大空間，雖然說Alphafold2此前在蛋白質結構預測方面取得了重大成就，但還有很多涉及算力與數據不足的有待改善的方面，這就為我國在這個領域里垂類應用帶來了非常大的想象空間。在IT這個領域里DBA（數據庫管理員）的工作也是相對復雜的，現在通過Text to SQL，也可以提升DBA工作的效率。

那么，怎么才能成為沙丁魚的升華？顏陽認為，除了技術的突破，還有商業(yè)模式的突破。

他表示，在突破技術瓶頸的過程中間一定要找準自己的商業(yè)模式，很多不是大流量平臺的機構肯定做不到OPENAI平臺那種對C端市場的梅特卡夫效應，但是要非常關注整個過程在B端市場的雙邊市場效應。

“我們也在做國產化，第一步先把開源做起來，例如我們把相關的代碼run起來以后，就可以形成自己的開源生態(tài)，例如現在虛擬空間的NPC都可以用AIGC形成，支持商業(yè)合作伙伴直接使用，如果他們用起來非常方便，也非常低廉，此后便可以開始進行循環(huán)迭代?！鳖侁柗Q。

他認為，在整個AIGC的領域挑戰(zhàn)很多，有一些東西非常的尖銳例如數字資產的治理問題等?！爱斘覀冊谕七M人工智能的同時，特別要關注重新定義Web3.0的問題，我們今年一直在推進這方面的工作。”他指出。

“以前說是奇點已來，現在我們期望：跨越奇點，對齊未來?！鳖侁柋硎尽?/p>