第6届世界创新大会(2023年会)于11月25日-26日在中国广州成功举办。本届会议主题为“高质量发展与全球创新合作机遇”，来自100多个国家和地区的科学家、工商界领袖、专家学者、政府官员和创新青年企业家等500多名嘉宾出席会议。与会嘉宾围绕会议主题进行主旨演讲和对话讨论，并开展经贸交流合作。
广东省人工智能产业协会会长杜兰出席大会开幕式并作主旨演讲。现将演讲全文刊发，以供大家学习交流。
通用人工智能时代的机遇和挑战
各位领导、各位嘉宾：
大家好！非常高兴作为人工智能科技界的代表，再一次来到世界创新大会，也见到很多老朋友。今年我们谈到创新的时候，不得不强调通用人工智能大模型的发展，它对于我们每个创新创业的人和普通生活都带来很大的变化。今年ChatGPT的出现第一次让我们看到了通用人工智能的星星之火，它带来了初步的智慧涌现，让我们看到了认知智能的重大突破。最近大家也都在吃瓜，GPT4的公司OpenAI的事让我们看到，创新不是做好技术就够了，想要打造一个既有利于创新，又有利于生存发展的模式，真的太不容易了。许多人会问，为什么GPT大模型这样一个技术是首先出自在美国，出现在OpenAI，而没有出现在中国，为什么会有这么大的动荡。一是技术原因。ChatGPT首先是得益于经过高度压缩的高质量的训练数据，还加入了人类反馈强化学习，让AI能够按人类期望的那样来回答问题。所以今天我们不再只强调big data，还强调good data。更重要的是，OpenAI的首席科学家Ilya Sutskever很早就意识到，当一个神经网络模型足够深、足够大的时候，它的通用智能水平就会跃升，他坚信大力能够出奇迹。而当时国内外很多人认为，模型太大是没有用的，“大力”是不会“出奇迹”的。现在同样以Ilya Sutskever为代表的一群人也非常担心，AI将变得非常、非常强大，要保证AI的价值观和人的价值观高度对齐，绝对不能让AI对人类构成威胁，而Sam Altman在商业应用上的动作太快了。这也是造成OpenAI此次内乱的一个重要原因。在很多时候，中国也做了很多大模型，可能从数据量上也不比他们差。但是，我们在技术实现上以及我们在训练的积累上并没有达到很好的结果。二是制度原因。创新仅仅有技术远远不够的，很重要的方面是需要有制度上的辅助、甚至是制约。ChatGPT能够突破的背后，是科学家们所秉持的长期主义的科学精神，和马斯克、微软等投资者对Open AI的长期坚定投入，他们还设计了独一无二的股权架构，保障长期的科研不被短期的商业利益所干扰。现在我们发现这个股权架构也是四面漏风：OpenAI的最终控股机构是非营利组织，只有董事会，没有股东会；微软占OpenAI高达49%的股份，但在OpenAI董事会上却没有一个席位，对OpenAI没有决策权；Sam Altman作为创始人兼CEO，拥有的股份却为0。这样的结构虽然保障了OpenAI的独立性，但也导致了这场巨大的动荡。说到创新的时候，在座很多创业者都知道没有一项制度是完美的，没有仅靠一个技术就可以实现梦中的理想。只有当下我们不断选择最合适的制度、选择最合适的文化和技术来实现我们的诉求。前不久我和很多投资者交流，大家都感到非常困惑。因为当下的投资界确实感觉到，如果不投硬技术，也没什么好投的，但是硬技术太硬了，看不懂。对于人工智能，我们在这个领域研究这么多年，对这次大模型的智慧涌现还是感到非常惊讶。第三次人工智能实际上以感知智能为核心特征，其实并没有结束，就开始了第四次以认知智能为突破的新浪潮。我们需要认识并且拥抱这种变化。大模型刚开始出来的时候，很多人喜欢调侃，说它有点像不太靠谱的中年男人，你希望它给你家里做家务、照顾老人，帮孩子辅导作业。实际上，它只会上网聊天，甚至谈谈恋爱、写写诗。其实，包括GPT-4和国内的大模型都在进一步向多模态方向发展，大模型和人的沟通不再只是语言文字，它会理解图片和视频的含义，现在在自动驾驶和机器人研发领域，已经融入了GPT这类大模型，来帮助机器更好地理解它所看到的东西。在产业应用方面，大模型将进一步突破在AIGC领域的应用，从写诗画画和白领的办公助手，走向工厂和田野。以前的人工智能模型，1个模型只能解决1个任务，开发周期很长，数据标注等成本投入很高，所以我们说这是AI 1.0时代。而在AI 2.0时代，有了通用大模型之后，1个模型可以解决多个任务，我们只需要在通用模型基础上进行微调，数据标注成本、模型训练成本都会大大降低，所以大模型的出现将会大大加快人工智能赋能千行百业，推动数实融合的速度。而在基础科研领域，大模型也会成为有力的助手，著名数学家陶哲轩就成功利用GPT提供的思路,解决了一个数学难题。但是陶喆轩对于GPT的角色描述,和提问内容都做了非常专业的设计,才让GPT4给出了非常高质量的答案。现在已经出现了提示词工程师（prompt engineering）这种新职业，不是程序员，但要研究怎样用自然语言提要求，才能让AI给出最好的答案，年薪最高的超过200万元。这才是所谓的“人机耦合”。最近我参加政府未来5年电子信息产业发展的规划，以及数字科技走廊应该怎么建设。中国现在大模型的发展，可以说叫做百模大战。不仅仅人工智能的领军企业在做，还有科研机构甚至初创的公司也在做。实际上，在很大程度上造成一定的算力和数据资源的浪费。我们怎么样判断一个大模型，或者说我们一个企业怎么样用大模型真正能够走出来？我觉得有四个非常重要的要素需要我们关注。第一，高成本的算力门槛。大家知道算力需要耗很多钱，1750亿参数的GPT-3，OpenAI测试的时候每个月投入1200万的美金，初期花了8亿的美元。现在芯片又升级到H200，对中国来说不仅仅耗费钱的问题，而是我们是不是有这个芯片的问题。所以很多时候这些核心的技术，还是要靠自立自强才能去做的，我们需要能够进行这样的投入。第二，优数据+强算法。过去总是说大数据，今天大数据已经远远不够了，要优数据，优数据需要非常强的算法才能提取出来，才能达成效果。在数据方面，应构建国家数据资源平台，搭建数据共享机制。在核心技术研发方面，着力推动公共技术能力研究，鼓励优势企业以资金共投、成果共享的方式，开展协同攻关。第三，业务积累和落地的能力。今天我们看到很多企业实际上已经向专业领域的纵深发展。我们说大公司有大公司的强势，但是我们中小企业怎么样在这轮竞争中能够脱颖而出？很重要的就是要积累落地的场景以及专有数据，在这个领域加上通用大模型的力量形成很好的能力。第四，平台化的能力。我们希望打造共生共荣的创业生态。这次Sam Altman给我们看到，OpenAI在首届开发者大会之后，把API接口能力又加强了，同时价格又降低了很多倍，所以我们现在很多人工智能创业者的门槛降得非常低，甚至不需要懂编程，不需要懂技术，通过多轮对话的方式，就已经可以形成新一轮的创业。如果说创业门槛越来越低，不仅仅是靠技术，我们当下有什么样的护城河呢？第一，私有数据。拥有行业或企业的私有数据，这一点无论对科技巨头，还是对中小型科技企业，都是很大的优势。结合私有数据打造专业大模型，比如拥有很多学校的教学数据，就可以提供定制化的解决方案，达到公开数据+通用模型实现不了的效果。我最近参加了一个创业大赛，很遗憾地看到，好几个科技项目，都很容易被通用大模型直接替代。那些只提供纯工具，或者仅仅依靠公开数据的项目，会越来越难存活。第二，与硬件结合。把AI能力融入AR/VR眼镜、手表、音响、机器人、汽车等硬件，能够给用户带来更好的交互体验，也提升了研发和被复制的门槛。比如，智能翻译机就是这么干的。前几天发布的无屏幕可穿戴设备 Ai Pin，也是一个结合了GPT-4的AI硬件。我们回顾过去的发展，科技产品每隔十年实际上就是一个非常大的技术飞跃。我们在90年代的时候，大家用的是PC电脑；2000年是PC互联网+功能机；2010年我们已经用了移动互联网，同时用了智能手机；2020年我们看到新能源汽车如火如荼发展；未来十年2030年一定是陪伴型机器人、家庭机器人。这些设备可能从固定式到可穿戴式的、再发展到跟随式。由软硬件一体打造护城河，会是未来占领市场非常重要的一步。第三，对行业具体业务和场景深度了解。在大模型生态的支持下，AI技术的门槛将越来越低，中小企业要比大企业更加了解行业业务、使用场景和痛点。那些已经在各个行业有扎实的用户基础和know-how经验的公司，AI会真正成为他们的放大器。
第一，了解真实世界的需求，真正来源于实际的需求。很多时候科技工作者容易从技术的角度出发，想着我应该给大家提供什么样的解决方案。实际上，科技一定是来源于真实世界，并且要为真实世界服务的。这样的技术和应用才能走得长、走得远。第二，一定要加强自身的学习，我们相信比人类更强大不是人工智能，而是掌握了人工智能的新人类。所以希望大家和我们一起共同人工智能来建设更加美好的世界。（以上内容由世界创新大会组委会秘书处根据杜兰会长在第6届世界创新大会开幕式所作的主旨演讲录音整理而成，有删节。版权所有，转载文章内容须注明出处“文章来源：第6届世界创新大会，演讲者：杜兰”。）
世界创新大会(WIC)是为贯彻落实习近平总书记关于创新发展系列重要论述、重要讲话、重要指示精神搭建的国际创新交流合作平台。大会以“携手构建人类创新发展命运共同体，促进中国与国际的创新合作交流，服务国家创新发展，让创新造福人类”为使命，努力成为链接全球政界、商界、科学界领头人的桥梁和纽带。大会的发展目标是立足大湾区、协同港澳、面向世界，致力打造具有全球影响力的科技与经济创新发展标杆大会(博览会)，努力推动粤港澳大湾区打造具有全球影响力的产业科技创新中心、国际科技创新中心和发展最好的湾区。
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