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朱民:發(fā)揮我國數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì) 讓數(shù)據(jù)流起來,變成資源、資產(chǎn)、財(cái)富

2023-02-24 20:46:50 財(cái)經(jīng)網(wǎng) 

  2月24日,由《財(cái)經(jīng)》雜志、《財(cái)經(jīng)》智庫、財(cái)通匯聯(lián)合主辦的“第五屆全球財(cái)富管理論壇——經(jīng)濟(jì)重構(gòu)中的財(cái)富管理態(tài)勢(shì)”在北京舉行。中國國際經(jīng)濟(jì)交流中心副理事長(zhǎng)、IMF前副總裁朱民在會(huì)上表示:當(dāng)下在ChatGPT大熱的時(shí)候,在更深的層面上考慮問題,我們要看的是大模型的發(fā)展,這是影響今天、影響未來、影響中國、影響世界的最根本的科技發(fā)展。

  朱民表示,從文字到圖像生成的模式,從GPT3開始,到DALLE,到DALLE2是一個(gè)突破點(diǎn),從文字到圖像的過程是走的很快的。這背后一個(gè)核心的變化是人工智能從1.0走向2.0,1.0是以編程為中心,2.0是以數(shù)據(jù)為中心的,這是一個(gè)特別大的區(qū)別。

  在這種情況下,產(chǎn)生另一個(gè)更大的變化,就是人工智能“脫虛向?qū)崱,虛就是人工智能以前是服?wù)于虛擬世界的,搜索、資訊、信息等等,但有了大模型以后,特別生成人工智能以后,人工智能逐漸走向物理世界,在大模型的基礎(chǔ)上,通常走的是文字到圖像、到音頻、視頻、到三維、到蛋白,但未來是什么?在這條線以前,人工智能服務(wù)的是虛的,在這條線以后,人工智能服務(wù)是實(shí)的,是走向物理世界。第一個(gè)突破是蛋白,第二個(gè)突破是材料,這以后會(huì)走得特別厲害,這是因?yàn)樵诖竽P偷那闆r下,科學(xué)研究的方式發(fā)生了根本變化,我們稱之為科學(xué)研究的“第四范式”。

  我們必須承認(rèn)人工智能走得很快,中國在2021年第一次人工智能的論文總量超過了美國,中國在兩年前人工智能的專利超過了美國,我們趕超非常厲害。我們需要圍繞趕超的過程,圍繞AI的2.0重新制定自己的人工智能發(fā)展戰(zhàn)略,因?yàn)檫@個(gè)世界從根本上變了。第二點(diǎn)特別重要的,就是發(fā)揮我們的數(shù)據(jù),人工智能三項(xiàng)核心的資源,算力、算法、數(shù)據(jù)。我們真正的優(yōu)勢(shì)是數(shù)據(jù)。

  三年以后,我們預(yù)計(jì)2025年中國的數(shù)據(jù)會(huì)超過美國,成為世界上最大的數(shù)據(jù)之國,因?yàn)槲锫?lián)網(wǎng),中國數(shù)據(jù)的質(zhì)量也會(huì)很好,所以讓數(shù)據(jù)流起來變成資源、變成資產(chǎn)、變成財(cái)富,就是今天這個(gè)論壇的主題,讓數(shù)據(jù)變成生產(chǎn)力是我們迎接科學(xué)革命、迎接大模型的最根本的一條,只有在這個(gè)基礎(chǔ)上,我們才能把大模型的應(yīng)用和商業(yè)化、企業(yè)化的發(fā)展結(jié)合起來,才能走上我們的趕超之路。

  以下為部分發(fā)言實(shí)錄:

  今天是一個(gè)經(jīng)濟(jì)學(xué)家跨界的時(shí)代,我講的是ChatGPT,網(wǎng)上都在講它確實(shí)厲害,很驚艷,前景非常好,大家都在講怎么追隨它、怎么做自己的ChatGPT,各個(gè)網(wǎng)站現(xiàn)在討論很多,我借這個(gè)機(jī)會(huì)把我的觀察給各位嘉賓做一個(gè)匯報(bào)。

  ChatGPT很有意思,很有未來,它的基礎(chǔ)是大模型,是GPT,它是延伸到GPT3.5的往前的一個(gè)應(yīng)用。人工智能發(fā)展的核心轉(zhuǎn)移是GPT,是大模型,不是ChatGPT,我覺得這個(gè)概念特別重要,理解這一點(diǎn)的話,我們要把所有的工作重點(diǎn)、趕超的重點(diǎn)、研究的重點(diǎn)放到大模型,放到GPT上來,而不是放在ChatGPT。當(dāng)然,我們應(yīng)該承認(rèn),我們?cè)贑hatGPT,在大模型上落后,但是怎么發(fā)揮我們的優(yōu)勢(shì),這是在人工智能也是在中國未來科技創(chuàng)新,以及未來的經(jīng)濟(jì)金融發(fā)展中特別重要的一戰(zhàn),這確實(shí)是科技走到今天一個(gè)重大的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。所以我們要跨越ChatGPT,看到大模型和AI2.0以及它的未來。

  ChatGPT橫空出世,ChatGPT的出現(xiàn)有點(diǎn)像2016年阿爾法戰(zhàn)勝了韓國的世界冠軍一樣,引起了所有輿論的關(guān)注,它的應(yīng)用場(chǎng)景確實(shí)很多,比如財(cái)富管理中心,每個(gè)人都要填表,要做風(fēng)險(xiǎn)測(cè)試,以后就可以用ChatGPT做風(fēng)險(xiǎn)測(cè)試,把你的偏好需求全部搞清楚,剩下的就是機(jī)器和機(jī)器交換,構(gòu)造財(cái)富管理的產(chǎn)品,做風(fēng)險(xiǎn)管理,做整個(gè)后臺(tái),精準(zhǔn)度可以大大提高,產(chǎn)品也可以大大豐富,所以ChatGPT是一個(gè)很有意思的產(chǎn)品。

  比如走向醫(yī)院,給你看的第一個(gè)醫(yī)生是ChatGPT,它可以把你的基本問題全部搞清楚,剩下的就是機(jī)器和機(jī)器的溝通和交流,給你做基本的解答,再加上人的輔助,做最終的解答。在這個(gè)過程中把數(shù)據(jù)全部留下來,這是了不得的事情。ChatGPT基本上是一個(gè)語言大模型,它是WebGPT的基礎(chǔ),最早是教上網(wǎng)查詢的機(jī)器,但它主要應(yīng)用了生成AI,可以不斷推演、不斷反饋,使得它的反饋學(xué)習(xí)加強(qiáng),訓(xùn)練加強(qiáng)以后,能夠把語言模型的輸出和用戶的意圖連起來,反饋和強(qiáng)制訓(xùn)練強(qiáng)化一下就爆發(fā)了,這還是很厲害的。它的核心是Transformer、Transformer之后的ChatGPT1/2/3,它的核心還是在Transformer的集成,它是基于GPT3.5基礎(chǔ)上的應(yīng)用,它的好處很多,能記住大量的信息,搜索效率真的很高,它給我做經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的文獻(xiàn)索引不亞于我的助理,因?yàn)樗拿鎻V、快。

  它能夠保持對(duì)話和對(duì)話的一致性,但它也能承認(rèn)錯(cuò)誤,與此同時(shí),它支持多種任務(wù),支持藝術(shù)創(chuàng)造、改故事。我有一次讓ChatGPT給我做翻譯,翻譯得非常優(yōu)美,它可以編碼,可以寫辦公郵件,它的用途是很廣的,這就使得它特別火爆。它參加考試的話,可以考到中以上的水平,這是很不容易的,當(dāng)然它有它的局限性,主要是輸入的知識(shí)的局限性,它的時(shí)間點(diǎn)基本停留在2021年以前,我們用最新的東西試它,就有點(diǎn)跟不上。

  從大的應(yīng)用來看,它是從2020年5月份GPT3開始,一直到DALLE生成,到ChatGPT,從大模型發(fā)展的過程中長(zhǎng)出來的一個(gè)東西。國內(nèi)也一直在做大模型,但我們是落后的,落后兩年左右,我們的生態(tài)也不夠,所以不能從大模型衍生出ChatGPT應(yīng)用。歸根結(jié)底要回到什么地方呢?回到大模型,現(xiàn)在在ChatGPT大熱的時(shí)候,在更深的層面上考慮問題,我們要看的是大模型的發(fā)展,這是影響今天、影響未來、影響中國、影響世界的最根本的科技發(fā)展。

  大模型還是從GPT3開始,1150億個(gè)變量,一路過來,我們有PanGu,我們也有百度,清華最近也出了一個(gè)GLM,現(xiàn)在世界上已經(jīng)GPT3走到GPT4,所以大模型的發(fā)展應(yīng)用是很厲害的。在大模型層面上走的最快的是深層次的人工智能,深層次人工智能能從文字轉(zhuǎn)到圖形、文字轉(zhuǎn)到編程、文字轉(zhuǎn)到影像錄像,然后走向3D,一旦走向3D就很厲害了,現(xiàn)在生成AI就是做蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)分析,深層AI在整個(gè)大模型基礎(chǔ)上走,這是未來的一個(gè)特別重要的方面。

  與此同時(shí),從文字到圖像生成的模式,從GPT3開始,到DALLE,到DALLE2是一個(gè)突破點(diǎn),從文字到圖像的過程是走的很快的。我剛才講對(duì)蛋白質(zhì)的分析,我們可以對(duì)190萬個(gè)蛋白質(zhì)用人工做三維的結(jié)構(gòu)圖,大概占了我們已知蛋白質(zhì)的1/100,不能小看這個(gè)數(shù),這是一個(gè)很短的時(shí)間。再仔細(xì)想人是什么?人是蛋白質(zhì)組成的,如果我們能把蛋白質(zhì)全部數(shù)字化,還不能說把蛋白質(zhì)合成一個(gè)人,但可以合成新的物種,所以蛋白質(zhì)的應(yīng)用現(xiàn)在也是走的特別厲害的。

  這背后一個(gè)核心的變化是人工智能從1.0走向2.0,1.0是以編程為中心,2.0是以數(shù)據(jù)為中心的,這是一個(gè)特別大的區(qū)別。1.0的時(shí)候聚焦的是算法、模型、程序,是軟件工程師在主導(dǎo),2.0的時(shí)候是數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)越多越精越好,機(jī)器自己通過數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)反饋優(yōu)化不斷生成、迭代,幾乎就是一個(gè)無限的過程,它就離開了人腦,這是大模型和2.0最大的潛力和最大的遠(yuǎn)景,我們已經(jīng)看到了人工智能可能可以離開人,從已有的智能走向一種新的智能,這個(gè)智能并沒有被人所意識(shí)到,這個(gè)事情就很有意思了。所以在這個(gè)基礎(chǔ)上,大模型產(chǎn)生的基礎(chǔ)模型是GPT3,現(xiàn)在出現(xiàn)因果人工智能,這是巨大的發(fā)展。最后是神經(jīng),因?yàn)橐磺卸际巧窠?jīng)AI的網(wǎng)絡(luò),神經(jīng)AI現(xiàn)在走得很快。我現(xiàn)在列的這些最新籃球模型,在整個(gè)曲線下都是在兩年到五年的階段成熟,科技的浪潮非常厲害。

  在這種情況下,產(chǎn)生另一個(gè)更大的變化,就是人工智能“脫虛向?qū)崱,虛就是人工智能以前是服?wù)于虛擬世界的,搜索、資訊、信息等等,但有了大模型以后,特別生成人工智能以后,人工智能逐漸走向物理世界,在大模型的基礎(chǔ)上,通常走的是文字到圖像、到音頻、視頻、到三維、到蛋白,但未來是什么?在這條線以前,人工智能服務(wù)的是虛的,在這條線以后,人工智能服務(wù)是實(shí)的,是走向物理世界。第一個(gè)突破是蛋白,第二個(gè)突破是材料,這以后會(huì)走得特別厲害,這是因?yàn)樵诖竽P偷那闆r下,科學(xué)研究的方式發(fā)生了根本變化,我們稱之為科學(xué)研究的“第四范式”。

  牛頓和愛因斯坦時(shí)期科學(xué)研究的簡(jiǎn)單方式,是通過觀察把數(shù)學(xué)模型化,這是最簡(jiǎn)單的第一方式,第二是用模型推演,第三是用計(jì)算機(jī)仿真,這不是很成功。進(jìn)入近代以后,我們發(fā)現(xiàn)最大的問題是你觀察到的東西沒辦法寫成數(shù)學(xué)方程式,因?yàn)榫S度太高,在科學(xué)研究上有一個(gè)概念叫維度的詛咒,特別是量子物理學(xué)的角度沒法計(jì)算,大模型出現(xiàn)以后,現(xiàn)在可以做1024到2048個(gè)維度,這已經(jīng)不完全是個(gè)空間概念。兩千億到一萬億的變量,方程可以做到兩千億個(gè)變量,這個(gè)世界上還有什么方程是不可解的,這在根本上改變了科學(xué)研究的方式。以前是慢慢做、細(xì)細(xì)做,現(xiàn)在是用數(shù)據(jù)大規(guī)模做,這個(gè)世界就真的變了。

  這就是為什么最近在有些領(lǐng)域突破特別快,生化、藥、材料,都是因?yàn)槿斯ぶ悄艿脑。根本的科學(xué)研究的方式變了,以前科學(xué)研究是從最早的原理一步一步往前走,現(xiàn)在科學(xué)是從數(shù)據(jù)逆向倒推,整個(gè)思維方式根本變了。大模型現(xiàn)在幫助科學(xué)家人工智能進(jìn)入物理學(xué),特別在數(shù)學(xué)和材料學(xué),現(xiàn)在用一個(gè)數(shù)學(xué)家和機(jī)器合作來探索新的材料,這里有很多邏輯、很多理論,就不細(xì)說了,特別是也取得了一些很有意思的進(jìn)展,因?yàn)閿?shù)學(xué)家的核心是把所有的一切數(shù)學(xué)化,能夠用公式表達(dá)才有應(yīng)用,不能用公式表達(dá)就不能作為產(chǎn)品,就不能生產(chǎn)。做藥,最近的生物藥研究的時(shí)間短了一半,成本下降一半,就是因?yàn)榇竽P偷膸椭,從?shù)據(jù)著手,生物進(jìn)展很快。

  材料,德州用大模型做耐高溫耐氧化的高熵的合金,材料科學(xué)將來會(huì)走得很快,新的材料會(huì)出來,會(huì)有無限想象的空間,它的算力如此之大,算法效率如此之高,第一次我們可以把物理世界和信息世界、虛擬世界連起來,物理世界的數(shù)字在虛擬世界經(jīng)過大模型回到物理世界去操縱物理世界,這個(gè)世界真的變了,F(xiàn)在用的最多的是什么?戰(zhàn)爭(zhēng),現(xiàn)在戰(zhàn)爭(zhēng)的電子演習(xí)已經(jīng)做得很大規(guī)模和經(jīng)濟(jì)化,F(xiàn)在由人工智能主導(dǎo)運(yùn)營數(shù)字化的過程,因?yàn)閿?shù)字的產(chǎn)生和迭代效率特別高,這個(gè)過程也在不斷加速自動(dòng)化,而且在提升自動(dòng)化的效率。

  人工智能幫助管理物理世界最典型的案例,最近美國公布在核聚變?nèi)〉猛黄菩园l(fā)展,人類第一次核聚變產(chǎn)出的電大于投入的電,我在普林斯頓讀書的時(shí)候,80年代和蘇聯(lián)合建的裝置,這個(gè)裝置做一次試驗(yàn),我們小鎮(zhèn)就沒有電了,做了幾十年沒有進(jìn)展,這是突破的一個(gè)核心功能,等離子在磁的電里轉(zhuǎn)的時(shí)候,產(chǎn)生功能的時(shí)候,不能碰到地,一旦碰到電磁的地就衰退,一衰退就沒有能量,但是等離子是沒法控制的,它自由在里面轉(zhuǎn),怎么控制呢?人想了一個(gè)別的辦法,控制外面磁的線圈,怎么控制磁的線圈呢?用人工智能。深度學(xué)習(xí)可以幫助形成一秒鐘高達(dá)幾千次的線圈位置的移動(dòng),來使得里面走的等離子不會(huì)碰到這個(gè)線圈,它是移動(dòng)墻壁使里面走的人自由,而不是走的人不能碰到墻壁,這個(gè)思維方式是反過來的,結(jié)果就有了核聚變的突破。美國的目標(biāo)是核聚變讓每度電一美分,如果達(dá)到這個(gè)標(biāo)準(zhǔn),今天所有的能源世界徹底改觀。

  這種對(duì)物理世界的管理和深化,影響是巨大的。大模型帶來了巨大的想象空間,特別在推動(dòng)科學(xué)實(shí)驗(yàn)方面空間是很大的,它對(duì)生命科學(xué)、藥物研發(fā)空間很大,材料科學(xué)空間很大,能源科學(xué)空間很大,電子工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)空間也很大,當(dāng)然環(huán)境地球空間就更大了。大模型現(xiàn)在變成了工程學(xué),變成了一個(gè)輔助工具,變成了我們今天所有一切超高級(jí)、超高速效率的輔助工具,世界在這個(gè)基點(diǎn)上變了。

  我們必須承認(rèn)人工智能走得很快,中國在2021年第一次人工智能的論文總量超過了美國,中國在兩年前人工智能的專利超過了美國,我們趕超非常厲害。我們需要圍繞趕超的過程,圍繞AI的2.0重新制定自己的人工智能發(fā)展戰(zhàn)略,因?yàn)檫@個(gè)世界從根本上變了。第二點(diǎn)特別重要的,就是發(fā)揮我們的數(shù)據(jù),人工智能三項(xiàng)核心的資源,算力、算法、數(shù)據(jù)。我們真正的優(yōu)勢(shì)是數(shù)據(jù)。

  三年以后,我們預(yù)計(jì)2025年中國的數(shù)據(jù)會(huì)超過美國,成為世界上最大的數(shù)據(jù)之國,因?yàn)槲锫?lián)網(wǎng),中國數(shù)據(jù)的質(zhì)量也會(huì)很好,所以讓數(shù)據(jù)流起來變成資源、變成資產(chǎn)、變成財(cái)富,就是今天這個(gè)論壇的主題,讓數(shù)據(jù)變成生產(chǎn)力是我們迎接科學(xué)革命、迎接大模型的最根本的一條,只有在這個(gè)基礎(chǔ)上,我們才能把大模型的應(yīng)用和商業(yè)化、企業(yè)化的發(fā)展結(jié)合起來,才能走上我們的趕超之路。

  好,這就是我的簡(jiǎn)短匯報(bào),謝謝大家!

(責(zé)任編輯:王治強(qiáng) HF013)
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