随着算力、数据库、大数据等底层技术的发展，大模型的建设与在各个领域的应用正在加速推进，那么，这些迹象是否预示着AGI正在到来?先进的大模型技术又有哪些共同表现?回到国内，大模型当前的应用场景面临哪些挑战，应该如何解决?有哪些趋势和机遇值得创业者关注?
为解答以上问题，近日，腾讯云TVP AI创变研讨会系列第二期「AI下半场，探创新与应用风向」在深圳腾讯滨海大厦举行，邀请多位 AI 领域佼佼者专家进行前沿分享，并特别设置了全场嘉宾的深度分组脑暴，现场思维火花碰撞，精彩观点迸发。
在《通用人工智能的现在与未来》主题演讲中，达观数据副总裁、腾讯云TVP 王文广首先追溯了从神经网络概念的最初提出，到如今这一技术在大模型上的延续。具体来说，目前大模型的发展主要呈现以下特点:
· 模型的多样化。从 2017 年谷歌发布Transformer到 2018 年，两年间产业界开始不断涌现出具有代表力的模型。其中，典型如BERT和GPT，GPT比BERT的出现更早，但是在语言处理能力上，首先爆发的是BERT。当时，在阅读理解能力评测上，BERT初次超越了人类专家的水平。
· 参数规模和数据规模的爆发。BERT在“阅读理解”上的优异表现拉开了模型参数“野蛮增长”的时代，直至今日GPT- 4 达到 1 万亿的参数规模。同时，数据语料也从BERT时期的几百兆，达到现在的几PB甚至是几十PB。
从大模型发展的整体格局来看，全球大模型聚集地还是在硅谷，然后是中国的“百模大战”，欧洲在这一“战场”上明显落后，出彩者寥寥。
关于大模型如何在实际中更好地应用，王文广特别强调:大模型有依靠自身无法解决的“幻觉”问题，导致了准确性和事实性无法保证。所以对它的使用需要有所限定，在对可靠性和真实性要求不高的情况下非常有用。针对大模型也不擅长做数学计算，王文广说:“我的建议是，可以通过代码解释器运行大模型给出的结果，这是一种可行的方法。”
据其介绍，目前大模型的应用主要集中在文字创作相关领域，包括查阅资料、营销文案、创作小说，主要基于搜索和编造的强大能力。
“但如果需要保证可靠性，特别像我们达观数据大模型平台‘曹植’面向产业应用，就需要想方设法地利用检索增强，通过知识图谱的方法对它的结果做校验，做知识的凭据、二次的验证，去做所有答案的溯源。”
以大模型为代表的AGI将进一步发展至“自主决策、自主探索和自我迭代”的新时代。而相对于自我迭代难度较高，自主决策和自我探索正在实现:
“‘输出’无非两种:一种语言，一种工具。语言发展到比较新就是现在的大语言模型，此外用视频训练大模型的方向也值得关注。而在使用工具上，也不乏应用工具的 Agents和工具调用方法。也可以将大模型作为大脑与机器人相结合，机器人根据指令操作，实现“具身智能。”
而在更遥远的未来，我们或者不得不面对“硅机一日、碳基千年”的处境。当世界上出现首先个真正意义上的机器人，尽管是人造物，但它的智能水平远比人高。人类社会是构建在“人类是仅有的智能体”这个隐性条件下的，“那么，人类当下的社会架构是否还能存在?是否可以保持现状?这些问题将留给社科、哲学等领域的学者们来研究。”王文广最后表示道。
资本耐心有限下，AI成功落地的关键要素
“无论是事业、技术，还是人生，都是S型曲线，不可能一帆风顺地增长，也不可能一直跌在谷底，总是会遵循S曲线的发展路径。AI的发展也是如此。” 佼佼者人工智能技术专家、创东方投资总监、腾讯云TVP 邵浩在《AI创业赛道趋势与投融资》的主题演讲中如是表示。
最后，腾讯云数据库副总经理 罗云估了总结，让这个辩题的思考上升到了哲学层面:这个论题我自己的看法是没有答案。相信没有人会说我们人类的目的是为了制造AI，碳基的目的是制造硅基。我们运用AI最终的目的一定是服务于人类，帮助我们提升生产力，让人类更加幸福。那么在这一大的目的共识下，我认为当前的阶段应该放手向前跑，做大胆的尝试，这对于我国科技的发展更加有益。
事实上，AGI首先是一个技术命题，但它同时也是社会命题和哲学命题。所以，在本次TVP AI创新研讨会上，无论是嘉宾演讲还是线下讨论，都会在技术之上加入对AGI的社会性思考和哲学思辨，这也是本次活动的超预期收获。
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