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肖仰华：国内大模型真正的短板并非数据和算力，而在"炼制"工艺
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周毅是故意的还是不小心？
最后更新: 2024-05-08 21:24:12“不能为了追随ChatGPT，而错失了下一个ChatGPT”
在对话中，肖仰华表示，ChatGPT越火，我们在AI领域越要比以往更有战略定力。
“我们一定要注意一件事：不能为了追随ChatGPT，而错失了下一个‘ChatGPT’；不能一窝蜂炒作一个热点，而忽略了其他热点。这是我们一定要去防范的。对新出现的热点要在战略上重视，但不能打乱自己的既有布局。”肖仰华说，很多传统的小模型该研究的也得研究，其他IT技术也得继续往前推进。
通用人工智能阶段，其实热点纷呈。除了聊天场景下的ChatGPT以外，还有图文生成，例如Midjourney这样有代表性的产品和公司；还有具身智能——让大模型和机器结合去操纵现实世界，让机器人能够更好地为我们服务。
具身智能（Embodied Intelligence） 图源麻省理工网站
“大家一窝蜂搞ChatGPT，会分散我们的精力，会打乱我们科研的节奏。”
肖仰华解释道，ChatGPT所在的开放聊天存在商业价值，但垂直领域的严肃决策商业价值其实更多。比如医疗领域，各界一直希望能有解放医生的问诊机器人；投资领域，人们希望有投资顾问机器人；司法领域，大家也希望有司法咨询机器人……这些都属于垂直领域的严肃应用场景。
“这些需求不是简单闲聊功能所能胜任的，需要把专业知识、专家经验、复杂逻辑等能力赋予机器或者大模型，这样才有可能解决垂直领域的复杂问题。我们要跟踪ChatGPT技术，更要补齐其不足，积极推动大模型向千行百业落地。大模型赋能复杂决策场景，是未来人工智能产业发展的焦点。”
图源腾讯网站
肖仰华认为，现阶段中国大模型产业存在四个主要问题。
其一，技术同质化严重，很多大模型都是用ChatGPT喂养自己；其二，数据生态不完善。中文数据生态尤其重要，但现在较为欠缺；其三，算力掣肘；其四，模型创新不足，现在很多国内大模型都基于国外的开源社区模型，万一以后被禁用，我们将非常被动。
这些问题值得我们重视和弥补。与此同时，我们也要展开更多思考。例如大模型要想创造价值，其实有两个基本要求：其一是底座模型能力，即上述四个我们应该追赶的地方；其二就是行业应用。
肖仰华表示，国外大模型产业已经形成了一个生态，而且发展非常迅速。反观国内，同质化严重，很多企业都在研究底座模型。其实从我们国家的发展态势来讲，恰恰应该用应用带动底座模型研究。“中国市场巨大、数据丰富，应用场景多元，可以用应用发展来带动模型进步，走一条‘农村包围城市’的路线。”
“我们可以把外围应用和生态做好，不断去补齐数据、算力、模型和工艺方面的短板，最后在技术模型方面形成我们自己的核心竞争力。”肖仰华说，大模型绝不是宣传文案的噱头，也绝不能成为一场华丽的烟花秀，要实实在在地让它成为推动社会发展和进步的先进生产力。
- 责任编辑: 周毅
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