我想用一個(gè)關(guān)鍵詞來表達(dá)對(duì)智能時(shí)代的中軸的理解，就是把語言轉(zhuǎn)變成數(shù)學(xué)模型。

我們今天講大模型LLM的時(shí)候， 第一個(gè)關(guān)鍵詞叫Scale，就是規(guī)模。 從百億參數(shù)到千億參數(shù)到萬億參數(shù)，再到號(hào)稱GPT5的百萬億級(jí)參數(shù)，數(shù)據(jù)規(guī)模上去之后就能帶來智能。到最后變成，大家覺得投入多少錢進(jìn)去，就能實(shí)現(xiàn)智能。同時(shí)我們也會(huì)歡呼，比如今年視頻生成領(lǐng)域Sora的推出，是不是代表了未來的另一種智能。

這些其實(shí)都不是完整的答案。因?yàn)榻裉煳覀冏咄ǖ娜斯ぶ悄苈窂剑皇窃赟ora，而在語言。通過將語言變成數(shù)學(xué)模型之后，能夠獲得今天這樣的人工智能。

很多人說，人和動(dòng)物的區(qū)別，可能是人會(huì)語言。

比如圖像識(shí)別很厲害、無人駕駛很厲害，我開玩笑講，狗也會(huì)無人駕駛和圖像識(shí)別。區(qū)別在于，語言是我們思考、溝通的載體，是文化和知識(shí)的載體。因此通過語言，我們?cè)诮咏悄堋＝裉爝@個(gè)范式體系并沒有脫離掉語言，因此我們強(qiáng)調(diào)語言為中軸。這是在通用智能里的一個(gè)關(guān)鍵邏輯。

另一個(gè)關(guān)鍵詞是能源。 數(shù)據(jù)、算法、算力，大家都已經(jīng)很清楚了，但今年上半年以來，提到更多的是能源問題。尤其是在國外，已經(jīng)開始有可控核聚變，在為大規(guī)模的新模式部署做準(zhǔn)備。如果說AGI或者人工智能再往下爆發(fā)，那算力背后的能源會(huì)構(gòu)成一個(gè)大的短板。中國目前為止還沒有開始探索這個(gè)問題，在電力方面還沒有美國這種瘋狂的想法。這也是中美大模型發(fā)展的區(qū)別之一。

02

大模型帶來的是生產(chǎn)力的提升

有個(gè)知識(shí)管理框架叫DIKW模型，即Data Information Knowledge Wisdom。以前機(jī)器產(chǎn)生的是信息，這個(gè)時(shí)代的智能核心是產(chǎn)生知識(shí)。也就是說，大模型帶來的不僅是信息的傳遞，而是能夠產(chǎn)生knowledge，代表著對(duì)世界的認(rèn)知。再往后發(fā)展，則可以產(chǎn)生智慧。

我們知道，在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，更多的是改變了生產(chǎn)關(guān)系。不管是淘寶、滴滴還有美團(tuán)，都是通過互聯(lián)網(wǎng)讓更多的商家跟更多的用戶連接在一起，提高供需匹配的效率。

但 在智能時(shí)代，大模型帶來的是生產(chǎn)力的直接提升。 GPT是這個(gè)時(shí)代的第一個(gè)應(yīng)用產(chǎn)品，未來我相信會(huì)有更多新的應(yīng)用產(chǎn)生。

在信息時(shí)代，我們是用一種工具思維來使用計(jì)算機(jī)。現(xiàn)在，我們應(yīng)該把大模型當(dāng)成伙伴來思考。如果還是把大模型當(dāng)成原來的計(jì)算器來對(duì)待，那它能夠發(fā)揮的作用就太有限了。我們更應(yīng)該把AI當(dāng)作可以產(chǎn)生陪伴和服務(wù)的伙伴。我預(yù)測，在未來兩三年，我們可以走出這種工具思維，并且讓AI變得像人類一樣具備服務(wù)能力和陪伴能力。

這種情況下，目前的探索方向， 一是賦能千行百業(yè)，也就是對(duì)生產(chǎn)力的提升。 另外還有兩個(gè)領(lǐng)域： 智能助理和虛擬世界。

在個(gè)人領(lǐng)域，這種智能助理之前其實(shí)做得不太好。目前來講，Perplexity在智能助理領(lǐng)域應(yīng)該算是不錯(cuò)的，通過對(duì)于搜索的總結(jié)，可以提供更好的知識(shí)的呈現(xiàn)。GPT4O更多代表的是一種交互模式的革新，是以人的方式來跟用戶溝通。我認(rèn)為，未來智能助理會(huì)有新的To C產(chǎn)品形態(tài)產(chǎn)生，而不只是在原來的電商、游戲以及其他領(lǐng)域再重做一遍。

在虛擬世界，隨著技術(shù)的進(jìn)步，未來3到5年，我們預(yù)見到人工智能將在虛擬世界的多個(gè)方面扮演更重要的角色，特別是在娛樂游戲行業(yè)。隨著虛擬世界的發(fā)展，它將為全球經(jīng)濟(jì)帶來新的動(dòng)力和變革。我們認(rèn)為，這將是一個(gè)從生產(chǎn)關(guān)系向生產(chǎn)力轉(zhuǎn)變的過程，最終將實(shí)現(xiàn)對(duì)虛擬世界的賦能。

目前，我們已經(jīng)討論了許多概念，包括搜索增強(qiáng)、多模態(tài)、智能體等，這些都是當(dāng)下提升大模型能力的主要技術(shù)路線。這些技術(shù)的發(fā)展可能會(huì)在未來引發(fā)一場變革性的力量。

03

強(qiáng)化學(xué)習(xí)讓大模型具備思考能力

在語言和規(guī)模之外，大模型還有一個(gè)發(fā)展思路是強(qiáng)化學(xué)習(xí)。 OpenAI曾提到，他們的模型可以在某些地方實(shí)現(xiàn)超越，包括在18個(gè)月之后讓大模型達(dá)到博士生的能力。這不是在當(dāng)下這個(gè)范式中能夠解決的，以目前的范式解決問題來講，大模型能達(dá)到高中生的水平就不錯(cuò)了，所以只能做輔助工作。

但未來會(huì)有新的一種范式出現(xiàn)，這是值得大家期待和關(guān)注的。這種范式的核心是，用強(qiáng)化學(xué)習(xí)來改變今天的模型設(shè)置。廣義上來講，這就像之前大家熟悉的AlphaGo，專門下圍棋的人工智能。AlphaGo跟大模型走了兩條相反的道路。大模是數(shù)據(jù)越多越好，有多少數(shù)據(jù)就可以帶來多少智能。而AlphaGo的第一版本是結(jié)合了數(shù)百萬人類圍棋專家的棋譜。但是到AlphaGoZero之后，就不需要人類的棋譜了，不用數(shù)據(jù)反而變得更加智能。

今天大模型只能解決快思考的問題，其實(shí)不具備慢思考的能力。所以大家提到AI超越人類，還需要很長一段時(shí)間來通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)產(chǎn)生慢思考。用孔子提倡的學(xué)習(xí)方法來講，大模型是“學(xué)而不思則罔”，學(xué)了很多東西，但是不會(huì)思考，并不是特別智能；AlphaGo則是“思而不學(xué)則殆”，只在一個(gè)領(lǐng)域鉆研得很深。因此，將學(xué)習(xí)和思考系統(tǒng)進(jìn)行結(jié)合，才可能實(shí)現(xiàn)智能時(shí)代最終的爆發(fā)。我們現(xiàn)在掌握的兩種技術(shù)，還沒有融合在一起，這是我對(duì)未來的一些基本判斷。國內(nèi)有高校在做這方面的探索，我們甚至預(yù)言美國已經(jīng)在這方面實(shí)現(xiàn)了突破。

隨著我們自己的實(shí)踐，我們強(qiáng)調(diào)如何平衡理想與現(xiàn)實(shí)之間的關(guān)系。追求“詩和遠(yuǎn)方”就是去追趕OpenAI，但沒有落地場景。如果去做落地場景，則有可能走不到了大模型的遠(yuǎn)方，丟掉了“慢思考”，丟掉了大模型所代表的通用智能的可能性。

因此，針對(duì)當(dāng)前中國的情況，包括芯片能力、人才儲(chǔ)備和市場環(huán)境，我們提出了一種邏輯，即“理想上慢一步，落地上快三步”。也就是說，理想上我們不是不跟，而是通過他們驗(yàn)證之后來確保我們的方向。我們的首要任務(wù)是打開落地場景，同時(shí)確保我們不會(huì)失去對(duì)大模型終極理想的追求。因此，我們的目標(biāo)是既要發(fā)展超級(jí)模型，也要發(fā)展超級(jí)應(yīng)用。所以我們?cè)谫x能千行百業(yè)時(shí)，選擇這些知識(shí)密度特別高，真的需要千億模型、萬億模型的場景，然后我們把它降到百億，這是百川的定位。

百川去年整體發(fā)展很快，成為第一批獲得工信部備案的八家大模型公司之一，也是唯一一家當(dāng)年成立的公司。在今年5月，百川推出最新一代基座大模型Baichuan 4，并同期推出首款A(yù)I助手“百小應(yīng)”。

04

醫(yī)療是大模型皇冠上的明珠

百川在落地場景上選擇的是醫(yī)療領(lǐng)域。 醫(yī)療是大模型皇冠上的明珠。 反向傳播之父Geoffrey Hinton強(qiáng)調(diào)，醫(yī)療將是最重要的AI應(yīng)用領(lǐng)域之一，將發(fā)揮AI的最大潛力。大模型對(duì)于知識(shí)的掌握，對(duì)經(jīng)驗(yàn)的掌握，大模型的多模態(tài)能力、記憶能力、思考能力，大模型減少幻覺、溝通共情的能力，所有這些在醫(yī)療領(lǐng)域都能夠用到。甚至是模型做得越好，醫(yī)療就能越發(fā)達(dá)。

目前在醫(yī)療領(lǐng)域比較成功的是互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院，包括好大夫等，需要依靠現(xiàn)有的醫(yī)生，其實(shí)還是對(duì)生產(chǎn)關(guān)系的改變。因?yàn)獒t(yī)生供給是不足的，提升醫(yī)生供給就是一個(gè)重大的機(jī)會(huì)，所以醫(yī)療行業(yè)叫做“得醫(yī)生者得天下”。

同時(shí)，我們也對(duì)AI醫(yī)療進(jìn)行了等級(jí)劃分，從L0到L5，這一分級(jí)類似于無人駕駛。

L0就是傳統(tǒng)醫(yī)療，沒有AI介入。

L1是依靠單一功能的機(jī)器輔助，在單點(diǎn)上可以給出建議。

L2是多模態(tài)輔助，AI可以整合病歷、影像等多種數(shù)據(jù)提供信息。

L3是條件自動(dòng)化診療，類似于現(xiàn)在的自動(dòng)駕駛，已經(jīng)可以完全取代司機(jī)開車，但在關(guān)鍵時(shí)刻還需要司機(jī)的確認(rèn)。我們的目標(biāo)是，在今年到明年，做到L3的水平，讓AI給醫(yī)生做助理，也能為消費(fèi)者提供后期的健康顧問，但關(guān)鍵決策需要醫(yī)生確認(rèn)。

L4就需要AGI的水平了。AGI的能力可以造出醫(yī)生來，完全像醫(yī)生一樣工作，就是一個(gè)通用的人工智能。

L5是完全自動(dòng)化健康管理，可以超越AGI，從預(yù)防、診斷到治療，可以管理患者的全部健康旅程。到這個(gè)時(shí)候，我們開始從語言模型走向生命模型，對(duì)生命做解碼，做到超越醫(yī)生的水平。

在這個(gè)過程中，我們落地了兩件事情。一是在前期做全病程的管理，二是在此基礎(chǔ)上做精準(zhǔn)醫(yī)療。

現(xiàn)在醫(yī)生資源遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，不可能有醫(yī)生一直陪著患者。大模型可以在院內(nèi)做醫(yī)生助理，在院外做健康顧問，能做全病程的管理。在這個(gè)過程中，大模型可以患者進(jìn)行盡可能多的數(shù)據(jù)收集，這對(duì)醫(yī)生來說也就像臨床實(shí)驗(yàn)一樣。因?yàn)獒t(yī)生不僅是臨床工作者，也是科研工作者，他們需要把自己的觀察和經(jīng)驗(yàn)總結(jié)出來，寫成論文，變成知識(shí)。每個(gè)醫(yī)生的精力是有限的，在中國一個(gè)醫(yī)生一輩子可能只能為3萬個(gè)患者做診斷。大模型能夠快速地迭代學(xué)習(xí)，可以為每個(gè)患者單獨(dú)建模，最終走向精準(zhǔn)醫(yī)療，讓預(yù)防、診斷、干預(yù)都達(dá)到新的高度。

對(duì)于未來，百川一方面是繼續(xù)攻堅(jiān)，以語言為中心去突破模型規(guī)模，做出超級(jí)模型。同時(shí)，我們?cè)卺t(yī)療上做很多增強(qiáng)，期待通過AIGC的方式去達(dá)到AGI，并在此過程當(dāng)中提高醫(yī)療的相關(guān)服務(wù)。

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