一年一度世界人工智能大會被視為AI行業的風向标，今年格外“火熱”。據大會統計，2023世界人工智能大會累計1400餘名嘉賓參會，展覽面積超過5萬平方米，共計舉辦133場論壇。截至8日下午三點，線下參觀人數突破17.7萬人，全網流量突破10.7億，比上屆增長68%，全網曝光量64.1億，均創曆史新高。
回顧為期三天的2023世界人工智能大會（WAIC 2023），無論在開幕式、主題論壇還是近百場行業論壇上，大模型都成為AI大佬們熱議的焦點話題，圍繞大模型的治理和落地，南都記者梳理出以下核心趨勢。
1 安全可信成為AIGC發展前提
如何打造安全可控的可信賴AI，已成為人工智能行業發展的基本前提和核心支撐。7月7日，由南方都市報、清華大學人工智能國際治理研究院主辦的世界人工智能大會(WAIC)“人工智能創新與治理”論壇上，清華大學惠妍講席教授、電子系長聘教授，人工智能國際治理研究院首席專家、銜遠科技創始人周伯文表示，需要平衡好人工智能技術落地和倫理治理，才能長遠發展。在周伯文看來，不同國家都有人工智能的治理政策出台，其中有三個共同點是大家都在強調的，首先是堅持治理目标與發展規劃并行，不能隻講治理不講發展。第二，治理的目的是為技術的創新和發展提供安全港，第三是治理模式越來越市場化。
清華大學惠妍講席教授、電子系長聘教授，人工智能國際治理研究院首席專家、銜遠科技創始人周伯文
7月7日下午舉行的“可信AI”論壇中，中國科學院院士何積豐表示，“不能再将人工智能視為簡單的技術工作，而是成為整個組織的變革引擎。可信人工智能要緻力于保障資料安全可信、系統行為可追責、算法模型可解釋、網絡環境可信、法律倫理可信等問題。”
在世界人工智能大會期間，螞蟻集團聯合清華大學釋出AI安全檢測平台“蟻鑒2.0”，并入選了本屆大會的“鎮館之寶”。據介紹，“蟻鑒2.0”實作了用生成式能力檢測生成式模型。檢測标準覆寫内容安全、資料安全、倫理安全三大類，可對大模型生成式内容完成包含個人隐私、意識形态、違法犯罪、偏見與歧視等數百個次元的風險對抗檢測，并會生成檢測報告，幫助大模型更加有針對性地持續優化。
“生成式大模型是一種‘深黑盒’技術，‘蟻鑒2.0’通過智能博弈對抗技術，模拟黑産以及自動化生成海量測試集，可實作“生成式機器人”對“AIGC生成式模型”的誘導式檢測計算，很像一個24小時不眠不休的‘安全黑客’在找茬大模型，進而找到大模型存在的弱點和安全問題所在。這種AI對AI的評測，也是教學相長。好比生成式考官考核生成式運動員，在對抗中雙方能力互相提升，進一步提高整個行業的AI安全水位。”螞蟻集團大安全事業群技術部總裁李俊奎表示。
值得注意的是，由于目前缺乏可信賴的AI評估名額，每個人心中都有一個“哈姆雷特”，導緻對于可信賴AI的定義完全不一樣。在大模型的範式下，如何厘清不同次元，這些可信賴的AI有很多的挑戰。對此，周伯文表示，可信賴AI的落地，需要跨領域的系統協作。“可信賴AI的可信賴，意味着要貫穿其全生命周期，不僅僅是在中間的算法開發階段。從設計初期的使用者需求到最後的産品互動。這一領域由于各方關注點不同，存在很大的空白區域有待探索，需要學術界、工業界和政府監管部門的共同努力。”
早在2022年5月，周伯文建立并上司清華大學電子系協同互動智能研究中心。在他看來，未來人工智能，大模型發展的核心邏輯在于，AI将越來越多地擅長做系統化的工作，人需要在價值觀、在治理的角度幫助AI在我們希望軌道上做系統化。人工智能和人的協同将産生更多的高價值場景。
2 大模型國家标準啟動，6家企業進“國家隊”
随着社會對AIGC潛在風險的關注度上升，大模型也迎來國家标準的啟動。2023世界人工智能大會（WAIC 2023）首日，國家标準委指導的國家人工智能标準化總體組宣布大陸首個大模型标準化專題組組長，由上海人工智能實驗室與百度、華為、阿裡、科大訊飛、360、中國移動等6家企業聯合擔任，現場進行了證書頒發并正式啟動大模型測試國家标準制訂。
今年5月，國家正式啟動了大模型标準化工作，在人工智能标準化總體組設立大模型專題組，并開始大模型專題組組長、副組長的申報和大模型标準化研究選題建議工作。據透露，大模型專題組将承擔大模型标準化制訂工作，最終目的是推動大模型技術和标準化的實踐結合，促進人工智能産業健康發展。
根據相關申報要求，大模型專題組組長需要在大模型理論研究和産業應用等方面具有較高專業水準，熟悉大模型領域國際前沿科技發展态勢、法規制度與标準規範等。此次“國家隊”組建之後，聯合組長機關需要發揮在大模型領域的理論和實踐經驗，圍繞大模型軟硬體底座、關鍵技術、産業應用等重點領域的突出問題，提供标準化研究選題建議。
3 網際網路大廠瞄準“服務”，争做“模型工廠”
世界人工智能大會期間，阿裡雲CTO周靖人在演講中表示：“阿裡雲将把促進中國大模型生态的繁榮作為首要目标，向大模型創業公司提供全方位的服務，包括最強大的智能算力和開發工具，并在資金和商業化探索方面提供充分支援。”據介紹，阿裡雲魔搭社群定位于“大模型自由市場”，現已聚集180萬AI開發者和由20多家頂尖人工智能機構貢獻的900多個優質AI模型。
2022年，阿裡雲提出MaaS（Model as a Service，模型即服務）理念，提出以AI模型為核心的開發範式，并搭建了一套以AI模型為核心的雲計算技術和服務架構，這套能力将全部向大模型初創企業和開發者開放，提供包括模型訓練、推理、部署、精調、測評、産品化落地等在内的全方位服務。
“我們要為開發者、模型使用者、模型創造者等提供一系列的技術服務，這是在MaaS生态裡面阿裡雲承擔的角色。”周靖人在接受南都采訪時表示，通義大模型的定位是服務沒有能力開發模型的企業，希望做到AI普惠，讓企業可以選擇不做模型開發直接解決業務問題，對于有能力做自研模型的企業則可以選擇阿裡雲的算力平台作為技術支撐去研發模型，在MaaS生态中不同的模型各有所強，最終是模型使用者做出選擇。
同樣瞄準MaaS的還有騰訊和位元組跳動。6月19日騰訊雲首次公布行業大模型研發進展，依托騰訊雲TI平台打造行業大模型精選商店，為客戶提供MaaS（Model-as-a-Service）一站式服務，助力客戶建構專屬大模型及智能應用。目前，騰訊雲已經為傳媒、文旅、政務、金融等10餘個行業提供了超過50個大模型行業解決方案。
6月28日，火山引擎釋出大模型服務平台“火山方舟”，面向企業提供模型精調、評測、推理等全方位的平台服務（MaaS，即Model-as-a-Service）。目前，“火山方舟”內建了百川智能、出門問問、複旦大學MOSS、IDEA研究院、瀾舟科技、MiniMax、智譜AI等多家AI科技公司及科研院所的大模型，并已啟動邀測。
早在今年3月文心一言釋出時，李彥宏就曾斷言大模型時代将産生三大産業機會：第一類是新型雲計算公司，其主流商業模式從IaaS變為MaaS。第二類是進行行業模型精調的公司，這是通用大模型和企業之間的中間層，他們具有行業Konwhow，調用通用大模型能力，為行業客戶提供解決方案。第三類是基于大模型底座進行應用開發的公司，即應用服務提供商。
4 行業大模型百花齊放，金融、醫療為熱門應用場景
本屆世界人工智能大會期間，行業大模型成為數十場論壇中熱議的話題，業内普遍認為，從調侃娛樂走向行業應用是人工智能大模型發展程序中的關鍵一步。
7月6日，騰訊集團進階執行副總裁、雲與智慧産業事業群CEO湯道生在大會全體會議-産業發展論壇上表示，通用大模型有很強的能力，但并不能解決很多企業的具體問題。企業的大模型應用需要綜合考慮行業專業性、資料安全、持續疊代和綜合成本等因素。基于行業大模型，建構自己的專屬模型，也許是企業更優的選項。
瀾舟科技創始人兼CEO周明同樣認為，大模型帶來了認知智能技術的跨越式發展，但做大模型不能沉迷于讓它講段子，然後在網上分享、娛樂大衆，而是要服務千行百業。“通用模型就相當于高中畢業生，行業模型相當于大學畢業，能夠解決專用場景的模型相當于研究所學生畢業，它得一層一層地搭，隻有加入行業場景的知識圖譜後才能輸出更嚴謹的内容。”周明向南都記者表示。
中國工程院院士、清華大學講席教授、智能産業研究院（AIR）院長張亞勤在2023世界人工智能大會期間的論壇中，也強調了行業垂直模型的重要性。張亞勤表示在實際應用中，雖然大模型很重要，但需要根據不同的行業和場景，開發相應的垂直精準模型。例如在無人駕駛領域，需要低延時、高安全性的精準模型，并不需要擅長作詩作畫的模型。在生物領域，需要專注于研發能夠處理蛋白質結構等生物語言的模型，而不是包含網際網路上其他備援資訊的模型。隻有這樣才能提高模型的效率和準确性，滿足使用者的需求和期望。
同期華為雲在開發者大會上舉辦“盤古大模型,為行業而生”的高峰論壇，延續AI for industries理念,華為此前釋出了礦山、藥物分子、鐵路、氣象、海浪等大模型之後,本次開發者大會釋出了金融、政務、制造等行業大模型。
在行業選擇上，騰訊将目标鎖定在金融領域。本次世界人工智能大會期間，騰訊更新了行業大模型在金融風控、互動翻譯、數智人領域的應用。其中行業大模型加持的金融風控解決方案，相比之前有了10倍效率提升，通過騰訊積累超過20年的黑灰産對抗經驗和上千個真實業務場景，整體反欺詐效果比傳統模式有20%左右的提升。企業可以基于prompt模式，疊代風控能力，從樣本收集、模型訓練到部署上線，實作全流程零人工參與，模組化時間也從2周減少到僅需2天。即便樣本積累有限的情況下，也可以完成快速搭建，跳過“冷啟動”過程。
世界人工智能大會期間，商湯也着重介紹并展示了其大模型技術自正式釋出以來與産業各方的應用實踐，包括智能汽車、金融、醫療、電商、移動終端、産業園區等行業。
在金融領域，商湯與銀行、保險、券商等客戶展開合作，利用數字人進行智能客服、智慧營銷等工作，并通過接入大語言模型能力，提供投研分析、研報撰寫等新功能，實作降本增效。此外，挂載金融知識庫後，還能100%基于客戶的産品說明進行内容問答輸出，并實作資訊及時更新。在醫療場景，商湯基于海量醫學知識和臨床資料打造了中文醫療語言大模型“大醫”，提供導診、問診、健康咨詢、輔助決策等多場景多輪會話能力，未來也即将支援醫學圖像、文本、結構化資料等多模态綜合分析，并可不斷提升醫療語言了解和推理能力，持續賦能醫院診療效率及患者服務提升。
“大模型的突破掀起了人工智能的新一輪技術革命，随之而來的是産業需求呈現爆炸式增長，全新的應用場景和應用模式正迅速湧現。”商湯科技董事長兼CEO徐立稱，“商湯希望持續推動AI基礎設施能力的提升，不僅打造通用能力更加強大的基礎模型，也進一步高效融合不同垂直領域的專業知識，建構更懂行業、更具專長的專業大模型，從根本上降低大模型的下遊應用成本和門檻，讓大模型的産業價值在千行百業中綻放。”
此外，在商業資訊查詢領域，天眼查和華為雲共同探索出了垂類可信大模型，并推出了基于此技術方案的商查大模型産品——可信商業助理“天眼妹”。
“天眼妹”與其他開源大模型的查詢結果對比。
不同于一般的垂類知識，商業領域的資料和資訊是時刻變動的。企業的股權結構、營業範圍、資金實力、經營風險時時刻刻都可能發生變化，并且需要結合商業慣例和法律法規，通過複雜的計算和判斷規則形成進一步的訓示。而基于語料訓練生成的大模型，由于其本質上仍然是一個機率生成模型，無法在自己的知識系統找到最新最準确的答案，也不能簡單地通過通路網際網路的公開資料來獲得結論。此外，當使用者的問題需要複雜的推理時，大模型的機率性本質導緻每次産生不同的結果。這就導緻了在回答商業類問題時，大模型屢屢出錯，既無法保證所提供資訊的可靠性，也無法保證同一個問題被不同使用者詢問時的一緻性。
“天眼妹”的研發正是為了解決這些問題。據天眼查創始人柳超介紹，“天眼妹”具備資料可信，算法可信和互動自然三大優勢。目前，該産品已經完成内部測試，預計本月底對使用者開放邀請試用。
采寫：南都記者馬甯甯發自上海