大模型如何改变世界?
2023 年,大模型技术的爆发式增长引发了全球关注。百度创始人、董事长兼 CEO 李彦宏在 2023 中关村论坛上发表了题为《大模型改变世界》的演讲,深入探讨了大模型对人工智能乃至整个社会生产力的深远影响。
百度创始人李彦宏在 2023 中关村论坛上指出,大模型正在重塑人工智能及世界格局。大模型通过算力、数据、模型的突破实现智能涌现,推动人工智能从辨别式向生成式转变。IT 技术栈由三层演变为芯片、框架、模型、应用四层结构。未来人机交互将依赖提示词工程,50% 的工作可能与提示词相关。开发者需掌握 Prompt 工程、模型微调及应用框架,适应与机器共生的新时代,而非被替代。

2023 年,大模型技术的爆发式增长引发了全球关注。百度创始人、董事长兼 CEO 李彦宏在 2023 中关村论坛上发表了题为《大模型改变世界》的演讲,深入探讨了大模型对人工智能乃至整个社会生产力的深远影响。
李彦宏指出,大模型成功地压缩了人类对于整个世界的认知,让我们看到了实现通用人工智能(AGI)的路径。他表示:"当下,我们正处在全新起点,这是一个以大模型为核心的人工智能新时代,大模型改变了人工智能,大模型即将改变世界。"
大模型时代的到来,离不开三大核心要素的突破:
这三者相互关联、相互促进,使得人工智能系统展现出出乎意料的智能行为和能力的现象,这种现象被称为**"智能涌现"**。李彦宏解释道:"过去的人工智能是,我想让机器学会什么技能,就教它什么技能。教过的有可能会,没教过的就不会。大模型出现智能涌现之后,以前没教过的技能,它也会了。"
如今,写文章、写代码、做翻译已经是基础操作,大模型为 AI 工具带来了全新的想象力。例如,百度的文心大模型曾"补全"了《富春山居图》,让历史画作重现当代,且能让风格与现存真迹达到一致。
李彦宏强调,人工智能发展方向正从"辨别式"走向"生成式"。关于这两者的区别,他举了个例子:搜索引擎就是典型的辨别式;用 AI 进行文学创作,写报告、绘制海报等等,这些都是生成式。
回顾过去三次工业革命,世界的改变本质上是对产业的改变,进而带来人的改变。那么人工智能将对我们每个人产生怎样的影响?
首先,大模型重新定义了人机交互。通过自然语言处理和生成模型等技术,大模型使得人们可以更自然、无缝地与机器进行交流和互动。而被重新定义的人机交互带来一场**"提示词"(Prompt Engineering)**革命。
李彦宏预测:"我做过一个预测,10 年后,全世界有 50% 的工作会是提示词工程。提出问题比解决问题更重要。我们的教育要教孩子提出问题,而不仅仅是解决问题。"
未来的应用,是通过自然语言的提示词来调动原生 AI 应用实现的。这意味着,"未来你的薪酬水平,将取决于你的提示词写得好不好,而不是取决于你的代码写得好不好。"当然,这并非否定编程能力,而是强调利用 AI 工具提升效率的能力将成为核心竞争力。
根据方舟投资公司(Ark Invest)发布的《Big Ideas 2023》年度投研报告,到 2030 年,人工智能预计将使知识工作者的生产力提高 4 倍以上。报告还提到,如果 100% 的企业采用人工智能,人工智能可以在总体上花费 31 万亿美元,带来约 200 万亿美元的劳动生产率。
不过,人工智能一直在进步,也一直带给一些人们"机器会不会取代人?"的担忧。如李彦宏所说,大模型会重新定义营销和客服。有了大模型,即使你有 70 亿个客户,每一个客户也都可以有一个专属的 7×24 小时的、什么都知道的助理去服务他。但于营销和客服而言,谁拥有最佳的跟客户沟通的方式,谁就会拥有这个客户,而这个道理在大模型出现之前就成立,人工智能是为了提高人的效率,而不是为了取而代之。
李彦宏认为,"把机器变成人,不应该是努力的方向。机器很多方面会比人强,但机器变不成人,也没必要变成人。机器会越来越聪明,能够干的事越来越多,效率会越来越高,我们需要与机器共生,而不是二元对立。"历史发展有其一定的规律,过去三次工业革命,每一次都会让一部分工作消失,但每一次也创造出了更多的新工作岗位。
大模型时代来了,每一个产品都值得重做一遍。业界有一种说法,大模型时代来了,每一个产品都值得重做一遍。但谁真正重新做了一遍呢?
李彦宏表示,"百度要做第一个把全部产品重做一遍的公司,不是整合,不是接入,是重做,重构!"
李彦宏如此说,底气何在?一方面源于百度在技术上的长期投入和积累。自 2013 年开始布局至今,10 年间百度在人工智能上的投入超千亿。
另一方面,则是来自百度的"独特优势"。李彦宏认为,大模型改变人工智能的背后,IT 技术栈也发生了非常根本的变化。过去,无论是 PC 还是移动时代,IT 技术栈都是三层:芯片层、操作系统层、应用层。
人工智能时代,IT 技术栈变成了四层:
芯片层方面,百度布局有昆仑芯,已经量产几万片,昆仑芯第三代,预计 2024 年初量产;深度学习框架方面,百度的飞桨与 Meta 的 PyTorch、谷歌的 TensorFlow 齐名,百度的飞桨,在中国的市场份额排第一;模型层百度拥有文心一言,此外还有交通大模型、能源大模型等行业大模型。
百度是目前全球为数不多做到四层全栈布局的人工智能公司,全栈布局的优势是,能够实现层层反馈,端到端优化,在实际应用中,可以大幅提升效率。李彦宏举例称,通过智能调整红绿灯的时间,可以让城市交通效率提升 15% 到 30%。"五一长假之前最后一个工作日,北京大堵车,从二环堵到六环一片红,唯一绿的是亦庄,因为亦庄 300 多个路口全部部署了百度 AI 信控系统。"
第三则是自主可控。文心一言大模型做到了数据可控、框架可控、模型可控,能够体现在国际竞争当中高水平的科技自立自强。李彦宏也对文心一言寄予厚望,"它可以赋能千行百业,助力中国经济开创下一个黄金 30 年。"
大模型时代,企业对人才的需求变了,AIGC 相关岗位人才难求,薪资持续走高。AI 运营、AI 工程师、大模型算法等岗位的薪资平均值均呈现显著增长趋势。
掌握大模型技术意味着更多可能性:
面对大模型带来的变革,开发者需要更新知识库和技能树。以下是几个关键的学习方向:
提示词不再是简单的指令,而是与模型沟通的艺术。有效的提示词通常包含以下要素:
学习使用 LangChain、LlamaIndex 等框架,可以快速构建基于大模型的应用程序。这些框架简化了 RAG(检索增强生成)、Agent(智能体)等复杂模式的实现。
通用大模型在特定专业领域可能表现不足。掌握 LoRA、QLoRA 等高效微调技术,可以利用企业私有数据训练出符合特定业务场景的专用模型。
随着大模型能力的增强,内容安全、数据隐私、偏见消除等问题日益重要。开发者需要在系统设计阶段就考虑合规性和安全性。
大模型正在改变世界,而对于投身人工智能行业的公司来说,背后的商业机会也正在发生变化。历史证明,技术变革总会淘汰旧岗位,但也会创造新机遇。关键在于我们是否准备好拥抱变化,掌握新的工具,与机器共生,共同推动社会生产力的进一步发展。

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