生成式AI与大模型：现状、挑战与未来展望

大模型技术的崛起与潜力

在去年底，生成式AI与大模型技术引起了广泛关注，ChatGPT的问世标志着这一领域的一大飞跃。如今，这类技术已展现出令人瞩目的能力，能够理解人类意图、自动生成文本与场景，并支持与人类的互动对话。然而，尽管取得显著进展，大模型仍处于“致广大”阶段，距离“尽精微”的目标尚有一段距离。

行业专家的洞察与建议

为了深入探讨大模型的潜力与挑战，腾讯在世界人工智能大会期间举办了以“无限可能”为主题的论坛，邀请了来自不同领域的专家，包括同济大学校长郑庆华、腾讯云副总裁吴运声、NVIDIA全球副总裁何涛以及红杉中国的合伙人郑庆生等，共同参与圆桌研讨。论坛由腾讯新闻运营总经理黄晨霞主持。

对大模型的冷静评估与发展方向

郑庆华强调，尽管生成式AI与大模型技术展现出广阔的知识面，但它们在准确性、逻辑严谨性以及人机交互方面仍有改进空间。他提出，为了应对AI带来的变革，应加强基础数据集的准备，培养人工智能人才，并促进人才培养与企业研发、产业应用之间的互动。

吴运声则指出，面对技术浪潮，应持续优化基础算法，结合产业实践，推动技术落地与迭代，最终服务于行业。同时，企业应深入探索AI原生场景，利用新技术催生行业巨头，尽管具体场景难以预测，但AI将深刻改变人类行为模式。

AI与行业合作：MaaS解决方案的引入

腾讯宣布推出行业大模型解决方案，为客户提供MaaS（Model as a Service）一站式服务。该服务允许企业加入特定场景数据，快速生成定制化模型，从而开发高效、低成本的智能应用与服务。

吴运声强调，无论技术如何发展，解决实际问题是其根本目的。因此，在使用大模型解决行业问题时，应确保数据质量，深入行业，以提供精准、合规、安全的服务。

展望未来，郑庆华认为，大模型需在“尽精微”层面提升，不仅要获取知识，还需帮助人类整理、归纳、演绎形成逻辑结果。这要求AI技术在实用性与专业性方面做出更多努力。

大模型评测与选择

郑庆生提出，对提供知识服务与信息服务的评测至关重要，应确保内容合规、安全、准确、可靠，并在此基础上提升效率。对于企业的模型选择，关键在于深入分析自身需求，综合考虑规模、资源、成本等因素，以找到最适合的模型。

何涛则强调，技术创新推动生态发展，而构建健康、完善的AI生态至关重要。面对算力需求的激增，产业界正致力于数据中心转型，将数据中心打造为面向AI的大型计算平台，以适应AI时代的快速发展。

结语

大模型技术的兴起带来了前所未有的机遇与挑战。通过深入探讨与合作，行业专家们共同描绘了AI技术未来发展的蓝图，强调了技术与行业应用的紧密结合，以及持续创新的重要性。面对算力需求的增长与生态建设的挑战，业界正积极寻求解决方案，共同推动AI技术迈向更加成熟、实用的阶段。