“我是沈向洋，明天我要在香港中文大学（深圳）建校 10 周年之际作演讲，主题为‘人工智能+’，我应该讲什么？”

日前，鹏城实验室与香港中文大学（深圳）共同举办“人工智能+”院士论坛。美国国家工程院外籍院士、港中大（深圳）校长讲座教授沈向洋在论坛前夕，向ChatGPT如此发问。在论坛上，沈向洋以此为例，引入《大模型时代的机遇和挑战——从技术突破到技术社会的融合发展》主题报告，分享了对大模型的思考。

沈向洋在论坛前夕向ChatGPT发问。

“百模大战”时代来临

近年来，大模型的发展风起云涌。从Text to Text到文生图、文生视频，各种形式层出不穷。沈向洋认为，文生图让“一言胜千图”成为可能，简单的文字提示便能生成令人惊叹的图像。ChatGPT等语言模型的出现，更是实现了“一句顶一万句”，一个问题便能引出无数答案。“而仅凭几句提示，便能呈现出震撼的大片效果的Sora，更是将这场技术盛宴推向高潮。”

论坛现场。

面对国内如火如荼的大模型开发热潮，沈向洋表示：“大模型的出现让科研人员倍感振奋，它创造了新机会，更让我们看到了无限可能。有数字表明，国内已有200多家公司投身于大模型的研发之中，称之为‘百模大战’毫不夸张，我觉得甚至更像是‘群模乱舞’。”

在这场技术热潮中，应该关注什么？未来开发者的机会又在哪里？沈向洋给出了明确答案：多模态。他认为，多模态是实现通用人工智能（AGI）的必经之路。以OpenAI为代表的技术正在对不同模态进行深入理解与探索。“OpenAI内部有两套体系，一是从文生图延伸到文生视频，走的是Stable Diffusion路线；另一条则是文生文，依托的是Transformer架构。虽然这两条路线目前尚未完全统一，但相信在不久的将来，一定会看到这方面的重大突破。”沈向洋表示。

“大模型将横扫所有垂直行业”

人工智能时代，将带来哪些机遇和挑战？沈向洋认为，大模型的到来，让人类开始重新思考人机关系。“我们受到的冲击，到底有多少是机器智能的发展，有多少是人机交互的震撼。”他表示，不管是什么技术，最终目的是帮助人更好运用机器，不忘初心。

大模型可分为通用大模型、行业大模型、企业大模型和个人大模型。沈向洋提到：“大模型将横扫所有垂直行业。”一般而言，通用大模型若不具备万卡级别的算力和万亿级别的参数规模，将难以称之为真正的“通用”。而行业大模型则大致需要千亿参数和千张卡的训练规模。相较之下，企业大模型可能只需要100张卡、百亿参数。最有意思的是个人大模型，利用个性化参数，结合云和端，这是非常有意义的。

在谈及科研时，沈向洋表示：“做科研需要实力作支撑，以前有一句话叫贫穷限制想象力，现在贫穷可能扭曲想象力。”他指出，算力是门槛，模型大小和数据规模是影响算力的两大关键因素。随着参数增加，对算力的需求几乎呈几何级增长。没有足够的算力资源，许多科研项目可能从一开始就会偏离方向。

大模型“一本正经地胡说八道”，怎么破？

沈向洋认为，AI 技术蓬勃发展，但人们对智能的本质仍缺乏清晰认知。他指出，“大模型改变了几乎所有的事情，但今天的深度学习理论非常欠缺。与物理学中的大一统理论不同，深度学习尚未形成统一的理论框架，因此我们称之为‘Theory of Anything’。”

从民众到企业，再到社会发展，AI的广泛应用带来了诸多伦理问题，如大模型“一本正经地胡说八道”、深度伪造等。“基于现在的情况，很多国家开始立法，共同推动AI治理向前发展。”

编辑 秦涵 审读 伊诺 二审 李怡天 三审 万晖