伴隨著ChatGPT的火爆全球，數以百計的大語言模型也爭先恐后地加入了這一戰局，掀起了一場轟轟烈烈的“百模大戰”。毋庸置疑的是，繼方興未艾的人工智能普及大潮之后，生成式AI與大語言模型正在全球開啟新一輪生產力革新的科技浪潮。
在這場生成式AI的大潮中，東軟集團也正式宣布成立東軟魔形科技研究院，持續探索人工智能技術的創新與應用，推動實施大語言模型系統工程戰略，全面迎接大模型時代的機遇與挑戰。
生成式AI為什么會以如此驚人的速度火爆全球？它會給技術人員帶來怎樣的變化？東軟集團在生成式AI領域又有著怎樣的布局？剛剛成立的東軟魔形科技研究院又肩負著怎樣的使命？近日在東軟解決方案論壇2023上，東軟集團高級副總裁兼首席技術官、首席信息官陳錫民博士對以上問題給出了詳細的解答。
生成式AI為什么如此火爆
陳錫民向趣味科技表示，生成式AI與大語言模型之所以，是因為它們可以做好以前許多人工智能技術做不好的事情，譬如對自然語言的理解，對文章的要點歸納，除此之外，其強大的生成能力也可以極大地提高用戶的工作效率，讓人們可以把有限的時間精力投入到更具有價值的地方去。
1、滲透力強：與元宇宙等其他技術相比，生成式AI可以更加普遍地滲入到人們的日常生活當中。它不僅僅依賴于特定的設備或裝備，而是能夠通過各種方式和渠道影響人們的生活。這種普遍性使其更加容易被人們接受，并在社會中產生更加廣泛的影響。
2、解決關鍵技術問題：大語言模型解決了過去人工智能應用中的關鍵難題，即思維能力和生成能力。過去的人工智能更多地是決策式AI，只能做一些判斷和識別，譬如圖像識別和語音識別，但是缺乏更深層次的理解和生成能力。而大語言模型的出現填補了這一空白，使得生成式AI能夠通過語言交互更加深入地理解用戶意圖，并產生相應的輸出。
3、類似人類大腦中樞：大語言模型的運作方式與人類大腦中樞的運作方式有著一定的相似之處。它可以接受語言輸入，理解并產生輸出，這種輸出可以是文本，也可以是進一步分解的行為、動作和其他指令。這使得大語言模型不僅僅是一個簡單的工具，而是一個能夠理解、思考和指導各種動作的智能系統。
4、裂變效應與無限可能：結合思維鏈的方式和提示工程的能力，大語言模型的能力可以被無限放大和嵌套。譬如一個AI可以生成兩個子AI，分別執行不同的任務，并能夠繼續產生更多的子AI。這種裂變效應帶來了巨大的想象空間，因為這意味著AI可以自我復制、自我監督、自我協同，實現任務的并行處理和高效完成。
“總的來說，生成式AI與大語言模型，對社會和技術帶來了非常巨大的潛在影響。它們不僅僅是一個工具或者一個系統，而且還是一個能夠思考、理解、指導和裂變的智能體。這種技術帶來的變革可能會超越我們的想象，并給未來的生活和工作方式帶來全新的定義和可能性。”陳錫民表示。
大語言模型給技術人員帶來的變化
由于新興的生成式AI與大語言模型，與以往的傳統人工智能技術是如此的不同，所以它們的快速普及，也給既有技術人員的崗位分工帶來了巨大的震蕩。
陳錫民指出，過去在IT行業，代碼是否寫得漂亮、算法研究是否深入，這些是人們評價一位技術人員能力高低的主要標準。然而隨著生成式AI技術的發展，特別是大語言模型的出現，對技術人員的要求已經不僅僅是編程和算法研究的能力，而更重要的是如何與人工智能打交道，如何理解和駕馭知識，并將其活化為對人工智能的指導和應用。
這種對技術人員角色和能力要求的變化，實際上是一種從技術細節駕馭到知識駕馭的轉變。技術人員需要更加深入地理解業務、理解知識，才能更好地利用生成式AI與大語言模型等技術為業務賦能。這種轉變對技術人員的能力提出了更高的要求，需要他們具備更廣泛的知識、更深入的業務理解以及更強大的創新思維。
對于企業來說，如何培養和吸引這種新型的技術人才，也成為了一項非常重要的課題。一方面，企業可以通過培訓和內部轉崗等方式，幫助現有的技術人員適應這種轉變；另一方面，企業也需要從外部引進具有新知識結構和技術能力的人才，以推動自身的技術發展，更好地滿足客戶的需求。
對于這種新生的變化，技術人員自身也需要積極適應和快速學習。不僅需要提高自己的業務知識和理解能力，也需要學習新的技術和工具，譬如提示工程、微調技術等，以更好地駕馭生成式AI與大語言模型等新興技術。
“總的來說，生成式AI與大語言模型等技術的發展，正在深刻改變IT行業的技術人員崗位分工和能力要求。而對于技術人員來說，這既是一個挑戰，也是一個機遇。只有積極適應這種變化，不斷提高自己的能力，才能在新的時代中立足。”陳錫民說道。
東軟在生成式AI領域的布局
陳錫民向趣味科技透露，東軟在生成式AI領域的布局具有非常清晰的目標和方向，將主要聚焦于行業大模型的構建和應用。由于通用大模型的訓練成本非常高，所以東軟選擇利用開源模型為基礎，結合行業數據和行業知識，來訓練具備實際應用價值的專業大模型。
目前，東軟正在圍繞醫療、政府、汽車等三大重要的業務板塊，構建生成式AI解決方案。其中，醫療領域的醫生助手和問診助手是兩個典型的應用場景。醫生助手可以自動生成醫囑和病歷，提高醫生的工作質量和效率；而問診助手則可以幫助患者更準確地掛號和描述病情，提高醫療服務的效率和質量。這些應用場景都具有較高的落地可行性和應用價值。
值得注意的是，東軟在構建行業大模型時，不僅考慮算法和模型的性能，也非常注重與社會責任和法律責任的結合。陳博士指出：“人工智能只是起到輔助作用的工具，最終的法律責任可能仍然由人來承擔，因此我們要對產品更加謹慎。”這種注重社會責任和法律責任的做法，也有助于保障人工智能技術的安全和可持續發展。
值得一提的是，東軟最近還面向醫療領域推出了多款AI+醫療行業應用，包括添翼醫療領域大模型、飛標醫學影像標注平臺4.0、基于WEB的虛擬內窺鏡等。這是東軟憑借深厚的技術積累、海量的數據資源、豐富的行業應用場景，在AI+醫療行業的創新實踐，加速推動了東軟“AI+領域應用”的人工智能生態圖譜戰略布局。
“雖然生成式AI與語言大模型在自然語言理解方面已經有了很大的進步，尤其是百億、千億參數規模以上的通用語言大模型。但是在醫療、法律等嚴謹行業中的應用，我們仍然需要非常謹慎。因為這些行業涉及人的生命、財產等核心利益，一旦出現錯誤，后果可能會非常嚴重。這就需要我們通過一系列的系統工程，確保大模型的輸出質量和價值觀的正確性，從而真正實現人工智能技術的安全和可持續發展。”陳錫民表示。
東軟魔形科技研究院的使命
談到最新成立的東軟魔形科技研究院時，陳錫民表示，該研究院的誕生是以“智能化軟件生產”和“軟件智能化服務”為核心目標，并將啟動和實施東軟“大語言模型系統工程（LLM Systems Engineering，LLM-SE）”戰略，圍繞“專業性、一致性、可解釋性、安全性”等企業級應用的核心特性需求，打造東軟LLM-SE通用開發平臺，面向醫療、人社、醫保、政務、金融、媒體、人力資源及智能汽車等所有業務領域，構建東軟LLM-SE+領域應用，完成典型場景落地部署及大規模推廣，為東軟AI大模型驅動的業務轉型提供全面支撐。同時研究院還將積極打造外部合作生態 ，建設東軟AI算力中心、AIGC相關技術的應用研究，構建東軟完整的人工智能生態體系。
陳錫民指出，東軟魔形科技研究院的成立肩負著多個重要使命，并且與東軟集團作為行業軟件領軍企業的戰略定位緊密相關：
1、跟蹤與消化先進技術：當前大語言模型技術正處于快速發展和演進階段。東軟魔形科技研究院的首要使命是持續跟蹤這些先進技術，并進行消化學習，確保東軟始終保持在技術前沿。
2、探索行業應用場景與技術方案：作為行業軟件廠商，東軟需要深入探索大語言模型在各個領域的應用場景和相應的技術方案。特別是在東軟關注的醫療等重點領域，由于數據的敏感性和保守性，需要自主研發符合行業需求的大模型。
3、商業化導向的研究：東軟魔形科技研究院不僅致力于技術研發，而且還要確保研究成果能夠商業化。這就需要研究出的模型在質量上可控，并且在部署成本和運行成本上都要合理，這樣才能真正滿足客戶需求并實現商業化價值。
4、聯合各業務單元共同研發：東軟魔形科技研究院的特色在于它與各縱向業務單元緊密合作。各行業領域的專家和技術骨干帶著課題進入研究院，共享算力、環境等資源，結合通用大模型的認知能力，共同進行相關課題的研發。
5、發揮模型孵化器作用：東軟魔形科技研究院還起到了模型孵化器的作用。它負責對未來行業大模型的訓練、實踐驗證及商業化全流程。一旦模型孵化成功，即可進行商業化銷售，為東軟帶來實際的經濟效益。
“綜上所述，東軟魔形科技研究院的定位是一個集先進技術跟蹤、行業應用探索、商業化導向研發和模型孵化于一體的綜合研究機構，它為東軟在未來生成式AI與大語言模型領域的發展，提供了堅實的技術基礎和源源不斷的創新動力。”陳錫民說道。
