汤道生：AI对世界的改变一定是通过与产业融合实现_每日热门

摘要：

·大模型只是起点，未来，应用落地的产业变革是更大的图景。

(资料图片)

·企业拥抱大模型时，应该聚焦自身业务，让AI成为服务的增量，让场景更聚焦与可控。

·未来的企业也将向“智能原生”进化。

6月21日，北大光华管理学院联合腾讯宣布升级“数字中国筑塔计划”，并共同推出“企业管理者人工智能通识课”系列课程。腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生诠释了大语言模型推动的技术变革，行业落地的挑战与应对，以及企业拥抱大模型的基本准则。

未来企业将向智能原生进化

汤道生回顾了AI发展的历史，表示算法创新、算力增强、开源共创三大因素的叠加，构成了AI的“增长飞轮”。

“大模型的快速进步，推动我们正在进入一个被AI重塑的时代。”汤道生表示，海量的创新即将爆发，大模型只是起点，未来，应用落地的产业变革是更大的图景。

汤道生认为，AI对世界的改变，一定是通过与产业融合实现的。机器决策、自主生成、自然交互等一系列变革，将推动产业实现更高效率、更低成本、更好体验和更大创新。未来的企业，也将向“智能原生”进化。

大模型如此重要，企业家和管理者应该如何抓住技术变革的红利？对此，汤道生向企业提出四点建议：

第一，聚焦企业自身业务，挑选具体场景，让AI成为服务的增量。

第二，确保训练数据质量，梳理出测试用例，建立上线评估流程。

第三，确保服务合规，同时关注数据的产权与隐私。

第四，使用云厂商工具，搭建一体化的模型服务，这样效率比较高，节约训练、运维的成本和时间。

在具体实施中，模型、数据和算力是需要格外关注的三个点。

首先是模型。目前，通用大模型一般是基于广泛的公开文献与网络信息来训练，导致模型的行业针对性与精准度不够，数据“噪音”过大。企业更需要有行业针对性的行业大模型，再加上企业自己的数据做训练或精调，才能打造出实用性高的智能服务。“企业所需要的是在实际场景中真正解决了某个问题，而不是在100个场景中解决了70%-80%的问题。”

另外，训练数据越多，模型越大，训练与推理的成本也越高。实际模型研发过程中，既要关注敏感数据的保护与安全合规，也需要管理好大量的数据与标签，不断测试与迭代模型。

再次，算力是模型持续运转的基础，高性能、高弹性和高稳定的算力，需要借助专业的云服务。

基于这些企业现实问题和需求的思考，腾讯也于近日正式公布了腾讯云MaaS服务全景图。

基于腾讯云TI平台打造的行业大模型精选商店，将覆盖金融、文旅、政务、医疗、传媒、教育等十大行业，提供超过50个解决方案。在这些能力模型基础上，企业只需要加入自己独有的场景数据，就可以快速生成自己的“专属模型”。

面对挑战的最好方式是参与其中

AI价值巨大，发展速度惊人，但汤道生也表示，从社会层面要注意AI带来的风险与挑战。

“通用人工智能强大且不断泛化的能力，让很多人都非常担心，人类会逐渐失去对AI的控制。”汤道生认为，尤其通用人工智能能联网，能编程，能操控其他系统（因为可以调用其他系统的API），读懂人（因为模型里导入大量书籍，了解人类千年文明发展历史，了解人们的思考方式与弱点，每天还跟很多人互动，甚至交流情感），掌握语言（因此可以影响人的思考与行为），能产生图与视频（因此可以让人产生视觉错觉），可能还有更多能力没被发现。

因此，杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)提出，AI对人类产生了四重威胁：一是人工智能可能已经比人类更聪明，二是AI可能成为谣言传播的“超级加速器”，三是AI可能让更多人失业；四是AI的技术演进可能失控。

人工智能还会带来很多值得思考的东西，包括人类发展、伦理、教育等。面对AI挑战的最好方式是什么？汤道生认为是参与其中。

汤道生解释，技术的发展、演进、变化，总是超出人的想象，而人类拥抱变化的勇气，创新的智慧，化挑战为机遇的能力，也往往超出自己的想象。就像工业革命早期，也有过对于农村经济瓦解、工人生存状况堪忧等等情况的担心，但最终还是以人类特有的方式走了过来，并且让全人类的生产效率、生活质量以几何指数飙升。

AI对世界的改变一定是通过与产业的融合实现的，面向未来，汤道生表示，腾讯也愿意持续贡献自己的能力，以开放的心态和无穷的好奇心，和专家学者、企业管理者一起，共同探索、创新，拥抱智能时代的新机遇。（田欣鑫）