中国科学院自动化研究所研究员、“国家杰出青年科学基金”获得者曹志冬认为：“随着大数据和大算力的爆发式增长，人工智能科学与技术在经历60余年的发展和演变后，正逐步由计算智能、感知智能跨入了认知智能的‘新大陆’，自主智能、群体智能、类脑智能、人机混合智能、人工通用智能等‘无人区’不断实现质的突破，新一代人工智能走向2.0时代。”
近日，华泰证券发布研报《AI2.0：十年之后我们还能做什么》（以下简称“华泰证券研报”）认为，“以ChatGPT为代表的大语言模型的出现,有望成为继PC、移动互联网、云计算、电动车之后，下一个支撑科技创新的通用技术平台。”
每一代通用技术平台都会伴随几家平台性公司的出现。比如，主机时代的IBM、PC时代的微软和Intel(Wintel)、智能手机时代的苹果和谷歌、云计算时代的亚马逊和英伟达、智能电动车时代的特斯拉和宁德时代。
进入AI2.0大模型时代也将会产生几家大的平台性公司。目前，国际上以微软为代表的大模型厂商和以英伟达为代表的算力提供方有望受益于AI2.0的崛起，实现平台扩张。同时，国内以华为、阿里、腾讯、百度为代表的科技公司也展现出了后发优势。
大模型成为行业竞争“高地”
华泰证券研报认为，是否拥有大模型将成为科技巨头与其他科技平台企业的重要分水岭。未来基础大模型可能呈现国内外各有数个赢家的头部企业竞争格局。例如云计算领域,国外有亚马逊、微软和谷歌三巨头，国内有华为、阿里、腾讯、百度等企业前期为云计算基础设施付出巨大投入，形成国内云计算的头部企业市场格局。与云计算类似,基础大模型需要耗费大量算力和数据标注成本，并且随着规模增加，其训练费用将指数级增长。
华泰证券研报还表示，大模型是一个资本密集、人才密集和数据密集的产业,如何形成“数据-模型-应用”的飞轮是大模型企业成功的关键。具体而言，大模型的诞生以算力基础设施为根基，以算法为骨干，以高质量数据为血肉；大模型结合具体应用场景的落地产生应用；用户使用应用过程中产生数据，数据又得以反哺模型。由此，从大模型训练到应用落地产生闭环。
监管政策是规范AI大模型健康发展的基础。大模型由于涉及到大量个人和企业数据，是当前全球各国监管关注的重点。2023年4月，国家网信办发布《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》，明确要求，符合大模型生成的内容需要符合“社会主义核心价值观”，并要求人工智能企业在提供服务前，向国家网信部门申报安全评估；并按照《互联网信息服务算法推荐管理规定》履行算法备案和变更,注销备案等手续。2023年6月，欧洲议会通过《人工智能法案》，对AI模型提出版权披露、保障隐私与非歧视等基本权利、风险分级监管等要求。
曹志冬表示：“欧美体制政府职能较弱，只能走从技术到社会的单一科技发展模式。而中国可以采取从技术到社会和从社会到技术双轮驱动的科技发展模式。从人工智能技术到智慧社会的发展模式主要遵循科技发展基本规律，从基础理论到技术应用逐步推动智能芯片、器件、模型、算法、算例等常规性技术突破与迭代更新；从智慧社会到人工智能技术的发展模式则通过人工智能国家实验区等先行先试方式破除限制人工智能技术发展的掣肘性因素，以建设智慧社会为目标探索人类智慧生活新方式，鼓励超常规、颠覆性人工智能技术及创新智慧生活模式的落地应用。”
算法将促使部分行业发生改变
华泰证券研报表示，在AI2.0时代，很多常规性脑力劳动容易被算法替代，比如，金融法律服务、软件外包、传媒等相关工作。这些工作需要收集、分析和解释大量基于语言的数据和信息，且含有较多重复性的知识劳动，与大语言模型的文本理解/生成以及逻辑推理能力高度重合，受到生成式AI影响可能较大。同时，常规性体力劳动也容易被自动化技术替代。在零售、制造等行业中，虽然涉及语言相关工作不多，受生成式AI影响不大，但工作中有较多重复且任务标准化程度高的内容，容易被机器人等自动化技术所替代。
不过，华泰证券研报也认为，非常规性的脑力活动较难被算法替代。比如，新药开发等科研工作需要更高层次的认知和创造力，并且工作内容多变，难以被算法替代。
曹志冬认为：“人工智能科技发展有两类模式：其一是从技术到社会的循序渐进式发展，先大力发展智能基础理论与关键技术，并通过智能+赋能各行各业，从而推动社会生产与生活过程的智能化，最后逐步演进到智慧社会；其二是从社会到技术的超常规牵引式发展，在需求侧创建空前庞大的智能应用场景与规模化市场，进而通过巨大的智能化社会需求倒逼人工智能科技跃迁，牵引人工智能在交叉前沿领域的基础原始创新、关键技术研发与智能平台建设，推动人工智能生态与治理体系健全发展。”
如何把握AI2.0时代机遇
近日，国家金融与发展实验室副主任、上海金融与发展实验室主任曾刚在2023年亚金协金融科技年度论坛暨“走进临港”活动上表示，人工智能进入到2.0时代后，经济形态、金融形态会发生重大变化。曾刚表示，未来金融行业会进入到拼成本的状态，利用AI降低行业成本会成为未来金融机构发展趋势。处理效率不断提升，在未来，人工智能对于线上的处理效率提升非常明显。人工智能介入将极大优化服务行业，尤其对于企业端的零售方面，人工智能在改进客户体验方面将有巨大潜在空间。
通过对AI在搜索、电商零售、办公、金融法律、影视游戏、医药、教育、汽车等行业应用前景分析，华泰证券研报认为，AI应用落地节奏或与行业数字化程度成正比，AI大模型或将在互联网（搜索+广告营销）、办公、金融等领域率先取得突破。
“AI+搜索”将使输入输出模态多样化有望集成全新商业模式，打开行业天花板。传统的搜索行为往往需要经历长时间的判断过程和多轮的互动，而AI技术的加入,将从底层结构上改变搜索形态；“AI+医疗”将会拓宽人类对自然界的认知半径，探索科学边界。医疗健康领域是人工智能率先落地的行业之一，也已经催生了Nuance、IBM Watson等一批全球知名企业。随着基于大模型生成式AI的出现，我们看到“AI+医疗”有望迎来一波新的发展机遇。
“这是有史以来最大的一个平台革命。”“创新工场”总裁、首席执行官李开复在2023中关村论坛“人工智能大模型发展”分论坛上表示，每一个今天已有的APP都将会被AI2.0重构，整个AI2.0大模型将带来一个技术革命的浪潮，甚至比过去Windows、安卓都还要大10倍。
曹志冬认为：“依托我国独有的制度优势，通过“技术-社会”双轮驱动的人工智能发展模式，我国有条件、有能力在全球率先建成智慧社会，中华民族实现伟大复兴过程中创造出空前庞大的智能化社会需求、多样化智能应用场景、规模化市场是当下中国智能科技企业发展面临的重大历史性机遇。”
（原载于《中华工商时报》2023-07-07 第06版）
