□记者 苏洁

大语言的生成模型前提是自己学习，不需要人来教。清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松认为，大语言模型的核心是大模型、大数据、大算力。

孙茂松指出，大模型是相对于前几年小模型而言的，为什么ChatGPT强大，因为后边有一个庞大的深层神经网络支撑，它是自动的，不需要专家解读，完全是大数据驱动。“模型参数大不是简单的大，它可以形成量变、引起质变。模型小的时候看它的能力，比较简单，种类也没有那么多，当模型大的时候，很多新的强大的能力就会不断涌现出来。大模型一定要跟大数据配合，两者缺一不可。此外，还有一个大算力。”孙茂松说。

大模型使得产业生态重新洗牌，它能举一反三，不需要标注那么多语料，原来在因特网时代，要标注很多数据。

“ChatGPT与数字经济发展有极大关联，包括代码生成、多模态数字人，未来一两年会有大的发展。”孙茂松认为，原来数字人是单向的，现在可以交互，而且大模型具有的知识，是丰富元宇宙一个非常重要的技术手段。以前数字人之间无法对话、无法交流，有了ChatGPT可以让数字人进行分身交流，可以在虚拟空间中真正形成元社会。有了元社会才能说元宇宙，所以对元宇宙也是一个实质性推动。

麦肯锡报告认为，人工智能的生成式赋能，每年可为全球经济增加2.6万亿-4.4万亿美元的价值。Gartner公司对ChatGPT做了7个问题的解答，认为其有几个典型的行业运用，比如金融、药物、材料、芯片、合成数据、零件生成式设计等。

孙茂松介绍，最近国内外产生了一大批生成式人工智能的创业公司，形成了一股新的热潮，而且跟金融都有关系。比如说文本生成，生成各种文案或者商业建议书，等等。生成式人工智能在金融领域可能会发挥很多作用，因为金融领域很多业务都是类似的，代码可复制的能力很强，比如应用在客服环节，会比以前有很大的效率提升。

孙茂松指出，生成式人工智能的基本定位还是智力劳动者的助手，它不会把一个行业整体取代。生成式人工智能所应用的行业，将不再需要那么多人了，比如说在2030年，财会行业大概能提高1倍效率，通俗讲就是一半的人不需要了；对编程人员大概提高两倍，75%的人不需要了。过了几年可能大批人找不到工作，这种趋势我们还是要关注。也就是说，生成式人工智能会使人类形态发生变化。

在孙茂松看来，通用大模型的落地是一大挑战。“不是说灵丹妙药，包打天下，是需要痛苦的艰苦的智力劳动，才能达到效果。不是一蹴而就，必须要有人才队伍才能做好这件事。”孙茂松表示，比如说通用大模型对文本、语言比较重视，对数字其实不敏感，所以ChatGPT有时候会“乱”说。金融数据很多都是构成知识图谱带结构化的，但是现在大模型对知识图谱这种结构化信息考虑很少，如何融到金融大模型里面，还有很多挑战。

“十年前做这件事的企业，可能就拥有十年后的市场。如果现在不布局，到十年后就完全没有机会，这实际上是新技术从互联网诞生以来一个颠扑不破的现象和真理。”孙茂松说。