2024年，AI大模型在各行業(yè)領(lǐng)域繼續(xù)擴(kuò)容。據(jù)不完全統(tǒng)計，年內(nèi)發(fā)布的大模型已超百個。清華大學(xué)人工智能研究院常務(wù)副院長孫茂松接受中新經(jīng)緯專訪時表示，未來推動AI大模型創(chuàng)新發(fā)展需要培養(yǎng)更多“敢為天下先”以及具有突破性思維的人才。
孫茂松指出，可以顯著提升工作效率和效果是AI大模型被大量推出的重要原因之一。在處理數(shù)據(jù)體量龐大、具有高度復(fù)雜性和重復(fù)性的任務(wù)時，大模型表現(xiàn)尤為突出。大量耗費(fèi)人力和時間的工作，如果落在了大模型能力可覆蓋的范圍內(nèi)，借助大模型能夠快速完成。
例如，谷歌旗下的前沿人工智能企業(yè)DeepMind研發(fā)的AlphaFold系統(tǒng)在蛋白質(zhì)序列結(jié)構(gòu)預(yù)測方面成績卓越。若僅靠專家人工預(yù)測，蛋白質(zhì)序列結(jié)構(gòu)預(yù)測雖能取得一定成果，但速度極為緩慢，可能耗費(fèi)一個人一年的時間也只能預(yù)測出數(shù)十條結(jié)構(gòu)。然而，AI大模型卻能很快預(yù)測出數(shù)以百萬計甚至數(shù)以億計的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。
孫茂松提到，大模型對推動行業(yè)發(fā)展也有重要助益，如提升基層醫(yī)療水平。雖然在重大疑難病癥上，大模型無法超越頂尖專家的判斷，但是大模型能不斷學(xué)習(xí)最新前沿研究成果，為偏遠(yuǎn)地區(qū)的基層醫(yī)生們提供有價值的提示和建議。在這些提示和建議下，醫(yī)生們可以不斷提高自己的專業(yè)能力，從而推動分級診療體系的全面發(fā)展。
孫茂松進(jìn)一步指出，未來若想在AI大模型領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)新的突破，培養(yǎng)能夠完成原創(chuàng)任務(wù)的創(chuàng)新型人才尤為關(guān)鍵。“面向突破0-1層次的高端人才培養(yǎng)至關(guān)重要。”在孫茂松看來，AI大模型創(chuàng)新可分為0-3三個層次。2-3層次主要應(yīng)對處理大模型具體任務(wù)場景下的應(yīng)用問題(某些此類問題的求解會上升到1-2層次)，而0-1則是完全原創(chuàng)層次，所創(chuàng)造的大模型需要完成像阿爾法狗一樣超出尋常的任務(wù)。
孫茂松談到，目前能完成大模型原創(chuàng)突破任務(wù)的人才極為匱乏，大多數(shù)開發(fā)AI大模型的人才集中在解決2-3階段的任務(wù)上。在他看來，能完成0-1層次創(chuàng)新任務(wù)的人才，如果不具備“敢為天下先”的勇氣和突破性思維能力，是難以想象的。
“我們需要建立特別的教育機(jī)制和更加多元化的評價機(jī)制，以篩選、培養(yǎng)具有真正創(chuàng)新志趣和潛質(zhì)的學(xué)生，允許并鼓勵其追求創(chuàng)新，即使他們可能面臨失敗。”孫茂松強(qiáng)調(diào)。
編輯：李華山
