以GPT-3、Switch Transformer為代表，布局大模型已成為世界性趨勢。未來，人工智能大模型時代即將到來，大模型會形成類似“電網”的基礎設施，為社會提供智力能源。

　　在9月24日，由科技部戰略規劃司、高新技術司，北京市科委、中關村管委會，海淀區政府主辦，北京智源人工智能研究院(以下簡稱“智源研究院”)承辦的2021中關村論壇“人工智能與多學科協同創新論壇”上，與會專家圍繞“人工智能大模型時代學科交叉和可持續發展”的主題展開深入交流。基于智源“悟道”大模型的冬奧手語播報數字人在論壇上發布。

　　大模型實現產業落地

　　“悟道2.0”大模型是由智源研究院、清華大學等單位聯合研發的全球最大的智能模型，模型參數規模達到1.75萬億，打破了之前由谷歌預訓練模型創造的1.6萬億參數記錄，并在多個國際人工智能基準測試榜單的9項任務上取得領先。

　　智源研究院副院長、清華大學教授唐杰介紹，“悟道”大模型是一個“低門檻+高效率+高情商”的開放平臺，可使得企業可以通過“大模型+少量微調”AI開發模式，實現十億級別模型的在線訓練與微調，規模化、產業化地進行AI應用開發，大大降低大模型開發門檻。

　　“悟道”發布的開源大模型高效推理工具包BMInf，實現了“一卡頂四卡”，支持在低配置的NVIDIA GTX 1060單卡機上運行百億大模型，同時具備能力全面、應用便捷的優勢。

　　嶄新亮相的對話模型EVA實行開源上線。該對話模型除特別善解人意外，還具有前所未有的大模型群聊功能，展望“人與物”交流的現在時代邁進到“物與物”交流的人機共融未來時態。

　　智源“悟道”大模型還與OPPO小布助手合作，基于“悟道”大模型創新性地開發“生成式回答系統”，全面功能上線后將極大解決行業共通性的長尾問題，單條回答的建設成本降低99%。

　　基于“悟道”大模型的冬奧手語播報數字人，也在論壇上首次發布。手語播報數字人將在北京冬奧會期間正式投入應用，提供全流程智能化的數字人手語生成服務，方便聽障人士也能收看賽事專題報道，提升他們的社會參與度和幸福感。

　　大模型走向普及化

　　清華大學副教授、智源青年科學家劉知遠從學術研究的角度出發，對大模型下一步的努力方向進行構想。“通用化、普及化、標準化，讓更多的人用更低的算力用上大模型，從大模型中受惠。”

　　OPPO數智工程系統總裁劉海鋒認為，對于B端來說，大模型能夠提高工程師的生產力，面向消費者，大模型對問答或者搜索可能產生深遠的影響，從基礎模型上改變搜索引擎的架構和范式，帶來商業機會。

　　“大模型為代表的AI突破可以給產業界帶來巨大改變。”智源悟道CEO路緒清表示，“用一句話總結，就是未來所有人類社會需要一萬小時訓練才能獲得的技能，都可以由當前的AI技術來模擬。”

　　智源研究院院長黃鐵軍表示，大模型就是把社會的各種數據資源、最強的算法以及算力整合在一起，變成公共基礎平臺，因此，他呼吁產學研共同努力發展大模型，使其更好地服務于各種應用。

　　AI促進多學科協同發展

　　在人類探索宇宙的征程中，人工智能對海量數據的深度挖掘、分析能力，已成為重要技術;在分子生物學和遺傳學中，人工智能正在改變蛋白質折疊預測、新型藥物快速研發、基因測序和分析;在化學中，人工智能使得一個世紀完成的元素周期表在幾個小時內重構……

　　人工智能與神經科學、認知科學、量子科學、心理學、數學、經濟學、社會學等相關基礎學科加快交叉融合，大大拓展了時間、空間和人們認知范圍，科學研究范式正在發生深刻變革。

　　北京大學教授、中國科學院院士鄂維南正在開展利用人工智能平臺開展化學、材料、生物和工程科學研究。“這些傳統科學領域是人工智能的主戰場，空間巨大，有望產生新一代的科學軟件甚至工業軟件，這正我們國家的痛點，既是一個機會也是一個挑戰，因此必須加快推進人工智能與傳統科學的融合發展。”

　　微軟亞洲研究院副院長劉鐵巖認為，作為人工智能的學者和從業者，必須要有勇氣走出自己的舒適圈，擁抱更多的交叉學科和產業，才能推動人工智能本質發展。秉承這樣的思路，微軟亞洲研究院在金融領域與華夏基金、太平資產進行了深入的交流與合作，構建了智能量化投資的共性平臺，在量化投資業界產生了非常大的反響。

　　針對人工智能在具體學科中的應用，加拿大皇家科學院院士李明表示，人工智能技術促進了免疫肽組學研究的最新進展。美國AI藥物研發公司英矽智能(Insilico Medicine)創始人兼 CEO Alex Zhavoronkov介紹了AI如何與醫療人員配合開展長壽醫學研究的經驗。

　　“能力越強，責任越大”。大模型的發展面臨社會和倫理風險，如何規避相關風險，減少能源消耗，實現可持續發展，已引起國際社會的廣泛關注。

　　美國耶魯大學技術與倫理研究組負責人Wendell Arnhold Wallach認為，規避人工智能技術難以預測的危害，需要關注人工智能原則的運作，讓原則更廣泛，最終通過價值重設、軟法律和精心設計的政策，將技術軌道推向可持續發展的道路。