AI大模型时代的到来是否会加速第四次工业革命的进程？
5月18日，李彦宏在2023天津世界智能大会上发表了题为《大模型改变人工智能》的演讲。
李彦宏认为，以ChatGPT、文心一言为代表的大机型，是iPhone发明以来信息技术领域最大的突破和创新。
过去，人工智能系统往往仅限于单枪匹马执行特定任务，例如自动驾驶或下棋。大机型的出现改变了这一局面，使机器具有更高的集成度和通用能力，从而开辟了广泛的应用场景。
因此，李彦宏认为，大模型的兴起标志着人工智能方向的根本性转变——从过去的判别式人工智能向生成式人工智能发展。以文心易言、chatGPT为代表的大模型可以带来巨大的效率提升。
然而，随着大模式的兴起，人们也开始担心人工智能会导致大量工作岗位消失，进而引发大规模失业。
对此，李彦宏以历史为例，指出每一次科技革命都会导致一些工作岗位消失，比如死水工、马车夫、打字员，但同时又会创造出更多新的工作岗位。工作机会。他通过蒸汽机、汽车和计算机的例子来论证这一点，强调技术进步将带来持续的经济增长：
人工智能是堪比以往工业革命的浪潮，必将创造全球经济的下一个增长奇迹。
需要说明的是，相比人工智能带来的挑战，李彦宏表示，他更担心的是人类会因为对科技的恐惧而停下脚步：
对于人类来说，最大的危险，最大的不可持续，并不是创新带来的不确定性。相反，我们停止创新，不发明，不创造，不进步，按照惯性走下去。我们带来的各种不可预知的风险，是对人类最大的威胁。
以下为文字实录李彦宏演讲摘录：
各位领导、嘉宾：
我给大家带来的题目叫“大模型改变人工智能”。龚克刚才也说了，在过去的六个月里，人工智能受到的关注比以前多了很多，主要是因为生成式人工智能的出现。生成式人工智能的底层技术其实是一个大模型。
那么大模型为什么要改变人工智能？大计算能力、大模型、大数据导致了智能的出现。什么是智能的出现？过去的人工智能是我教机器什么技能我要机器学什么。受过教的人可以，没受过教的人不行。大模型中出现所谓的智能后，它也会学习以前没有教过的技能。这就是为什么有人说我们现在正在向通用人工智能发展。
同时，人工智能的发展方向是从判别式到生成式。什么是歧视？以往我们熟悉的人工智能的应用，基本上都是判别式的。比如人脸识别，当一个人过来的时候，我可以识别出这个人是谁，不是谁。这是一个典型的判别公式。搜索引擎也是典型的判别式人工智能。用户输入一个关键词或者一段话，他要找什么，我们全网匹配，他需要哪个网页，哪一段内容，这就是判别式人工智能。
什么是生成式人工智能？今天我要写求职信，你帮我写。也就是说，我周末请客10个人，需要一份菜单。对与错无所谓，但能给你一些感受，给你一些想法，给你一个很好的基础去发展你的想法。或者，给我画一幅交通图。这种以前人们认为人工智能不应该做的事情，现在可以做到了。
那么这会导致什么呢？导致人们工作效率的大幅度提高。比如在内容创作、客服、翻译等方面，其效率都会得到极大的提升。所以我们也看到很多研究机构认为，未来10年，很多工作的效率会成倍增加。同时，也带来了一些担忧。这样的效率提升会不会让很多人失业？这些人失业后，会不会给我们人类带来不可预知的问题？
其实这件事我已经讲了很久了。寻找答案的最好方法其实就是回顾过去。因为很多人也认为人工智能是第四次工业革命的标志，我们可以看看有哪些工作岗位被之前的工业革命所取代？
200年前，从井里挑水的工作基本消失了。第一次工业革命是蒸汽机的发明。蒸汽机发明的第一个应用是用于采矿的水。怎么可能够用机器搞定了。井内回水工作的消失带来了什么？大家看一下，其实有很多新的工作岗位在创造。
在过去的100年里，我们见证了世界人口的快速增长，这比前一两千年的人口增长速度要快得多。与此同时，人均 GDP 的增长速度几乎与中国一样快。这是什么意思？说明虽然一些工作机会消失了，但出现了更多的机会。人们的工作效率提高了，更多的人可以吃饭了，大家的生活也变得比以前更好了。打井挑水的活儿真不是个好活儿。
100年前，马车夫的工作消失了。这张照片是1913年纽约第五大道的照片。这张照片里几乎都是汽车，只有一辆马车。那时候纽约到处都是卖马肉的，马没用，后来又出现了很多新的工作。 1900-1990 年接近 90 年。按照同样的规律，世界人口持续高速增长，每个人创造的价值持续高速增长。
三十年前，我们这一代亲身经历过，也就是我毕业前后大学，什么工作消失了？打字员的工作消失了。现在年轻一代从来没有见过打字机，但有很多新的工作。同样，世界人口继续高速增长，人均GDP继续高速增长。
虽然历史不会重演，但确实有其规律。那么这一次，为什么那么多人担心人工智能会减少工作机会呢？我想是因为我们看到现在的工作会消失，但是我们看不到会创造任何新的工作机会。就像100、200年前的那些人一样，他们看不到后来创造的新工作机会。我个人是一个乐观主义者。我不担心大型模型会减少人类的工作机会，让生活变得更糟。
那么大模型是如何重新定义人工智能的呢？刚才万钢董事长也说了，人机交互的方式变了。事实上，随着过去几十年信息产业的发展，人机交互方式发生了三个变化。
先不说了，命令行才是主要的工作界面。人机交互是通过命令行进行的。我输入一个命令，它给了我想要的响应。我当时觉得这个东西效率很高，但是大部分人不知道怎么做。
更简单的人机交互方式是什么？是一个图形用户界面 (GUI)。至少这个很多人都看得懂，而且比第一个亲切多了。但这仍然不是最自然的交互方式。如果我想弄清楚如何重置电脑的自动休眠时间，我必须通过四级菜单，一层一层，才能找到这个位置。有多少人能记住四级菜单之后各个功能在哪？
人工智能的诞生，让我们可以用自然语言与计算机进行交互。当我有需求的时候，比如我想查看上个月，也就是2023年4月，我公司的各个产品线，有哪些产品的毛利率超过了疫情前的水平？以前，我的助手要搞到这样一个题目，得花上半天时间。今天，如果一台计算机能理解你的自然语言，它可以在一秒钟内给你一个表格。
大模型也将重新定义营销和客户服务。其实道理很简单，就是谁跟客户的沟通方式最好，谁就有这个客户。这个原理不是因为AI的产生，也不是因为大模型的产生，而是技术让我们实现的可能性比以前多了很多。即使您今天有 70 亿客户，您的每个客户都可以拥有一个全天候 24/7 的专属助理，全天候为他服务。
大模型是基础，大模型上会有各种人工智能应用。最近热议的话题是AI时代的原生应用长什么样？我举几个例子：
比如像DoNotPay，是什么东西？一个典型的应用场景是人工智能律师。比如你在美国超速行驶，超速后警察会给你一张罚单，一般要罚几百块钱。事实上，你不必付钱。如果您请律师帮助您打官司，您无需支付费用。但是请律师的钱可能是罚单的两倍，所以你不请。如果你今天聘请 AI 作为律师，你就不必付那笔钱。
Jasper 是生成营销创意的工具。你的公司想出什么样的点子，它就帮你搞定，这样效率就高很多了。
Speak 是一款韩语软件应用程序。居然教你学外语，模拟各种场景场景，你要去餐厅点菜，跟对方谈判，你想怎么跟对方互动，上百种语言都可以做得很好。
对于百度来说，我们的大型模型叫做文心一言。两个月前就发布了，应该说是全球各大厂商中的首发。我们之所以要尽快发布，是因为市场需求非常旺盛。目前已有超过200万用户排队等待测试，数十万家企业希望接入文心易言进行测试。
当然，百度在这方面的投入不是刚刚开始，不是过去六个月才开始的。从2019年我们发布文心大模型1.0到现在已经四年了，早前我们是2013年左右开始投入人工智能的。
人工智能之所以变化这么大，不仅仅是应用的变化场景，但其背后的技术栈也发生了非常根本的变化。
大家熟悉的IT技术栈就是这三层。底层是芯片层。典型的公司有英特尔、AMD 和高通。他们的芯片叫做CPU；中间层是操作系统。 PC时代是Windows，移动时代是Android和iOS；上面是应用层，PC时代大家都为Windows开发软件，移动时代大家都为Android和iOS开发应用。
如今人工智能时代的到来，改变了这种格局。现在的IT技术栈变成了四层，最底层还是芯片层，但主要芯片不再是CPU，而是以GPU为代表，适合并行大规模浮点运算的新一代芯片操作。上面我们称之为框架层，也就是深度学习的框架，比如百度的PaddlePaddle飞桨，Meta的PyTorch，谷歌的TensorFlow都在这一层。上层是模型层。今天的ChatGPT、文心一言等都属于模型层。未来AI时代的原生应用会基于大模型进行开发。
百度在这方面优势明显。我们在四层都有比较领先的产品，比如芯片层的昆仑芯片。这也是做了十年。起初，是因为搜索应用的需要。我们买了别人的筹码。毕竟太贵了，所以我们自己开发的。架层是飞桨，在当今中国市场占有率最大。模型层上是文心的大模型。其实除了文心的话，对标ChatGPT，我们还有很多大规模的行业模型，比如大规模的交通模型，大规模的能源模型等等。对于应用层，百度搜索是我们的领先的应用。
这四层都有比较领先的产品或技术，有什么好处？也就是说，你可以进行端到端的优化，每一层都可以反馈给其他层。你可以根据这些反馈，综合全面的考虑如何优化。
百度在芯片层的布局是昆仑芯片。我们已经有两代产品，在公司内外部署了数万个芯片。第三代昆仑酷睿将于明年初推出。
在框架层面，Flying Paddle框架在国内人工智能领域拥有超过500万开发者，越来越被大家认可。
模型层刚才讲了文心，在各种使用场景中都有很多应用。未来，相信会有更多的应用基于文信模式开发出来。
在应用层，大家比较熟悉的就是百度搜索。百度不可能在应用层什么都做。除了搜索，我们还有交通相关的应用。交通也很复杂，影响的方向也很广。
百度其实是在做两件事，一是自动驾驶，也就是无人驾驶技术，二是智能交通。我们做无人驾驶十年了，现在可以在武汉和重庆进行商业无人驾驶。我们也做了几年智慧交通，在很多城市都证明了它的效果。通过智能调整红绿灯变换时间，可使我国城市通行效率显着提高15%至30%。 5月1日假期前的最后一个工作日，不少人也注意到了北京的大堵车。从二环到五环，甚至六环，都是红色。唯一的绿地是亦庄，拥有智能交通人工智能。系统可以动态调整车流量，所以效率确实被证明有明显的提升。
我们也很期待未来在大模型上，会有各种各样的应用在各行各业都能找到很好的应用场景，能大大提高效率。
最后我想说，对于人类来说，最大的危险，最大的不可持续，并不是创新带来的不确定性。相反，我们停止创新，不发明，不创造，不进步，按照惯性走下去。我们带来的各种不可预知的风险，是对人类最大的威胁。这就是为什么百度这么多年一直在人工智能上投入，也是为什么我们多年前就把百度的使命定义为“用科技让复杂的世界�更容易”。
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