腾讯新闻《潜望》 作者 刘鹏

以ChatGPT为代表的生成式AI，正在掀起一场新的工业革命。以百度旗下的“文心一言”为代表的中国参赛选手，被人们寄予厚望。

3月29日，在博鳌亚洲论坛2023年年会上，腾讯新闻《潜望》对话百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖。他执掌下的智能云，是文心一言语言大模型得以打造的基础。

在沈抖看来，生成式AI具有革命性的意义，“以深度学习为代表的人工智能作为第四次工业革命，真正解放了脑力、并部分替代脑力。”伴随着传统分析型AI走向生成式AI，会逐渐使得企业分化成智能企业和非智能企业。非智能企业会逐渐被淘汰，同时新的巨头将会诞生。每个企业要尽快行动起来，需要重新思考，自己的优势是什么、如何用AI放大这个优势。

回归到百度而言，沈抖表示不会重复阿里云、华为云等路线，而是将人工智能的技术深入行业、聚焦场景，放在产业里面发挥作用。根据百度智能云的数据，截至3月27日，文心一言云服务已收到12万家企业的申请测试。

沈抖认为，文心一言将根本性地改变云市场的游戏规则，云服务将从数字时代跃迁到智能时代。以前企业选择云厂商更多是看算力、存储等基础云服务，而在未来，企业对云的需求会更加聚焦智能服务，会更多看框架好不好、模型好不好，以及模型-框架-芯片-应用这四层架构之间的协同是否高效。

对个人而言，生成式AI持续火热，也引发了AI会否在未来大规模取代现有职业的担忧和讨论。在沈抖看来，一波职业的消失一定会催生另外一波新职业，例如汽车被发明之后马夫可以去学习开汽车一样，生成式AI将催生出“指令师”的职业。

“以前一个人做PPT要做半天。未来是指令师告诉生成式AI，PPT要讲什么事情，用什么背景和什么风格，这会指引生成式AI快速生成一个满足需求的PPT。”沈抖表示，将来大部分人的工作不是真正上潜望操作，而是要指挥AI怎么去做。

对人工智能的讨论中，更大的担忧在于伦理和监管层面。就在对话当天，一封由非营利组织未来生命研究所发布的联名信呼吁，暂停高级人工智能开发6个月，并在此期间共同制定并实施一套共享的安全协议，交由独立专家进行审计，以确认其风险可控。

沈抖在对话中对腾讯新闻《潜望》表示，从时间的维度来看，任何新技术的出现，“短期内我们会高估它的影响力，长期来看我们又容易低估它的影响力。”

他补充，生成式AI在目前所表现出的智能水平，的确超出了预期，但之所以能够超出预期，恰恰在于之前的表现太差了。因此在以ChatGPT为代表的生成式AI横空出世后，业界出现了像联名信一样的反思。“我不排除他们（观点）的合理性，但是我认为还远没有到那个程度，人工智能今天的这种能力，还远远未到威胁人类的地步。”

以下为对话全文（经整理略有删改）：

腾讯新闻《潜望》：李彦宏之前说过，文心一言更大的叙事在于云计算，它会改变云产业的规则，我们怎么去理解这句话？它是怎么改变的呢？

沈抖：如果我们把它想象成是一个类似于新的一个操作系统，或者是智能手机iPhone这样一个时代出现的话，那么它潜在的应用空间是巨大的。百度不可能把最终的终端用户场景全部包揽，但是我们可以把这个智能底座开放出来，让更多的企业去用，赋能他们去更好地服务好他们自己的C端客户，这样才能带来更多的社会效益。基于生成式AI的业务再造是全球性大趋势，比如百度一定会用文心一言再造百度自己的全系产品，但如果文心一言仅用来再造百度自己的业务，带来的社会效益是有限的，不足以充分发挥文心一言的潜力，所以我们把文心一言大模型作为一个基础设施，去赋能千行百业，让更多企业都能放大自己的优势，更好地服务他们自己的客户，这样才能带来更大的社会价值。

腾讯新闻《潜望》：文心一言推出后，云服务已收到12万家企业的申请测试，这些企业都属于什么行业？

沈抖：现在我们这12万客户里面，主要是有政府、金融、互联网、电商、广告营销、工业等等几大类，这些行业的分布跟我们预期比较一致。

腾讯新闻《潜望》：这些客户有没有基础共性的一些需求？

沈抖：有，这个共性的需求还是比较明显的。他们很多都是提高内部的管理效率、知识的传承效率和内部的经营效率。企业管理和研产供销服流程中，但凡是跟交流有关的、知识相关的，都是他们的强需求。

比如，一位农业领域的专家跟我们讲，全国各地每个地方的气候环境不一样，土壤不一样，所以庄稼，成长的时候生的病也不一样，什么时候该种，打什么药，施什么肥，是跟区域相关的。他要派大量的这种农业技术人员到全国各地去帮着他们。但实际上这些现象，如果能沉淀下来，形成一个农业小助手，农民伯伯直接问它就行了。所以可见就是这种需要知识传承的、需要对话的，需求是比较明显的。另外就是面向销和服的比如说智能客服、数字人的需求，它会让流程变得更加连贯。

腾讯新闻《潜望》：算力是生成式AI落地的重要制约因素，百度怎么解决这个问题？

沈抖：今天所有喊缺算力的人，都是一时兴起的人。要是你真正打磨了十几年AI的应用，真的在训练大模型，像文心大模型都到3.0版本了，是不会缺算力的。如果你等到ChatGPT已经出现了才去跟风训练大模型，才发现买不到芯片，这肯定是不太对的。实际上从目前百度的研发进度上来讲，我们已经部署的算力还是比较好的支撑了我们大模型的迭代速度。算力问题对一部分企业来讲是个瓶颈，但对于长期在这个领域耕耘的企业，还是一个可解的问题。

关于算力，还有很重要的一点是四层框架之间能不能做到高效的协同。如果说做不到高效协同的话，有可能干一件事是别人干一件事两倍的算力，那你说算力不够是效率不高还是真的算力不够？百度是全球唯一在芯片-框架-模型-应用四层都拥有领先自研产品的公司，可以在这四层架构中实现端到端优化，大幅提升效率。打个比方，如果某个应用上经过调优，在同等算力情况下，性能提高100%，那就意味着算力需求可以降低50%。

腾讯新闻《潜望》：今天一封由非营利组织未来生命研究所发布的联名信呼吁，暂停高级人工智能开发6个月，并在此期间共同制定并实施一套共享的安全协议，交由独立专家进行审计，以确认其风险可控。你如何看待这封联名信提出的呼吁？

沈抖：任何一个新技术的出现，都有这么一个说法：短时间内我们高估了它的影响力，长期起来看我们又低估了它的影响力。这段时间如果说有人以这样一个视角来看的话，我也不排除它们的合理性，但是我认为还远没有到那个程度，就是它今天所表现出来的智能，只是超出了我们的预期。之所以能超出我们的预期，是因为以前表现得太差了。如果说以前表现得都像这么好的话，我们的预期会更高，整个人工智能的发展虽然迭代速度会很快，但是现在一般都还是人工加智能，这使得大家降低了对它的预期。

这一波出来以后多少有点符合我们的预期甚至有点超过我们的预期，带来了一定的反思，我觉得有种反思是很正常的，这也是作为人类应该有的敏感性，都是合理的，但是就生成式AI今天的能力，还远远不到威胁人类的地步。