5月18日，李彦宏在2023天津天下智能大会上揭橥了题为《大模型改变人工智能》的演讲。
李彦宏认为，以ChatGPT和文心一言为代表的大模型，是自iPhone手机发明之后，信息科技领域最大的一次打破和创新。
过去，人工智能系统常日只能单一地实行特界说务，例如自动驾驶或下棋。而大模型的涌现改变了这一局势，使机器具备了更高的交融贯通能力和通用能力，从而打开了广泛的运用处景。
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——从过去的辨别式人工智能向天生式人工智能的发展。以文心一言和chatGPT为代表的大模型可以带来巨大的效率提升。
然而，随着大模型的崛起，人们也开始担心人工智能会导致大量事情岗位的消逝，进而引发大规模失落业的问题。
对此，李彦宏以历史为例，指出每一次技能革命都会让一部分事情岗位消逝，比如背水工、马车夫、打字员，但同时创造出更多新的就业机会。他通过蒸汽机、汽车和打算机的例子展示了这一点，强调技能的进步会为经济带来持续的增长：
人工智能是堪比历次工业革命的大浪潮，一定会创造环球经济的下一个增长奇迹。
应该把稳的是，比较人工智能带来的寻衅，李彦宏说，他更担心的是人类由于害怕技能而止步不前：
对付人类来说，最大的危险，最大的不可持续，并不是创新带来的不愿定性。相反的，我们停滞创新，不发明不创造不进步，按照惯性走下去，所带来的各种各样不可预知的风险，才是人类最大的威胁。
以下为李彦宏演讲实录：
各位领导、各位高朋：
我本日给大家带来的题目叫做《大模型改变人工智能》。刚才龚克也讲了，人工智能在过去这半年当中，受到的关注度比以前高了很多，最紧张的是由于涌现了天生式的人工智能。而天生式人工智能底层技能，实际上便是大模型。
那么大模型为什么会改变人工智能呢？是大算力、大模型、大数据，导致了智能呈现，什么叫智能呈现呢？过去的人工智能是，我想让机器学会什么技能，请教它什么技能。教过的有可能会，没教过的就不会。大模型涌现所谓的智能呈现之后，以前没教过的技能，它也会了。这便是为什么有人讲，我们现在朝着通用人工智能方向发展。
与此同时，人工智能发展方向从辨别式走向天生式。什么叫辨别式？我们过去比较熟习的人工智能的运用，基本上都是辨别式。比如说人脸识别，过来一个人，我识别这个人是谁，或者不是谁。这个是范例的辨别式。搜索引擎也是范例的辨别式人工智能。用户输入关键字或者一段话，他要找的东西，我们在全网进行匹配，哪一个网页，哪一段内容是他须要的，这是辨别式人工智能。
什么叫天生式人工智能？本日我想写一份申请书，你给我写一下。或者说，我周末宴客，10个人，须要出一份菜单，这个无所谓对错，但是它能给你一些觉得，给你一些创意，给你一个好的根本去发展你的思路。或者说，给我画一幅车水马龙的图片。这种东西，过去人们不以为是人工智能该当做的事，现在可以做了。
那么这样会导致什么呢？导致人们的事情效率大幅度地提升。比如说，在内容创作、客户做事、翻译这些事情，它的效率会大幅度地提升。以是我们也看到，很多研究机构都认为，在未来的10年，很多事情它的效率会成倍成倍的提升。同时也带来一些担心，是不是这样的效率提升，会使得很多人的事情就没了？这些人事情丧失落之后，会不会给我们人类带来不可预知的问题。
实在这个事儿我也讲过良久，最好的去探知答案的方法，实际上是回顾过去。由于很多人也以为，人工智能是第四次家当革命的标志，我们可以看看之前的家当革命都取代了哪些事情？
200年前，从井下背水的事情基本上消逝了。第一次家当革命是蒸汽机的发明，蒸汽机发明第一个运用便是采矿的水，怎么能够把它用机器弄上来。井下背水这些事情的消逝，带来了什么？我们来看一下，实际上产生了很多新的事情。
这100年，我们看到天下人口涌现了高速增长，跟之前的一两千年人口增长速率比较，快了很多。与此同时，人均GDP也险些是在同样地快速增长。这解释什么？解释虽然有些事情机会没了，但是更多的机会涌现了。人们事情效率的提升，可以养活更多的人，而每个人的生活又变得比以前更好了。从井下背水那个事情，真的不是什么好事情。
100年前，马车夫的事情消逝了。这张图片是1913年纽约第五大道的一张图片，这张图片里险些已经全部都是汽车，只有一辆马车。那会儿，纽约到处都是卖马肉的，马也没用了，后来涌现了很多新的事情。1900-1990靠近90年，同样的规律，天下人口连续高速增长，每一个人创造的代价连续高速地增长。
30年前，我们这一代人亲自经历，也便是我大学毕业前后，什么事情消逝了？打字员的事情消逝了。现在年轻一代没有见过打字机的，但也涌现了很多新的事情。同样的规律，天下人口连续高速增长，人均GDP连续高速增长。
历史虽然不会重复，但是确实有它的规律。那么这一次，为什么那么多人会担心AI会让事情机会减少呢？我以为是由于，大家能够看到现在的事情会消逝，但是我们看不到什么新的事情机会会被创造出来。就像100年前、200年前那些人，看不到后来产生的新的事情机会一样。我个人是属于乐不雅观派，我不担心大模型会导致人类事情机会减少、生活会变差。
那么大模型怎么重新定义的人工智能？刚才万钢主席也讲了，人机交互的办法发生了变革。实在过去几十年信息家当的发展，人机交互的办法发生了三次变革。
更早我们就不说了，命令行是我读大学读研究生的时候，紧张的事情界面。人机进行交互，是通过命令行。我输入一个命令，它给我想要的反应。我当时以为这个东西效率很高，但是大多数人不会这种操作。
更大略的人机交互办法是什么？是图形用户界面（GUI）。这个最少很多人能看懂了，比第一个要更友好一些。但它仍旧不是最自然的交互办法。我要想搞清楚怎么重设一下电脑的自动就寝韶光，我得经由四级菜单，一层一层地点进去，才能找到这个位置。有多少人能记住四级菜单往后，每一个功能在哪？
人工智能的出身，让我们可以用自然措辞跟电脑进行交互。当我有需求的时候，比如说我想查一下上个月，2023年4月，我的公司每一个产品线，有哪些产品的毛利率超过了疫情前的水平？这样一个课题，在过去很可能须要我的助理花半天一天的韶光才能得到。本日，如果打算机懂你的自然措辞，一秒钟之内就可以给你一个表格。
大模型也会重新定义营销和客服。实在道理很大略，便是谁拥有最佳的跟客户沟通的办法，谁就会拥有这个客户。这个道理不是由于AI的产生，不是由于大模型的产生，只不过技能使得我们实现的可能性，变得比以前多了很多。本日纵然你有70亿个客户，你的每一个客户也都可以有一个专属的7×24小时的、什么都知道的助理去做事他。
大模型是一个根本，大模型之上会有各种各样人工智能的运用。最近这段韶光谈论比较热的是，AI时期的原生运用到底长什么样子？我给大家举几个例子：
比如说像DoNotPay，这是什么呢？比较范例的运用处景是人工智能状师。比如说，你在美国开车超速了，超速之后警察给你一个罚单，一样平常交几百块钱。实在你可以不交，你请一个状师帮你打官司，就可以不交了。但是请一个状师的钱，可能是罚单钱的两倍，以是你不请了。本日请AI当状师，你就可以不交那个钱。
Jasper是营销创意的天生工具，你的公司想要出什么样的创意，它来帮你出，以是效率高很多。
Speak是韩国的软件运用，实际上是教你学外语的，仿照各种场景，你要到餐馆点餐，跟对方会谈，你要跟对方怎么交互，上百种措辞都可以做得非常好。
对付百度来说，我们的大模型叫文心一言，两个月之前发布的，该当说是在环球大厂当中是第一个发布的。之以是我们要尽快地发布出来，是由于市场有非常强的需求。目前有200多万的用户在排队等待进行测试，也有十几万家企业希望接入文心一言进行测试。
当然百度在这方面的投入，实际上不是刚刚开始的，不是这半年才开始的。我们从2019年发布了文心大模型的1.0，到现在已经有四年的韶光。更早的时候，我们从2013年旁边就开始人工智能投入了。
人工智能之以是有这么大的变革，实在不仅仅是它的运用处景的变革，实际上背后的技能栈也发生了非常根本的变革。
我们每个人都熟习的IT的技能栈是这三层，底层是芯片层，范例的公司是英特尔、AMD、高通，它的芯片叫做CPU；中间层是操作系统，在PC时期便是Windows，在手机时期是安卓和iOS；上面是运用层，PC时期所有的人都给Windows开拓软件，在移动时期所有的人都给安卓和iOS开拓运用。
本日人工智能时期的到来，改变了这个格局。现在的IT技能栈变成了四层，底层仍旧是芯片层，但是紧张的芯片已经不是CPU，而因此GPU为代表的，新一代适宜并行大规模浮点运算的芯片。上面我们叫做框架层，便是深度学习的框架，像百度的PaddlePaddle飞桨，Meta的PyTorch，谷歌的TensorFlow都是在这一层。再上面一层是模型层，本日的ChatGPT、文心一言等等，这些是属于模型层，往后AI时期的原生运用，都会基于大模型来进行开拓。
这方面百度有比较明显的上风，我们在四层当中每一层都有比较领先的产品，比如说芯片层有昆仑芯。这个也做了有十年之久，最早是由于搜索运用须要，我们买别人的芯片，毕竟太贵了，以是自己开拓了。框架层是飞桨，飞桨本日在中国的市场份额第一。在模型层是文心大模型，实在除了文心一言，它是对标ChatGPT的之外，我们还有很多行业大模型，如交通大模型、能源大模型等。运用层的话，像百度搜索等都是我们比较领先的运用。
这四层都有比较领先的产品或者技能，有什么好处呢？便是你可以进行端到真个优化，每一层可以给其他层反馈，根据这些反馈你可以综合的、统筹的去考虑怎么优化。
百度在芯片层的布局，便是昆仑芯，我们已经有两代产品，几万片的支配，无论是公司内还是公司外都在运用。昆仑芯第三代，会在明年年初上市。
在框架层，飞桨的框架在中国人工智能领域已经有了500多万开拓者，也越来越得到大家的认同。
模型层刚才讲了文心一言，在各种利用场景都有不少的运用。未来，我相信会有更多的运用会基于文心大模型开拓出来。
在运用层大家比较熟习的是百度的搜索，百度不可能在运用层什么都做，我们除了搜索之外，还做了跟交通有关的运用。交通也是非常繁芜，而且影响非常广泛的方向。
百度做的实在紧张是两件事，一个是自动驾驶，或者是无人驾驶的技能，一个是智能交通。无人驾驶我们做了有十年韶光，现在在武汉、在重庆都可以进行商业化的无人的运营。智能交通我们也做了有好几年了，在不少城市都证明了效果，通过智能的调度红绿灯变灯的韶光，可以让我们的城市的交通效率有15%到30%的明显提升。五一长假之前末了一个事情日，很多人也把稳到，北京是大堵车，从二环到五环，乃至在六环都是红的，唯一一片绿的是亦庄，亦庄有智能交通的人工智能系统，可以动态调度交通流，以是效率确实是被证明有明显的提升。
我们也很期待未来在大模型之上，会有各行各业各种运用能够找到好的运用处景，能够得到效率大幅度的提升。
末了，我想说对付人类来说，最大的危险，最大的不可持续，并不是创新带来的不愿定性。相反的，我们停滞创新，不发明不创造不进步，按照惯性走下去，所带来的各种各样不可预知的风险，才是人类最大的威胁。这便是为什么，百度在这么多年长期持续的在人工智能方面进行投入，也是我们为什么要把百度的义务，在多年前就定义成“用科技让繁芜的天下更大略”。
感激！
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