雅书

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中国电信天翼智库大模型研究团队

天翼智库大模型研究团队成立于2023年初，由中国电信股份有限公司研究院战略发展研究所致力于人工智能技术产业研究的数十位专家组成，人才队伍实力雄厚，硕士研究生及以上学历占比为83%。该团队一年多来围绕大模型的技术演进、商业模式、产业格局等关键问题进行深入研究与探索，多份大模型技术及产业相关研究成果被国资委、工信部等国家部委采纳。多篇署名文章在新华社、光明网、《光明日报》、《经济日报》、《人民邮电报》等国家级权威媒体发布。

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推荐序

前　言

第1章　全面认识AI：AI能否超越人类智慧

1.1　智慧的本质：创造 2

1.1.1　人类早期智慧源自模仿2

1.1.2　智慧的升级：改变与创造3

1.2　AI的4个发展阶段5

1.3　AI 1.0：规则驱动到数据驱动 9

1.3.1　规则驱动：如何帮助机器思考9

1.3.2　数据驱动：深度学习的崛起12

1.4　AI 2.0：决策式AI和生成式AI 14

1.4.1　决策式AI：从数据洞察到行动决策14

1.4.2　生成式AI：从模仿游戏到价值创造18

1.5　AI 3.0：大模型引领的认知智能崛起 21

1.5.1　大模型：人类经验与充足算力21

1.5.2　大模型的演变与谱系24

1.6　AI 4.0：通用人工智能和硅基生命 30

1.6.1　让机器拥有意识还有多远30

1.6.2　硅基生命的争议与想象33

第2章　大模型技术：让人工智能走进现实

2.1　大模型核心技术：引领人工智能新时代 38

2.1.1　Transformer架构：融入注意力机制的革命性模型38

2.1.2　模型微调：优化性能以应对具体任务44

2.1.3　基于人类反馈的强化学习：生成更符合人类偏好的结果51

2.1.4　模型压缩技术：缩小模型规模和降低部署门槛55

2.1.5　安全与隐私保护技术：确保模型可靠、有效运行58

2.2　大模型技术进化路线：迈向通用人工智能 62

2.2.1　新算法框架：带来新的人工智能黄金时期62

2.2.2　多模态和跨模态：更好地理解现实世界的多样化65

2.2.3　智能体：拥有自主解决问题的能力69

2.2.4　具身智能：让大模型走进物理世界71

2.2.5　生物智能：推动硅基和碳基生命的融合73

第3章　大模型基础设施：成本高昂的“暴力美学”

3.1　算力基础设施 77

3.1.1　智算集群：为大模型提供算力77

3.1.2　智算中心：为智算集群提供场所85

3.1.3　大模型一体机：“大模型 算力”融合交付新形态88

3.1.4　量子数据中心：后摩尔时代的算力基础设施88

3.2　数据基础设施 90

3.2.1　数据采集：获取大模型所需原始数据91

3.2.2　数据标注：对原始数据进行加工处理92

3.2.3　数据合成：弥补真实数据的不足93

3.2.4　向量数据库构建：拓宽大模型的知识边界94

第4章　基座模型：硅基智能的涌现与应用探索

4.1　基座模型的智能涌现 97

4.1.1　语言理解能力：类人表现引发对人类理解能力本质的重新思考99

4.1.2　生成能力：源于对下一个信息的预测102

4.1.3　逻辑推理：思维链技术助力逻辑能力涌现107

4.1.4　记忆能力：本质是对海量知识的压缩111

4.2　基座模型的三大应用模式 113

4.2.1　嵌入模式：大模型作为无思想的工具帮助人类完成具体任务环节114

4.2.2　副驾驶模式：大模型作为有思想的工具与人类协作完成任务117

4.2.3　智能体模式：大模型作为有思想的助手承担大部分工作121

4.3　基座模型加速消费互联网应用智能化 124

4.3.1　消费互联网应用交互方式将被重塑124

4.3.2　引入大模型能力将会给消费互联网应用带来三方面价值提升128

4.4　大模型将成为新的互联网入口 130

4.4.1　大模型将超越搜索引擎成为新一代入口130

4.4.2　大模型将引发搜索引擎商业模式变革133

4.4.3　大模型入口的产品形态和市场格局将经历3个发展阶段135

4.4.4　强者恒强是大概率事件137

第5章　大模型行业应用：关键场景与商业化实践

5.1　我国大模型行业应用全景 141

5.1.1　行业大模型地图141

5.1.2　行业大模型技术和部署路线142

5.2　医疗大模型：最具应用价值的行业大模型之一 145

5.2.1　医疗大模型产业图谱146

5.2.2　三大典型应用场景148

5.2.3　“AI 医疗”市场前景广阔154

5.2.4　医疗大模型多模态融合发展155

5.3　媒体大模型：推动媒体业智能化升级 157

5.3.1　媒体大模型产业图谱158

5.3.2　六大典型应用场景159

5.3.3　大模型重塑后的媒体业168

5.4　金融大模型：有望率先规模化落地 170

5.4.1　金融大模型产业图谱171

5.4.2　五大典型应用场景173

5.4.3　大模型重塑后的金融业183

5.5　政务大模型：紧密相关的新范式 186

5.5.1　政务大模型产业图谱 188

5.5.2　通过典型场景打造智能政务服务新范式 191

5.5.3　政务大模型发展趋势 197

5.6　工业大模型：长期主义者的胜利 200

5.6.1　从工业小知识到工业大知识 201

5.6.2　工业大模型产业图谱 203

5.6.3　市场红利的三波次释放206

5.6.4　大模型将和小模型长期共存212

第6章　大模型产业：全新的产业体系和商业化之旅

6.1　快速形成中的大模型产业图谱 215

6.1.1　基础层：算力设施引领新一轮硬件建设217

6.1.2　大模型层：产业链核心位置220

6.1.3　应用层：大模型价值的具体体现221

6.2　大模型商业模式 222

6.2.1　商业模式一：以大模型为原生能力，打造爆款付费应用225

6.2.2　商业模式二：大模型重构现有应用，提升附加价值226

6.2.3　商业模式三：打造大模型平台，提供大模型库及通用能力227

6.3　我国大模型产业的趋势 230

6.3.1　百模大战迎来下半场，由“显能力”转向“创价值”230

6.3.2　产业营收将向应用层与基础设施层倾斜，模型层竞争加剧231

6.3.3　计算基础设施的增量或将催发新云诞生232

6.3.4　开源与闭源大模型将持续竞合，或出现分阶段领先局面233

第7章　大模型治理：“潘多拉魔盒”守护者

7.1　大模型发展将带来4类风险 235

7.1.1　数据、内容与网络攻击风险235

7.1.2　大模型时代的知识产权问题239

7.1.3　大模型时代的人工智能伦理问题242

7.1.4　大模型给社会公平普惠带来冲击244

7.2　大模型治理体系发展迅猛 245

7.2.1　国外大模型监管与治理的重点举措245

7.2.2　我国出台相关政策法规对大模型开展监管与治理248

7.3　大模型治理的发展趋势 251

7.3.1　治理主体：激励多元协同治理成为全球共识251

7.3.2　治理方式：敏捷治理成为主流253

7.3.3　治理工具：大模型评测工具和平台是治理的关键环节254

7.3.4　治理机制：软硬兼施推进大模型监管与治理工作256

第8章　大模型时代展望：智慧社会新图景

8.1　人工智能成为新质生产力的核心引擎，推动智能经济蓬勃发展 260

8.2　人工智能将大幅提升社会治理能力，使人们生活更加美好 266

8.3　大模型带来科研新范式，科技创新换挡提速 269

8.4　AI治理体系将加快升级，AI风险得到有效控制 272