出品｜搜狐科技
作者｜郑松毅
编辑｜杨锦
在百年未有之大变局的当下，科学技术作为推动经济社会发展的第一推动力，她的每一次革新都为大众瞩目。搜狐科技《思想大爆炸-科学多面体》栏目，力图展现不同视角，争鸣基础科学和前沿科技领域的重大进展与突破。
GPT拉开强人工智能时代的序幕后，“学院派”“大厂派”“创业派”争上大模型，到底有没有必要投入重金做自己的大模型？ChatGPT能称得上技术革命吗？围绕这些热点问题，本期对话清华大学教授、国家杰出青年基金获得者、国家级领军人才陶建华。
嘉宾简介
陶建华，清华大学教授，国家杰出青年基金获得者，国家级领军人才。主要从事智能信息融合与处理、语音处理、情感计算、大数据分析等方向，在国内外主要期刊或会议上发表论文400余篇，已授权发明专利108项、美国发明专利14项，并完成多项国家和国际标准，研究成果多次在国内外学术会议上获奖。
划重点
1. 不鼓励所有人都去做大模型，或将造成算力、电力等资源浪费。
2. 大模型具备多模态功能集成化的强通用性，对于人脸识别、语音识别等不同任务可一并解决，避免了人工智能“碎片化”引发的种种问题。
3. 建议用“突破性的技术进展”来形容GPT更为恰当，“革命”应当是完全颠覆性的创新，而GPT用到的语言模型是较早前就有的，不能被称为革命。
4. 大模型的应用领域远不止AIGC，还可用于数据关联、信息查询等。
5. 在算力没有得到明显增长的情况下，不追求参数的持续增长是一个阶段性的考虑，更多的还是应该考虑如何优化现有的模型。
6. 鼓励年轻人更多的在基础层面上认真探索，相对不急功近利是十分难得可贵的品质。
在OpenAI吹响人工智能技术突破的号角后，不断涌起一波又一波的科技发展浪潮，全球企业、院校也纷纷跻身于此。从早期的单一模型到现在通用性更强的人工智能大模型，人工智能技术正在不断演化和发展。
据搜狐科技不完全统计，目前国内各派大模型主要玩家总和已40有余。对于大模型发展的不同观点也引起业内大佬们热议，其中包括“是否应建立自己的大模型”“是否应追求参数持续性增长”等话题，不同的声音从四面八方传来。
陶建华认为，人工智能大模型是一定要做的，因为它体现了人工智能技术发展的一个重要趋势，是一种非常直接推动实际应用的技术方向。他表示，大模型就像PC时代的操作系统，很可能会成为未来人工智能技术的一个重要的基础平台。
从大模型特性上来看，它具备多模态功能集成化的强通用性，对于图像识别、语音识别等不同任务一个大模型就解决了，避免了人工智能“碎片化”引发的种种问题。
从技术角度来看，参数规模的不断提升，并在这个基础上持续优化，是人工智能大模型得以发展的关键因素。
对于OpenAI创始人山姆·阿尔特曼近期表示“下一阶段不会以持续增加参数为发展方向”的观点，陶建华分析称，这是受算力限制的一个阶段性考虑。
谈及GPT是否能够被认定为技术革命，陶建华建议用“突破性的技术进展”来形容它更为恰当，“革命”应当是完全颠覆性的创新，而GPT用到的预训练语言模型技术是较早前就有的，不能被称为革命。
陶建华强调，大模型的真正应用远远超越了AIGC领域，比如做数据关联、信息查询等。
以下为对话实录（经整理编辑）
搜狐科技：您认为大模型是一定要做的吗？为什么？
陶建华：我认为做大模型是很有必要的，它体现了人工智能技术发展的一个重要趋势，是一种非常直接推动实际应用的技术方向。大模型具备多模态功能集成化的强通用性，对于图像识别、语音识别等不同任务一个大模型就解决了，避免了人工智能“碎片化”引发的种种问题，或将节省人力、时间等成本。
大模型的实际应用远不止AIGC领域，还可延展到数据关联、信息查询等。
搜狐科技：参数量增多意味着什么？大模型性能更好？
陶建华：参数量增多代表神经元的个数增多，但大模型的性能表现不仅与参数量有关，还与设计者的参数优化能力和算法设计有关。
搜狐科技：最近产业各界对大模型热情高涨，一拥而上地要去做大模型，您怎么看？
陶建华：大模型有做的必要性，但所有人都去做大模型是没有必要的，大模型对于算力及资源门槛较高，所有人都去做，在算力上也支持不起。
搜狐科技：近期OpenAI创始人表示“下一阶段不会以持续增加参数为发展方向，而是寻求其它方式去优化AI模型”，您怎么看？
陶建华：参数量持续的上涨会造成算力跟不上的问题，模型训练周期也会随之变得更长，不利于大模型的迭代发展。在算力没有得到明显增长的情况下，不追求参数的持续增长是一个阶段性的考虑，更多的还是应该考虑如何优化现有的模型。
搜狐科技：您在大模型的研究过程中遇到最具挑战性的问题是什么？
陶建华：其中一个问题是大模型在训练的过程中，迭代周期较长，像一般的行业大模型训练一次从几周到几个月不等，模型问题的分析以及算法的调优不能在第一时间得到验证，因此研发周期通常比较缓慢。
搜狐科技：马斯克近期在一档访谈节目中，提及AI再发展会完全控制人类大脑，需要及时的监管，此前也曾呼吁暂停训练更强大的人工智能，您怎么看？
陶建华：从技术发展角度来讲，以前通常认为AI真正能具备与人类相提并论的自动生成、智能涌现等能力是一个漫长的过程，甚至是遥不可及的一件事，而现在至少看到不是那么遥远，但AI控制人类大脑短时期还不会发生。
AI发展带来的重大负面影响的确需要人们及时去关注，但因此停止所有AI模型进步的脚步是不建议的，也无法真正停止。
搜狐科技：从您的研究生涯中，有哪些总结出的经验和建议可以分享给年轻的科研人员的？
陶建华：我还是鼓励年轻人更多的在基础层面上认真探索，相对不急功近利是十分难得可贵的品质。以GPT研究团队为例，很多时候当大家沉下心去做一些有价值的探索性工作时，会有意想不到的收获。当然，也很理解当下年轻人生活的压力，还是鼓励大家找好心态平衡点。
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