大模型下半場將更聚焦在垂直化應用以及生態(tài)化發(fā)展。

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離大模型橫空出世已經(jīng)過去一年有余，在AI大模型的浪潮下，各大科技企業(yè)爭先恐后的推出了自家的大模型產(chǎn)品。與此同時，各行業(yè)企業(yè)也對大模型保持著高度關(guān)注，一些其他行業(yè)的企業(yè)也都紛紛跨界布局大模型相關(guān)產(chǎn)品。

如果說，各大廠商紛紛推出大模型產(chǎn)品形成“百模大戰(zhàn)”的局勢，是大模型這場“戰(zhàn)役”的上半場的話，那么這場“戰(zhàn)役”的下半場將更聚焦在大模型的垂直化應用以及生態(tài)化發(fā)展。

01

從通用大模型 到行業(yè)大模型

《北京市人工智能行業(yè)大模型創(chuàng)新應用白皮書（2023年）》中顯示，截至2023年10月，我國10億參數(shù)規(guī)模以上的大模型廠商及高校院所共計254家，分布于20余個省市/地區(qū)。商業(yè)咨詢機構(gòu)愛分析的報告稱，2023年中國大模型市場規(guī)模約為50億元，預計到2024年這一數(shù)字將達到120億元。

顯然，2024年，大模型將繼續(xù)其火熱的現(xiàn)象，進一步滲透到各行各業(yè)的數(shù)字化進程中。

大模型真正的價值在于行業(yè)側(cè)的應用落地，就目前業(yè)內(nèi)對大模型的認知來看，絕大多數(shù)人對大模型相關(guān)產(chǎn)品的發(fā)展觀點類似于互聯(lián)網(wǎng)——消費級只是開始，產(chǎn)業(yè)級價值更大。但就如同互聯(lián)網(wǎng)一樣，消費互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展迅速，甚至已經(jīng)接近“天花板”；產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)也僅是近年來在政策引導，數(shù)字技術(shù)驅(qū)動下，逐步發(fā)展提速。

大模型的發(fā)展與互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展類似。回看剛剛過去的2023年，以ChatGPT為代表的語言大模型發(fā)展迅速，除了ChatGPT、必應以外，國內(nèi)眾多廠商也紛紛布局，包括華為、阿里、百度、京東、科大訊飛、商湯等在內(nèi)的眾多科技公司也都積極布局，紛紛推出了各自的大模型產(chǎn)品。

不過回看這些大模型產(chǎn)品，大多是聚焦C端，也就是終端用戶的產(chǎn)品，為用戶提供了辦公、生活上的輔助。

不過，企業(yè)對于大模型產(chǎn)品還是保持開放的態(tài)度，據(jù)IBM商業(yè)價值研究院最近發(fā)布的調(diào)研報告顯示：有四分之三的受訪CEO認為，部署先進的生成式人工智能將為企業(yè)帶來競爭優(yōu)勢。

大模型真正的價值是：產(chǎn)業(yè)側(cè)應用的落地，也就是行業(yè)級大模型產(chǎn)品成熟度的提高。據(jù)市場研究機構(gòu)預測，到2025年，全球生成式AI市場規(guī)模將達到100億美元以上。其中，企業(yè)級生成式AI市場將占據(jù)相當大的份額，成為最大的應用領域之一。

行業(yè)大模型是指針對特定行業(yè)或領域的大模型，這種模型針對特定領域的任務進行了優(yōu)化和定制。相比通用大模型，行業(yè)大模型專業(yè)性更強、性能更優(yōu)。不過行業(yè)大模型在發(fā)展的過程中，與通用大模型也存在著不少差別。

目前已知的主要差別是——行業(yè)大模型不僅需要通用的語料庫，還需要針對不同行業(yè)，不同場景的專業(yè)語料庫。神州數(shù)碼副總裁CTO李剛曾對鈦媒體表示，行業(yè)大模型具有極強的專業(yè)性，需要大量行業(yè)專業(yè)知識庫，“目前，這個行業(yè)知識庫的語料需控制在20%，不多不少。”李剛強調(diào)，“超過20%，訓練出來的大模型可能就‘不會說人話’，造成溝通障礙；少于20%，又不具備行業(yè)的專業(yè)性。”

02? ?醫(yī)療、法律、金融等行業(yè)

率先落地 目前行業(yè)級大模型還處于發(fā)展的初級階段，雖然有很多家企業(yè)推出了行業(yè)大模型，但是應用并不成熟。就現(xiàn)階段大模型在各個行業(yè)的應用現(xiàn)狀，以及發(fā)展趨勢來看，醫(yī)療、金融、法律等行業(yè)正率先落地較成熟的行業(yè)級大模型應用。

智源研究院大模型行業(yè)應用負責人周華曾對鈦媒體表示，現(xiàn)階段，容錯性比較高的通用領域大模型成熟度較高，在類似智能客服、文檔處理等方面能夠發(fā)揮更多輔助作用，還有通用領域的文生圖應用，以及通過檢索增強技術(shù)緩解部分幻覺問題的專業(yè)領域應用，都是目前企業(yè)比較好落地的一些應用場景。

無獨有偶，IEEE標準協(xié)會新標準立項委員會副主席兼IEEE數(shù)字金融與經(jīng)濟標準委員會主席林道莊也有著相似的看法，林道莊表示，目前，大模型的應用主要集中在“三產(chǎn)”（服務業(yè)）居多，重點是輔助人更快、更好地服務其他人，而行業(yè)級的大模型也有望在服務業(yè)相關(guān)領域率先落地成熟度較高的應用。

就目前的發(fā)展現(xiàn)狀來看，行業(yè)大模型發(fā)展較快的行業(yè)主要有金融、醫(yī)療、法律等。

金融行業(yè)方面，2023年3月，彭博首度針對金融業(yè)推出大型語言模型BloombergGPT，引發(fā)市場對金融垂直領域大模型的關(guān)注；6月，哥倫比亞大學聯(lián)合上海紐約大學推出FinGPT 。

在國內(nèi)，同年7月，華為全新發(fā)布盤古大模型，金融行業(yè)大模型正是其中數(shù)個行業(yè)通用大模型之一；同年9月，螞蟻集團正式發(fā)布自研“螞蟻基礎大模型”，以及在此基礎上進行定制的“螞蟻金融大模型”。

雖然眾多具備大模型能力的公司都在積極布局金融行業(yè)大模型產(chǎn)品，不過基于金融行業(yè)的特殊性——對安全合規(guī)要求極高，大模型在金融行業(yè)具備完全成熟落地的能力仍需時日。

張勁曾對鈦媒體表示，金融行業(yè)不同于其他行業(yè)，其監(jiān)管要求極高，從技術(shù)上看，像貸款審核等業(yè)務其實已具備初步落地的技術(shù)能力，但因為安全合規(guī)的要求，大模型只能在其中起到解放生產(chǎn)力的輔助作用。

現(xiàn)階段，大模型在金融行業(yè)的應用主要還是集中在風險評估和管理，以及知識圖譜平臺搭建方面。在風險評估方面，大模型可以通過分析大量的歷史數(shù)據(jù)和實時信息，預測市場風險、評估信用風險等，為金融機構(gòu)提供更加準確和及時的風險管理決策支持。

另一方面，將大模型與知識圖譜平臺結(jié)合，用大模型代替NLP技術(shù)，金融機構(gòu)可以在提升效率的同時，提升風控水平。

除了在金融行業(yè)有望在今年有較成熟的應用場景出現(xiàn)以外，林道莊對鈦媒體表示，像醫(yī)療、法律咨詢、教培、娛樂等風險要求較低、偏服務的行業(yè)，在今年有望有較多成熟的應用場景落地。“在2024年，大模型將會在一些有人輔助校驗、風險及精準程度要求較低的行業(yè)落地，通過大模型輔助人類去進行工作，可以使更多人享受到更好的服務。但還遠不到代替人的能力。”林道莊強調(diào)。

以醫(yī)療行業(yè)為例，通過行業(yè)大模型對大量醫(yī)療數(shù)據(jù)的學習和分析，可以自動識別病變特征，輔助醫(yī)生進行疾病診斷，提高診斷準確率與診斷效率。對此，林道莊表示，現(xiàn)階段，我國醫(yī)療資源比較緊缺，許多人排了很久的隊才能看上病，而醫(yī)生也很忙，通過大模型的輔助，能幫助醫(yī)生快速的識別諸如X光片、CT等病歷，從而大幅提升醫(yī)生工作效率，也能降低患者等待的時間。“對于醫(yī)療、法律及翻譯服務等這類信息或能力嚴重不對稱的行業(yè)，大模型的介入將大大提高服務提供的效率，推動服務流程的標準化。”林道莊強調(diào)。

除“增效”以外，大模型在醫(yī)療行業(yè)的落地還可以幫助患者和醫(yī)院實現(xiàn)“降本”，通過自動化和智能化的醫(yī)療輔助系統(tǒng)，可以降低醫(yī)療成本，提高醫(yī)療服務的效率和質(zhì)量。

另一方面，行業(yè)大模型在醫(yī)療行業(yè)還可以幫助醫(yī)生優(yōu)化治療方案。通過大模型對對患者病情、病史、藥物過敏等情況進行綜合分析，為醫(yī)生提供更加全面和個性化的治療方案，提高治療效果。

在林道莊看來，行業(yè)大模型能率先落地的垂直行業(yè)具有一個普遍的共性——知識密集型行業(yè)，“行業(yè)大模型能率先落地的行業(yè)一定是可以通過知識密集提供價值的行業(yè)，”林道莊指出，“某種程度上講，通過知識收集、知識管理，實現(xiàn)輔助人生成內(nèi)容、提出決策建議，而不是代替人的目標。”

在醫(yī)療、金融等行業(yè)之外，大模型在諸如工業(yè)、制造業(yè)等行業(yè)的落地還仍需時日。對此，周華對鈦媒體表示，現(xiàn)階段，大模型主要的能力還是體現(xiàn)在文字、文檔處理，一般性的聊天和較淺顯的專業(yè)問答方面，以及通用視覺領域的問答和生成方面，對于邏輯推理要求和準確性要求高的專業(yè)語言領域，涉及學科和工程相關(guān)圖片、視頻識別的專業(yè)視覺領域，以及“文生視頻”等能力仍需技術(shù)迭代，“這種具備多模態(tài)能力的大模型產(chǎn)品目前仍難以在行業(yè)側(cè)的落地應用的能力，”周華如是說，“2024年，多模態(tài)模型將成為大模型領域各大廠商角逐的焦點。而隨著多模態(tài)模型成熟度不斷變高，會有更多的行業(yè)應用場景出現(xiàn)。”

03 ? ? ?

安全依舊“不容忽視”

行業(yè)大模型在落地應用的過程中，企業(yè)也會遇見很多問題，除了大模型的“幻覺”問題以外，最大的一個問題就是安全的問題。

數(shù)據(jù)安全自從互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)以來，一直是所有參與者共同關(guān)注的焦點問題，在AIGC時代，亦是如此。大模型在為我們帶來更多便利，提高效率的同時，也帶來了日益嚴峻的安全挑戰(zhàn)。 當下，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)，乃至國家重要資產(chǎn)，數(shù)據(jù)安全、隱私保護等問題也成為各行業(yè)企業(yè)關(guān)注的焦點，據(jù)IBM Security 發(fā)布的《2023年數(shù)據(jù)泄露成本報告》中顯示，僅數(shù)據(jù)泄露一項，2023年全球數(shù)據(jù)泄露的平均成本達到 445 萬美元，創(chuàng)該報告有史以來以來最高記錄，較過去 3 年均值增長了 15%。 而隨著大模型相關(guān)產(chǎn)品的落地，數(shù)據(jù)安全面臨的威脅也勢必將越來越大。IEEE調(diào)研顯示，2024年將會出現(xiàn)其他更具威脅的網(wǎng)絡安全問題，包括勒索軟件攻擊（2024年為37%，高于2023年的30%）、網(wǎng)絡釣魚攻擊（2024年為35%，高于2023年的25%）以及內(nèi)部威脅（2024年為26%，高于2023年的19%）。 以目前技術(shù)發(fā)展來看，AIGC主要從三個方面給網(wǎng)絡安全帶來更大的挑戰(zhàn)，分別是：惡意軟件/網(wǎng)絡攻擊、分布式拒絕服務攻擊，以及網(wǎng)絡監(jiān)控和隱私侵犯等；另一方面，企業(yè)在AIGC還面臨著數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)篡改/偽造等數(shù)據(jù)安全方面的挑戰(zhàn)。

在林道莊看來，雖然AI時代，企業(yè)面臨著更大的網(wǎng)絡安全和數(shù)據(jù)安全的挑戰(zhàn)，但是在這個過程中，企業(yè)也可以充分應用AI的能力進行預警、防御，“通過AI自動學習識別，預測一些潛在的風險，并將這些風險自動隔離起來，”林道莊如是說，“通過AI的賦能，讓企業(yè)級防火墻具備更強的應變能力。” 立足安全領域，其實已經(jīng)有不少頭部的廠商嘗試將AIGC能力整合進安全產(chǎn)品及解決方案中，例如，云起無垠2023年底發(fā)布了名為「SecGPT」的網(wǎng)絡安全大模型開源項目；360于2023年9月開放360智腦大模型，據(jù)了解，該模型是全國首個原生安全大模型；騰訊安全在混元大模型基礎上投喂安全知識語料庫二次訓練出安全大模型，并基于安全大模型打造了騰訊云AI安全助手........ 確實，AIGC就好像一把“雙刃劍”，一方面，帶來了更多便捷，提升了效率；另一方面，基于AIGC技術(shù)的網(wǎng)絡攻擊，以及給數(shù)據(jù)安全的威脅也會越來越多。

而對于幾乎所有企業(yè)來說，選擇應用數(shù)字技術(shù)的時候，所有一切的前提就是——安全。企業(yè)在享受AIGC帶來的技術(shù)紅利的過程中，對于安全的考慮也將成為AIGC發(fā)展的一個重要賽道。

審核編輯：黃飛