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十四个重大问题研究

IMPORTANTISSUES

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人工智能大模型发展的新形势及其省思

复旦大学计算机科学技术学院教授肖仰华

【摘要】随着相关技术的不断进步，大模型发展呈现出与数据要素深度融合、其日益沉淀为

基础设施、发展焦点从底座模型转移至应用生态等新的趋势。针对大模型产业发展呈现出

的新态势、新动向，我们要树立大模型发展的全局观和整体观，积极采取加快建设人工智

能教育体系、建立以智能科学为核心的跨学科研究体系、推动大模型与数据要素协同发展

并坚持多元化的大模型发展路径等新的应对举措。作为一种先进技术，大模型具有两面性，

我们在积极采取措施促进其良性发展并释放其应用价值的同时，也要密切关注其滥用、误

用与恶用所带来的虚假内容泛滥、影响人类心智和能力的发展与培育等负面问题，未雨绸

缪积极做好风险治理与管控。

【关键词】大模型人工智能风险管控大模型应用落地

【中图分类号】TP18/F49【文献标识码】A

【D01】10.16619/ki.rmltxsqy.2024.13.004

自2022年底0penAI发布ChatGPT以来，大模型产业发展先后经历了百模大战、追求更大参数、刷榜

竞分，直到近期各大厂商相继加入价格战，可谓热点纷呈。大模型的技术形态也从单纯文本发展到了多

模态，从模拟人类大脑的认知功能发展到操控机器身体进而与复杂环境交互，从通用发展到专业与行业

大模型，大模型技术生态日益繁荣。热闹的产业发展背后涌动的是科技巨头对通用人工智能（Artificial

GeneralIntelligence，简称AGI）技术赛道的激烈拼抢，是大国科技竞争态势的愈演愈烈。如果说

ChatGPT打响了通用人工智能技术革命的第一枪，那么当下AGI产业竞争似乎进入了多点开花、犬牙交错

的局面，未来走势并不清晰。与此同时，大模型产业发展过程中的各种问题也日益突出：各厂商仍在艰

难摸索大模型变现路径、研发投入仍在持续增长、需求方的耐心不断被消磨，对生成式大模型的根本性

问题（比如幻觉问题）仍然缺乏有效应对策略、大模型训练与应用的资源与能源消耗问题日益突出。久

而久之，大模型厂商成本压力增大，市场也逐渐冷静。此外，大模型技术大规模应用所带来的各种社会

问题也逐渐凸显。大模型产业似乎进入了一个中场阶段，盘点与反思当前发展态势、梳理与总结发展中

的问题、展望与谋划未来对策成为推动大模型产业进一步发展的重要议题。

肖仰华，复旦大学计算机科学技术学院教授、博导，上海市数据科学重点实验室主任。研究方向为知

识图谱、知识工程、大数据管理与挖掘。主要著作有《图对称性理论及其在数据管理中的应用》、《知识

图谱：概念与技术》（合著）、《生成式语言模型与通用人工智能：内涵、路径与启示》（论文）等。

2024年第13期

月1学术前沿5

重大问题研究

二十四个重大问题石

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支配与使用其他生产要素（土地、资本、数据

大模型发展的新态势等）。大模型驱动的数字与机器员工将成为新型

劳动力，这是大模型作为先进生产力的本质，人

大模型日益成为人工智能产业发展的基础类迎来了可以与人类劳动力媲美的新型劳动力。

设施。从大模型的基本内涵来看，其势必演变为AGI旨在达到或接近人类智力，一旦相关技术成

人工智能产业发展的基础设施。从字面上的意义熟，AGI驱动的智能机器，包括有形的机器劳动力

来看，大模型即大规模参数化的深度神经网络，