11月26日，中國工程院外籍院士、香港中文大學(xué)（深圳）副校長（學(xué)術(shù)）、深圳市大數(shù)據(jù)研究院院長羅智泉，在深圳創(chuàng)新發(fā)展研究院舉行的活動中，認為大模型高耗能的發(fā)展模式不可持續(xù)，需要考慮落地成本，垂直領(lǐng)域中小模型是一個新方向。

羅智泉表示，AI發(fā)展的每個階段都代表著AI能力和應(yīng)用的某種進展。2023年是生成式人工智能的突破之年，以ChatGPT為代表的人工智能大模型，內(nèi)容生成能力表現(xiàn)驚艷，一時間拉開了國內(nèi)“百模大戰(zhàn)”的序幕。

羅智泉梳理了AI的發(fā)展歷程，及全球發(fā)展態(tài)勢，指出我國大語言模型發(fā)展迅速，不乏華為—盤古大模型、阿里云—通義千問、騰訊—混元大模型這樣的優(yōu)秀成果，但在技術(shù)封鎖的大環(huán)境下整體上呈追隨態(tài)勢。

有研究估測，訓(xùn)練1750億參數(shù)量的大模型GPT-3，能耗相當(dāng)于開車往返于地球和月球，一次運算就要花費450萬美元。

羅智泉將AI能耗與人腦能耗對比，人腦相當(dāng)于低功耗燈泡，能耗量平均約25瓦；而GPT-3訓(xùn)練一次消耗約1287兆瓦時，GPT-4能耗預(yù)計更高，ChatGPT日均消耗超過50萬度電，從而指出大模型的發(fā)展模式不可持續(xù)，落地實現(xiàn)大模型的價值，需要考慮部署成本，垂直領(lǐng)域中小模型是一個新方向。

他認為，大模型和人腦相比還有所不同，模型的大問題是數(shù)據(jù)越來越多，調(diào)好了一方面，其他方面又變?nèi)酰瑳]有局部化，如果是局部化，某部分調(diào)整只用改某部分的參數(shù)，只涉及某部分神經(jīng)元。 

作為科研工作者，羅智泉感受到國際地緣政治的影響，國際合作變得越來越難。但羅智泉對中國的科技及產(chǎn)業(yè)發(fā)展持樂觀態(tài)度，并以AI技術(shù)賦能5G網(wǎng)絡(luò)性能的親身體驗展現(xiàn)了AI在突破技術(shù)封鎖、引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)升級中的巨大作用。

對于AI的未來發(fā)展趨勢，羅智泉表示更重要的是廣泛應(yīng)用前景，商業(yè)的閉環(huán)很重要，現(xiàn)在因為能耗、能力、人才等方面的問題，AI產(chǎn)業(yè)大部分是在燒錢的。

他認為，隨著AI發(fā)展，很多行業(yè)會被改變，大學(xué)也會發(fā)生變化，就像斯坦福大學(xué)隨著硅谷崛起一樣，抓住機會的大學(xué)也會崛起。

他認為同聲翻譯專業(yè)可能需要關(guān)停并轉(zhuǎn)，商科中的一些專業(yè)，包括會計，GPT的能力已經(jīng)可以做到，以后需求會變小，他所在的大學(xué)全校的學(xué)生都要學(xué)人工智能的初級版，是必修掃盲課。人文社科也需要擁抱計算社會科學(xué)，不能簡單做問卷調(diào)查，問卷調(diào)查不能反映社會全部。

他比較重視有交叉的學(xué)科，希望學(xué)生能設(shè)計多個學(xué)科，有基礎(chǔ)數(shù)學(xué)的分析推理能力，另外他很重視物理，OpenAI做AI的年輕人很多是學(xué)物理出身，包括埃隆馬斯克也是如此，可以幫助了解世界。