加速狂奔的人工智能

Gartner估計，到2025年，超過10％的數據將由人工智能生成，這預示著一個新時代——“賦能時代”的到來。

人工智能（AI）大模型領域迎來了大爆發，各家應用有百花齊放之勢。

先是去年11月，OpenAI推出ChatGPT，今年3月15日新一代語言模型GPT-4上線，驚艷眾人。僅隔一天，3月16日，百度高調發布人工智能大模型項目“文心一言”。3月21日，大洋彼岸的谷歌宣布推出人工智能大模型Bard測試版，正式開放訪問權限。4月11日，阿里云峰會上，阿里大模型產品“通義千問”正式發布，阿里旗下所有產品也將全線接入“通義千問”，進行全面的升級改造。

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一時間，生成式人工智能風光無限，業內放言：人工智能很可能成為繼機械化、電氣化、信息化之后的新一輪技術革命的標志性技術之一。Gartner估計，到2025年，超過10％的數據將由人工智能生成，這預示著一個新時代——“賦能時代”的到來。

未來市場潛力無限

生成式人工智能帶來了AI領域的一次狂飆。此前，人工智能使用模式檢測或遵循規則來幫助分析數據和作出預測，生成式人工智能則通過創建類似于模仿人類的學習歸納與演進創造，將人工智能從工具躍升了一個能級，成了接近“同行者”的角色。

生成式人工智能可能會創造出一種更為深刻的人機關系，甚至比云計算、智能手機和互聯網所帶來的影響還要大。德勤全球人工智能研究院發布的研究報告《生成式人工智能對企業的影響和意義》顯示，到2032年，生成式人工智能市場規模將達到2000億美元，占據人工智能支出總額的約20%，比目前的5%高出許多。換言之，未來十年這一技術市場規模可能每兩年就會翻一番，有著巨大的經濟影響潛力。

麥肯錫的最新調研顯示，近5年全球范圍內企業的AI使用率大幅提升，2022年全球約有50%的公司部署了AI，遠高于2017年的20%。5年前，約有40%的公司對AI投入了超過5%的總預算，而2022年已有超過一半的公司有此投入比例。可以說，各行各業對于AI的重視程度與日俱增。采用人工智能技術的公司數量也出現了平穩期。無獨有偶，斯坦福大學今年4月發布的數據驅動報告《2023年AI指數》給出了相同的數據結果：2017年至2022年間，采用人工智能的公司比例翻了一番，直到最近，該數據趨于平穩，約為50%～60%。

在投資方面，AI領域的投資額在快速上升。《2023年AI指數》顯示，與2013年相比，2022年人工智能的私人投資額增加了18倍。IDC發布的數據顯示，2021年，全球在AI方面的IT投資總額為929.5億美元，預計2026年將增加至3014.3億美元，復合年均增長率約為26.5%。

作為人工智能領域的疾行者，中國在AI領域的快速發展居于全球前列。這從研發數據便可窺得一二。據尚普研究院發布的數據，2011—2021年全球人工智能專利申請數量呈現先升后降的趨勢。按地區分布看，2011—2021年中國、美國和日本累計申請人工智能專利數量最多，中國位居世界首位，累計持有專利數量191萬個。在投資方面，IDC預測2026年中國AI投資將達到266.9億美元，約占全球投資的8.9%。

中商研究院發布的數據顯示，2021年我國人工智能行業市場規模達1987億元，2017—2021期間年均復合增長率為58.1%，預計2023年我國人工智能市場規模將達3043億元，整體平穩向好。按照應用領域，我國人工智能可分為視覺人工智能、決策類人工智能、語音及語義人工智能等類別。艾瑞研究院發布的數據顯示，視覺人工智能市場占比最高，達43.4%；決策類人工智能、語音及語義人工智能，占比分別為23.7%、18.1%；其他類人工智能占比14.8%。

新發展帶來更多產業機遇

工業質檢、零件計數、自動駕駛、語音交互……人工智能在產品研發、服務升級、商業模式創新等方面為企業帶來切實成效，各式各樣的人工智能應用進入生產生活、服務千家萬戶。

在供需兩側的共同推動下，技術創新成果開始大規模地從實驗室研究走向產業實踐，人工智能產業化進程加快。根據中國信息通訊研究院發布的最新數據測算，2022年我國人工智能核心產業規模達到5080億元，同比增長18%。

隨著新技術不斷涌現，人工智能產業化的路徑也逐漸清晰。近幾年，國內外廠商紛紛加碼巨量模型的投入與研發，讓人工智能產業落地找到了新的方向。

新藥研發就受益于此。華為云盤古藥物分子大模型是由華為云聯合中國科學院上海藥物研究所共同訓練而成的大模型，可以實現針對小分子藥物全流程的人工智能輔助藥物設計。西安交通大學第一附屬醫院劉冰教授團隊利用該大模型成功研發出一種新的“超級抗菌藥”，它有望成為全球近40年來首個新靶點、新類別的抗生素。借助大模型，先導藥的研發周期從數年縮短至1個月，研發成本降低70%。

聯想集團首席技術官芮勇認為，大模型的特點可以概括為“一大三多”：“‘一大’是指參數規模大，是千億參數級別的超大型人工智能模型；‘三多’是指利用多來源、多模態、多任務的互聯網海量數據進行訓練。”

“大模型并不是炫技，它更多源于人工智能產業發展的現實需求。”浪潮信息副總裁劉軍指出，人工智能應用場景已經從碎片化過渡到深度融合的一體化，在算法模型方面，巨量模型將會成為人工智能算法規模化創新的基礎。

隱憂與思考

AI技術日新月異，全社會都看到其在生產領域的巨大潛力和價值，但同時也不免讓人產生一絲恐懼和不安。皮尤研究中心開展了一項關于美國人對人工智能看法的調查。調查結果顯示，45%的人表示對人工智能在日常生活中的使用感到喜憂參半，37%的人表示他們感到擔憂多于興奮。只有18%的人感到興奮而不是擔憂。在主要的憂慮中，74%的人表示非常或有點擔心人工智能被用來為人類作出重要決定，75%的人對人工智能被用于了解人們的想法和行為感到不安。

除此之外，人們也會擔心人工智能會不會帶來一波“失業潮”。據投資銀行高盛（Goldman Sachs）發布的報告，隨著人工智能技術的突破，預計全球將有3億個工作崗位被生成式AI取代。同時有國內媒體報道，AI的快速發展已經對企業招聘產生明顯影響，包括游戲原畫、美術設計等崗位數量正在收縮，部分外包類團隊已有裁員計劃，但目前尚未有大規模失業的情況出現。

每一輪科技革命似乎都會引發“新技術會否引發失業”的隱憂，但人類社會總是會用“進步”的答案證明這樣的擔憂是多余的。隨著AIGC（人工智能生成內容）撞開新時代的大門，新一輪就業結構調整已不可避免。

盡管如此，我們也無需太過高估人工智能對就業沖擊的烈度。即便人工智能會對職業結構產生一定的影響，但同時也會催生大量新的用工需求，產生新的職業。有報告顯示，近兩年AIGC領域崗位數量呈井噴式增長。2021年是AIGC人才招聘需求增長爆發期。2021年1—2月，AIGC領域崗位數量同比暴增281.88%。隨著ChatGPT走紅，今年1—2月AIGC人才招聘需求數量同比上漲31.3%，創歷史新高。未來，社會對圖像識別、算法研究、深度學習等崗位必然會產生大量需求，這都是人工智能產生的就業新機會。

站在浪潮之巔，我們更多需要關注的是如何駕馭新技術，實現更好的未來。