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- 发布日期：2024-01-27 07:03 点击次数：65
下半年，大模型将更加注重垂直应用和生态发展。
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大模型诞生已经一年多了。在人工智能大模型的浪潮下，各大科技企业纷纷推出自己的大模型产品。同时，各行业企业也高度重视大模型，其他行业的一些企业也跨境布局大模型相关产品。
如果各大厂商纷纷推出大型产品，形成“百模大战”局面，这是大型产品“战役”的上半年，那么这场“战役”的下半年将更加注重大型产品的垂直应用和生态发展。
01
从通用大模型 到行业大模型
根据《北京市人工智能产业大模型创新应用白皮书(2023年)》，截至2023年10月，中国参数超过10亿的大模型厂商和高校共有254家，分布在20多个省市/地区。商业咨询机构爱分析报告称，2023年中国大模型市场规模约为50亿元，预计到2024年将达到120亿元。
显然，2024年，大模型将继续其火热现象，进一步渗透到各行各业的数字化进程中。
大型模型的真正价值在于行业应用的实施。从行业对大型模型的认知来看，绝大多数人对大型模型相关产品的发展观点与互联网相似——消费水平只是一个开始，产业水平的价值更大。然而，就像互联网一样，消费互联网发展迅速，甚至接近“上限”；近年来，在政策引导和数字技术的推动下，工业互联网逐步发展和加快。
大模型的发展类似于互联网的发展。回顾过去的2023年，除了ChatGPT，以ChatGPT为代表的语言大模型发展迅速。、此外，许多国内制造商也进行了布局，包括华为、阿里巴巴、百度、京东、科大讯飞、商业汤等许多科技公司也积极布局，推出了自己的大型产品。
然而，回顾这些大型产品，它们大多集中在C端，即终端用户的产品，为用户提供办公和生活辅助。
然而，根据IBM商业价值研究所最近发布的研究报告，四分之三的受访首席执行官认为，部署先进的生成人工智能将为企业带来竞争优势。
大型模型的真正价值是：工业侧应用的实施，即工业级大型模型产品成熟度的提高。根据市场研究机构的预测，到2025年，全球生成人工智能市场将达到100多亿美元。其中，企业生成人工智能市场将占据相当大的份额，成为最大的应用领域之一。
大型行业模型是指针对特定行业或领域的大型模型，对特定领域的任务进行优化和定制。与一般的大型模型相比，该行业的大型模型具有更强的专业性和更好的性能。然而，在行业大型模型的发展过程中，与一般的大型模型也存在许多差异。
目前已知的主要区别是，行业大模型不仅需要一般的语料库，还需要不同行业、不同场景的专业语料库。中国数字副总裁李刚曾告诉钛媒体，大型行业模式具有很强的专业性，需要大量的行业专业知识库。”目前，该行业知识库的语料需要控制在20%，不多不少。“超过20%的李刚强调，训练出来的大模型可能‘不会说话’，造成沟通障碍；不到20%，没有行业专业性。”
02 医疗、法律、金融等行业
率先落地 目前，行业级大型模型仍处于发展的初级阶段。虽然许多企业已经推出了大型行业模型，但其应用程序还不成熟。从目前各行业大型模型的应用现状和发展趋势来看，医疗、金融、法律等行业正率先实施相对成熟的行业级大型模型应用。
智能源研究院大模型行业应用负责人周华曾告诉钛媒体，现阶段容错性高的一般领域大模型成熟度高，可以在智能客服、文档处理等方面发挥更多的辅助作用，以及一般领域的文生图应用，以及通过检索增强技术缓解一些幻觉问题的专业领域应用，都是企业较好的应用场景。
巧合的是，IEEE标准协会新标准立项委员会副主席、IEEE数字金融与经济标准委员会主席林道庄也有类似的看法。林道庄表示，目前大型模型的应用主要集中在“三产”（服务业），重点是帮助他人更快更好地服务他人，行业级大型模型也有望率先在服务业相关领域实施成熟度较高的应用。
从目前的发展现状来看，金融、医疗、法律等是行业大模型发展较快的行业。
在金融业方面，2023年3月，彭博社首次为金融业推出了大型语言模式BloombergGPT，引起了市场对金融垂直领域大型模式的关注；6月，哥伦比亚大学和上海纽约大学推出了FinGPT 。
在中国，同年7月，华为发布了一个新的盘古模型，金融业模型是几个行业的通用模型之一；同年9月，蚂蚁集团正式发布了自主研发的“蚂蚁基础模型”和在此基础上定制的“蚂蚁金融模型”。
虽然许多具有大型模型能力的公司正在积极布局金融业的大型模型产品，但基于金融业的特殊性——对安全合规的高要求，大型模型在金融业仍需要时间才能完全成熟。
张金曾告诉钛媒体，金融业不同于其他行业，其监管要求很高。从技术上讲，贷款审计等业务实际上具有初步实施的技术能力，但由于安全合规的要求，大型模型只能在解放生产力方面发挥辅助作用。
目前，大型模型在金融业的应用主要集中在风险评估和管理以及知识地图平台的建设上。在风险评估方面，大型模型可以通过分析大量的历史数据和实时信息来预测市场风险和评估信用风险，为金融机构提供更准确、及时的风险管理决策支持。
另一方面，金融机构可以在提高效率的同时，将大模型与知识图谱平台相结合，用大模型代替NLP技术，JSCJ长晶CJ(JCET长电)科技 提高风险控制水平。
林道庄告诉钛媒体，除了预计今年金融业将出现相对成熟的应用场景外，医疗、法律咨询、教育培训、娱乐等风险要求较低、服务偏好的行业预计今年将实施更成熟的应用场景。“2024年，大模型将在一些辅助验证、风险和精度要求较低的行业实施。通过大模型辅助人类工作，更多的人可以享受到更好的服务。但是代替人的能力还远远不够。林道庄强调。
以医疗行业为例，通过行业大模型对大量医疗数据的研究和分析，可以自动识别病变特征，协助医生诊断疾病，提高诊断准确性和效率。对此，林道庄表示，目前我国医疗资源短缺，很多人排了很长时间的队看病，医生也很忙。在大模型的帮助下，可以帮助医生快速识别x光片、CT等病历，从而大大提高医生的工作效率，减少患者的等待时间。“对于医疗、法律、翻译服务等信息或能力严重不对称的行业，大型模型的干预将大大提高服务提供的效率，促进服务流程的标准化。林道庄强调。
除了“提高效率”外，大型医疗行业的实施还可以帮助患者和医院实现“降低成本”。通过自动化和智能化的医疗辅助系统，可以降低医疗成本，提高医疗服务的效率和质量。
另一方面，医疗行业的大型行业模式也可以帮助医生优化治疗方案。通过对患者病情、病史、药物过敏等情况的大模型综合分析，为医生提供更全面、更个性化的治疗方案，提高治疗效果。
林道庄认为，行业大模型可以带头垂直行业有一个共同的知识密集型行业，“行业大模型可以带头行业可以通过知识密集型提供价值，”林道庄指出，“在某种程度上，通过知识收集、知识管理，实现辅助生成内容，提出决策建议，而不是取代目标。”
除了医疗、金融等行业，大模型在工业、制造业等行业的落地还需要时间。在这方面，周华告诉钛媒体，在这个阶段，大型模型的主要能力或反映在文本、文档处理、一般聊天和简单的专业问答，以及一般视觉问答和生成，对于逻辑推理要求和专业语言领域的准确性，涉及学科和工程相关图片、视频识别专业视觉领域，以及“文学视频”能力仍需要技术迭代，“这种具有多模态能力的大型模型产品仍然难以应用于行业侧，”周华说，“2024年，多模态模型将成为大型模型领域主要制造商竞争的焦点。随着多模态模型成熟度的不断提高，会有更多的行业应用场景。而且随着多模态模型成熟度的不断提高，会出现更多的行业应用场景。
03
安全依然“不容忽视”
在应用行业大模型的过程中，企业也会遇到很多问题。除了大模型的“幻觉”，最大的问题之一就是安全。
自互联网出现以来，数据安全一直是所有参与者共同关注的焦点，AIGC时代也是如此。大模型不仅给我们带来了更多的便利，提高了效率，也给我们带来了日益严峻的安全挑战。 目前，数据已成为企业乃至国家的重要资产，数据安全、隐私保护等问题也成为各行业企业关注的焦点 Security 根据发布的《2023年数据泄露成本报告》，仅数据泄露一项，2023年全球数据泄露平均成本达到 445 与过去相比，1万美元创造了该报告的最高记录 3 年均增长 15%。 随着大型相关产品的实施，数据安全必然会面临越来越大的威胁。IEEE调查显示，2024年将出现其他更具威胁性的网络安全问题，包括勒索软件攻击(2024年37%，2023年30%以上)、网络钓鱼攻击(2024年35%，2023年25%以上)和内部威胁(2024年26%，2023年19%以上)。 从目前的技术发展来看，AIGC主要从恶意软件/网络攻击、分布式拒绝服务攻击、网络监控和隐私侵权三个方面给网络安全带来更大的挑战；另一方面，企业也面临着数据泄露、数据篡改/伪造等数据安全的挑战。
林道庄认为，虽然在人工智能时代，企业面临着更大的网络安全和数据安全挑战，但在这个过程中，企业也可以充分利用人工智能预警、防御的能力，“通过人工智能自动学习识别，预测一些潜在风险，并自动隔离这些风险，”林道庄说，“通过人工智能，让企业防火墙具有更强的适应性。” 事实上，在安全领域，许多主要制造商已经试图将AIGC能力集成到安全产品和解决方案中。例如，云起无限于2023年底发布「SecGPT」据了解，360智脑大模型于2023年9月开放，该模型是中国第一个本地安全模型；腾讯安全在混合元大模型的基础上进行安全知识语料库二次培训，创建腾讯云人工智能安全助理... 的确，AIGC就像一把“双刃剑”。另一方面，基于AIGC技术的网络攻击和对数据安全的威胁也会越来越大。
对于几乎所有的企业来说，在选择应用数字技术时，所有的前提都是安全的。在享受AIGC带来的技术红利的过程中，考虑安全也将成为AIGC发展的重要轨道。
审核编辑：黄飞
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