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时间：2024-06-08 22:20:28来源：互联网
蔡崇信：对于我这个非人工智能领域的人来说，坐在此处谈论它就像是班门弄斧。但请允许我以门外汉的视角，尝试解读这一前沿科技。我们的观众中不乏有人工智能领域的精英，他们日复一日地致力于相关研究。然而，对于像我这样的门外汉而言，理解人工智能的一个直观方式，便是观察当前它如何聚焦于大语言模型。这些模型试图模拟人脑，以实现接近人类智能的机器智能。
这一过程犹如我们教育孩子。想象一下，你将孩子送入小学、初中、高中，直至大学，他们最终可能获得博士学位，甚至多个领域的博士学位。这正是大语言模型竞赛的实质。当人们竞相展示各自的大语言模型时，他们其实是在说：“我有一个拥有三个博士学位的孩子，他在生物学、数学、心理学等领域都很精通。”
关键在于，如果我们从教育孩子的角度来理解人工智能和机器智能的训练，就会意识到，培养一个优秀人才需要漫长的过程——从小学到大学毕业通常需要16年，甚至更久，他们还可能继续深造，攻读研究生、博士学位。然而，令人惊叹的是，我们仅仅用了三四年的时间，就让大语言模型在知识和某些数学计算方面达到了与人类相当的水平，甚至在某些方面达到了博士生的水平。这种进步的速度之快，既令人感到害怕，又让人觉得不可思议。
阿里巴巴在人工智能领域有三种不同的参与方式。首先，作为一家科技公司，我们深信机器智能将不断进步，机器将变得越来越聪明。当前，很多人都在谈论通用人工智能（AGI），即达到通用智能的理想状态。我们坚信，虽然究竟实现取决于对AGI的不同定义，但未来的某一天，我们必将拥有具备AGI特性的机器。就像某些孩子，他们可能物理学的非常好，而人工智能也将同样擅长物理。但如果你让它们一天内交10个朋友，人工智能可能做不到。所以在某些方面，机器甚至可能比人类更聪明，但在其他方面却还是不如人类。
我们坚信AGI的愿景，并相信人工智能会持续提升。如今，随着“扩展定律”的提出，我们更加确信，通过不断增加数据资源和计算能力，大语言模型在性能上的提升将呈现超线性的增长趋势。这是一个惊人的现象，因为它意味着只要持续为机器提供数据，其智能水平就能不断提升。
数据之于机器，就如同食物和书籍之于人类，是成长和进步的关键。在这样的理念指引下，阿里巴巴已经开发出了名为“通义千问”的大语言模型。这款模型在中国处于领先地位，并在全球范围内展现出强大的竞争力。它是云计算与人工智能完美结合的产物，也是我们追求智能发展愿景的究竟实践。
其次，我们拥有蓬勃发展的云计算业务。在业界，阿里巴巴可能是极少数同时拥有强大人工智能业务和领先云计算业务的公司之一。深入剖析行业格局，你会发现微软与OpenAI虽建立了紧密的合作，但两者的独立地位意味着他们未来可能会分道扬镳。微软实际上并未拥有自主的人工智能开发能力，他们基本上将这项工作外包给了OpenAI。亚马逊在云计算领域虽有所建树，却缺乏自主研发的大语言模型。Meta尽管推出了开源的大语言模型Llama，但其在云计算方面尚未建立起坚实基础。唯一在云计算和人工智能领域均具备竞争力的美国公司是谷歌，但它在这两项业务中的排名均为第三，一些人认为谷歌在某些方面可能还无法与OpenAI匹敌。
而阿里巴巴则独树一帜，我们不仅在云计算领域处于领先地位，更在人工智能领域展现出了强大的竞争力。这种人工智能与云计算的紧密结合至关重要，因为任何使用我们人工智能服务的人——无论是通过开源版本还是专业版API访问——都离不开强大的云计算能力的支持。
此外，我们还建立了全球最大的开源人工智能社区ModelScope，汇聚了众多其他公司的开源人工智能技术。当用户在我们的社区内使用这些开源人工智能工具时，他们自然需要计算资源，这正是我们云计算收入得以增长的重要推动力。事实上，上一季度我们的人工智能业务在云计算中的收入实现了三位数的增长，这无疑证明了人工智能与云计算结合的巨大潜力。
我们参与人工智能的第三种方式是将其广泛应用于垂直领域。我们坚信，在多个垂直领域中运用人工智能技术至关重要。以电子商务为例，通过人工智能，我们能够更精准地推荐消费者购买哪些产品。例如，当你想要为朋友选购生日礼物时，人工智能可以帮助你挑选出最合适的礼物。同样，在虚拟试衣间体验中，人工智能能模拟出衣物在你身上的效果，帮助你判断衣物是否适合。
