中国工程院院士邬贺铨:AI 正在从模型层走向“智能体”,具身智能不等于AGI|钛媒体AGI
来源:钛媒体
中国工程院院士邬贺铨
钛媒体App 11月26日消息,昨日(25日)度小满总部举行的“中关村博士后学术交流论坛”上,中国工程院院士邬贺铨在演讲中表示,AI 大模型的落地应用正在从“模型层”走向智能体(AI Agent)。
邬贺铨认为,AI智能体具有记忆、规划、工具、行动能力,有了AI智能体,可以代替人完成一些任务,同时能够让端侧设备、行业、空间计算、智能驾驶、信贷管理、“具身智能”等领域都拥有通用 AI 能力。他强调,有了具身智能不等于通用人工智能(AGI)的到来。
“上云仅是大模型落地的重要环节,但并不是唯一的环节。上云不能完全解决大模型落地,还需要下沉到智能终端。”邬贺铨表示,现在全世界统计换手机达到3年半时间以上,“如果终端能够自我生成文生图、文生视频,会带动手机的更新迭代,会带动新型现代服务业的发展,终端可以有很多应用,可以离线运行、低成本、低时延、高隐私、个性化。”
今年80岁的邬贺铨,出生于广东广州,是中国光纤传送网与宽带信息网专家,重庆邮电大学名誉校长,曾任中国工程院副院长。1999年,邬贺铨当选为中国工程院院士。与此同时,目前,邬贺铨还担任中国互联网协会专家咨询委员会主任。
邬贺铨认为,现在基础AI大模型开源以后挺好用,但要用在行业层面,大模型还是有一定局限性,所以需要把基础大模型变化很多具体的行业应用场景模型,方案包括MaaS上云+数据微调,训练出自身的场景模型,或者是在端侧接入 AI 智能体。
“Agent智能体和一般的大模型有什么不同呢?一般来说,输入提示词,内容简单,任务简单,大模型根据已经训练好的数据,可以快速给出一个回答,但这个回答不一定那么精准,或者说不一定是符合常规,也可能出现‘幻觉’,答非所问,稍微复杂一点的问题就比较难了,取决于提问的水平,如果问的不好,不见得得到很好的回答,大模型只支持一问一答。而AI 智能体则是通过‘一问’,将任务分解,中间通过推理、调用外部工具、外部知识和外部模型,不断反复迭代,建立形成‘思维链’。所以大模型本身是一种快思考,能够快捷回答,但是可能快了就不见得准确,而AI智能体经过反复迭代,有思维链,虽然会有一点延迟,但还是能够输出比较合理的解答。”邬贺铨表示。
邬贺铨坦言,AI 智能体不仅依赖预先编好的数据,而且可以自我学习,如果我们把大模型比喻成“智能手机的操作系统”,而智能体相当于上面的苹果App Store商店,产生很多应用,可以代替人的工作。无论是智能驾驶、工业AI,还是空间计算、信贷安全服务,AI智能体都可以发挥关键作用。
邬贺铨指出,金融机构需要重视 AI 技术应用。相对于智能客服、AI智能体助手,风控、信贷决策、投资决策很重要,AI 需要用到金融领域解决复杂的金融问题,这种挑战甚至比用在工业场景还要难。而度小满能够把风险指标提出到40多万维度,从而降低了25%的信贷风险,所以从这些能力来讲,AI的金融应用走在了前面。
邬贺铨强调,当前 AI 的幻觉、可解释性依然存在,同时,怎么扩展获客和小微企业数据,所有的信贷方面临一个怎么获得客户诚信记录等问题,将未来金融 AI 技术带来的落地挑战。因此,邬贺铨建议,信贷企业之间可以合作共建一个可信的数据空间。
“比如,度小满有数据,谁都想用对方客户的数据,都担心自己的数据交给对方,泄密保护用户的隐私,建立一个数据砂箱,放到里面来,谁都可以融合计算,得到结果,但是不能把原始数据拿出去,可以互相交换诚信记录,更好的获得真实理解。”邬贺铨称。
邬贺铨(图左)、度小满CTO许冬亮(图右)
度小满CTO许冬亮在会上表示,2023年5月,度小满开源了国内首个千亿级参数中文金融大模型“XuanYuan-70B”,即度小满“轩辕”金融大模型;2023年12月,度小满“轩辕”大模型通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案,并面向百余家金融机构开放试用。截至目前,度小满已经开源发布的全参数模型矩阵达19个,可以满足不同金融领域开发者需求。
“我们坚持金融大模型的持续开源,希望可以降低金融机构应用大模型的门槛,让金融可以更有效率地服务实体经济。”许冬亮发布开源大模型“轩辕3.0”,他称在金融事件解读、金融业务分析、投研应用能力和风险管理等测量维度上超过了GPT-4o。
(本文首发于钛媒体App,作者|林志佳,编辑|胡润峰)
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