青年报·青春上海记者 刘昕璐 

如果2023年是属于大语言模型的一年，那么2024年，以Sora为首的多模态大模型，或许将带我们走向更超乎想象的远方。将心中所想的文字直接变成视频，过去的幻想正无限接近现实。在复旦大学管院信息管理与商业智能系助理教授李文文看来，即便尚未对公众开放，由OpenAI发布的Sora已经在短短几天超越“GPT”们，成为大众讨论度最高的AI界“新晋顶流”。“AIGC产品在以UGC为核心的平台上惊艳亮相，可能是AI时代的一个重要转折。”对于Sora带来的影响力，以及AI大模型领域的未来发展前景，李文文老师分享了她的最新观察。

李文文认为，这将重新定义人类与AI的交互关系，“真实”与“虚拟”的边界将愈发模糊。同时，人与AI之间的新交互与新关系也会随之而来。“我认为，对于个体而言，技术进步虽然带来了不少挑战，但也提供了新的机遇。与其盲目担忧工作被取代，不如思考我们应该如何定位自己，如何适应AI时代，如何将技术为我所用。”

在她看来，换一个角度来看，AI中的“A”可以解读为assistance和augmentation，AI应该作为人类的“辅助”“增强”工具，而不是替代工具，或者说，AI应该是人类的工作伙伴。“AI的意义在于让更多人从简单重复的劳动中解脱出来，以更高的效率去创造更大的价值。当自然语言的交互模式极大降低了AI技术的应用门槛，任何人都能够简单地使用AI辅助自己的工作。例如，Sora让视频制作更加简单高效，让更多人将自己的想法转化成生动的视频，也可以让人们更加聚焦于创意和故事本身，所以，未来基于Sora的U-AIGC可能会越来越多。”

当然，目前的AI工具精细度仍然有限，因此，如何高效地与AI沟通，将是未来我们必须学习和具备的技能。对此，李文文指出，精细度包含两个方面：一是通过自然语言交互传达指令的精细度，二是AI理解并实现指令的精细度。而且，AI能否完全理解并且实现用户提出的每一个指令细节依然存疑。以GPT为例，如果给出一个较为复杂的指令，有时候GPT就会“自主”忽略指令中的几个细节要求。

那么，中国科技企业“逐浪”还是“造浪”？李文文表示，从ChatGPT到Sora，大模型为科技公司不断带来充满前景的新赛道。去年仅8个月内，中国就诞生了238个大模型，几乎一天一个。然而，当ChatGPT拉高了用户和市场对于大模型性能的要求后，训练大模型将意味着投入更多人力、算力和数据量，以提升模型性能，满足用户需求以及市场的期待。

李文文观察到，以往人工智能领域有着浓厚的开源氛围，大家乐意把最新的模型代码分享到GitHub这类网站上，所以其实AI创业的门槛并不是非常高，因为核心技术和模型都是公开的，只需要稍微修改一下模型，拿自己的数据训练一下，就能得到一个新的垂直领域的AI产品。现在，闭源的大模型使得科创企业不得不思考另一个问题：自研大模型还是使用已有大模型聚焦垂直领域应用？

“纵观全球的大模型发展格局，中国企业在这场大模型竞赛中一直处于追随者的位置。尽管追上头部的大模型产品比较困难，但我们的科创企业必须要追赶，而且需要考虑如何解决两个非常大的挑战。”李文文认为，首先是算力问题，其次是数据问题。未来，大模型市场还可能会出现比较显著的马太效应，头部的两三个大模型产品会占据绝大部分市场。

“所以，国内企业一定要在大模型发展的初期持续发力，努力追赶。我们期待中国的科创企业能够在核心技术和前沿技术研发上投入更多精力，从而在大模型以及人工智能领域具备更强的竞争力。”李文文说。

青年报·青春上海记者 刘昕璐

编辑:张红叶

来源:青春上海News—24小时青年报