向江旭：大湾区建AI 2.0全球应用创新生态圈，中国有望赶超ChatGPT

　　

　　向江旭于2023年3月在澳门科技大学演讲。受访者供图

　　向江旭简介

　　澳门产业技术研究院执行院长、境成资本管理合伙人。武汉大学计算机科学学士、中国空间技术研究院计算机应用硕士、美国匹兹堡大学计算机科学硕士。曾任美的集团IoT副总裁兼CTO，之前担任宜信公司CTO、高级副总裁；曾任苏宁云商IT总部执行副总裁兼苏宁技术研究院创始院长，微软亚太研发集团技术战略总监。

　　ChatGPT为何这么牛？ChatGPT 会取代哪些工作？哪些工作不会被 ChatGPT 取代？ChatGPT是炒作、昙花一现还是新时代的开始？国内技术能否赶上ChatGPT？

　　2023年3月，澳门产业技术研究院创始副理事长兼执行院长、境成资本管理合伙人向江旭在澳门科技大学带来两场题为“ChatGPT给普通人和创业者带来的机遇与挑战”的专题演讲，本次活动由澳门科技大学校友会联合总会主办、澳门产业技术研究院合办。同期，向江旭接受记者采访时表示，以港澳为中心，辐射大湾区，呼吁建立下一代AI 2.0（生成式AI）全球应用创新生态圈。

　　

　　ChatGPT 会取代哪些工作？（截图，由ChatGPT生成回答）

　　

　　哪些工作不会被 ChatGPT 取代？（截图，由ChatGPT生成回答）

　　最成功的大型语言模型、最有商业前景的AI技术

　　向江旭认为，当前最成功的大型语言模型，毫无疑问当属ChatGPT，尤其是其新版GPT-4，其厉害之处包括：可接收25000 token 输入；可以由草图生成网页代码；数学能力大幅提升；中文准确度达到80%等等。

　　而生成式 AI，也是“最有商业前景的人工智能技术”。预计 2025年，生成式AI产生的数据将占到所有数据的10%，而2021年生成式AI产生的数据不到所有数据的1%； 2025年，30%的大型组织出站消息将由生成式AI生成；2025年，50%的药物发现与研发将使用生成式AI；2027年，30%的制造商将使用生成式AI，来提高产品研发效率。

　　以药物研发为例，生成式AI从头设计药物，可大幅降低药物研发成本、缩短研发周期。制药公司的AlphaGo时刻也已到来，全球首例完全由AI驱动发现的药物分子AlphaFold2，可精确预测蛋白质三维结构。

　　此外，生成式 AI的内容生成，将带来极佳的广告营销文案，音频、视频、内容自动生成，届时创意梗概、剧本、电影便可轻易产生。

　　还有一个生成式AI应用例子：垂直聊天机械人。比如：零售行业中的智能导购、客服、营销；金融投资行业中的智能投研、智能投顾、智能催收、智能电销等；智能家居中的智能音箱、家庭管家等；个性化聊天机械人：私人助理、个性化数字人/虚拟人(Avatar)、AI being等。

　　与传统聊天机械人相比，ChatGPT不是基于检索（语料库为主），而是基于大预言模型（Large Language Model），按统计生成最佳内容，理解能力更强；ChatGPT生成有逻辑、有层次的答案，有前因后果（原因、过程、结论），其多轮对话、建模能力更加卓越。

　　国内基础大模型与ChatGPT差距巨大，追赶任重道远

　　ChatGPT大火，其内容生成能力惊艳，条理清晰，无所不知。几天之内百万用户，微软投资数十亿美元给ChatGPT产品的公司OpenAI，估值290亿美元，微软Bing集成ChatGPT，微软云Azure提供OpenAI服务，微软Office全面接入GPT-4，宣布Microsoft 365 Copilot，预计5年创收149亿美元。

　　国内各大巨头也是跃跃欲试。百度的文心一言小试牛刀，李开复也亲自筹组Project AI 2.0全新平台和AI-first生产力应用公司。然而，在向江旭看来，国内基础大模型与ChatGPT差距巨大，追赶任重道远。

　　“生成式AI还没有成熟商业模式，如何挣钱？内容插播广告？还没有像搜索广告那样的成熟商业模式，更没有形成产业。这些既是挑战，也蕴含着巨大的机会。”

　　“但不管差距多大，我们必须做自己的大模型。基础大模型国内落后于硅谷，虽然大模型不是一朝一夕能够完成的，但应用创新可以和硅谷同步，甚至反超。产业应用和基础模型平台齐头并进，不能等自己的大模型成熟后再做应用。” 向江旭提出了建议。

　　为什么应用很重要？向江旭解释说：“微软和谷歌对比的例子：微软把GPT和OpenAI变成应用服务，产品化了，让所有人都能用，谷歌则有好技术，但没有产品化，顿时拉开一大截距离。”

　　以港澳为中心，辐射大湾区，建立AI 2.0全球应用创新生态圈

　　具体如何推进中国的AI应用创新呢？向江旭非常看好粤港澳大湾区。“以港澳为中心，辐射大湾区，建立下一代AI 2.0（生成式AI）全球应用创新生态圈，直接调用GPT大模型，学习掌握LLM，打造垂直行业模型、企业模型，尝试各种各样的面向全球的应用创新，In GBA（Great Bay Area）,For Global。既抢占全球应用高地和全球产业应用市场，又可以等日后国内的大模型成熟后，创新应用可以很容易地移植到我们自己的大模型上。”

　　最理想的布局，则是人工智能在全球将有两个创新中心：硅谷（旧金山湾区Cerebral Valley脑谷）做底层技术，粤港澳大湾区做产业应用。

　　讲到港澳地区独特的优势，向江旭认为，首先是是开放的互联网，直接接触全世界的数据。而生成式AI的成功依赖于算力、算法/模型和数据。

　　其次是人才。港澳更容易吸引硅谷顶级技术人才、国内顶级应用人才落地。应让BAT、字节等互联网公司在港澳设AI创新中心、产业研究院，而不是去新加坡，吸引全世界的技术（硅谷）和应用（国内）创新人才，和硅谷和新加坡抢人才。普通技术及应用人才团队则可落地横琴、南沙、前海等其它内地地区。

　　另外还有投资与资本市场。香港和海外的风投（美元基金）和资本市场，可用长期、耐心的钱和全球开放市场培育独角兽。

　　在粤港澳大湾区建立下一代AI 2.0（生成式AI）全球应用创新生态圈应有何具体措施？向江旭建议，首先应鼓励龙头企业、科研机构在港澳设立产业应用创新中心、产业研究院；其次要吸引全球（包含内地）高端技术和产业应用人才；另外配套专项投资基金要跟上。

　　“一天不努力，赶不上GPT”；“人类进入Co-pilot时代，凡事必问ChatGPT”；“AI民主化，全民AI时代的到来，AI+Everything”……向江旭以通俗易懂的语言描述AI 2.0时代的到来，这些调侃也不免令人感到些许担忧。最后，向江旭告诉记者：“你的竞争对手不是 AI，而是掌握了 AI 技术的人。”

　　（原标题《向江旭：大湾区建AI 2.0全球应用创新生态圈，中国有望赶超ChatGPT》）

　　编辑 关越 审读 刘春生 二审 钟诗婷 三审 王越胜