Li Yanhong: ビッグモデルが世界を変えようとしている、そして 10 年間の仕事の 50% は即時ワードエンジニアリングになるでしょう

著者: 趙英

画像の出典: Unbounded AI ツールによって生成

5月26日、百度の創業者、会長兼最高経営責任者（CEO）のロビン・リー氏は、2023年中関村フォーラムで「大型モデルが世界を変える」と題した講演を行い、次のように述べた。コア人工知能の新時代、大型モデルが人工知能を変え、大型モデルが世界を変えようとしています。

最近、人工知能が再び人間のイノベーションの焦点となっており、人工知能が焦点となっている理由は、**Li Yanhong 氏は、この大きなモデルが全世界の人間の認知を圧縮することに成功し、その道筋が見えるようになったと考えています。一般的な人工知能を実現します。 **

同時に、李燕紅氏は、この大規模モデルは実体経済に深く組み込まれ、数千の産業に力を与え、中国経済が次の黄金の30年を生み出すのに役立つだろうと指摘した。将来的には、すべてのアプリケーションがビッグ モデルに基づいて開発されるようになり、すべての業界が独自のビッグ モデルを持つ必要があります。

大規模モデルが人工知能をどのように変えることができるかについて、ロビン・リー氏は、まず大規模モデルが人間とコンピューターのインタラクションを再定義し、自然言語による人間とコンピューターのインタラクションがプロンプトワードに革命をもたらすだろうと指摘した。将来、あなたの給与レベルは、コードが適切に記述されているかどうかではなく、プロンプトの言葉が適切に記述されているかどうかによって決まります。 10 年後には、世界中の仕事の 50% がプロンプト ワード エンジニアリングになるでしょう。質問することは、それを解決することよりも重要です。 **第二に、ビッグモデルはマーケティングと顧客サービスを再定義します。第三に、大規模なモデルは AI ネイティブ アプリケーションを生み出します。

人工知能が急速に発展する一方で、そのリスクも注目されています。李燕紅氏は、コントロールの喪失を防ぐためには、先進的なAI技術を持つ国々が協力して、人類運命を共有するコミュニティの高みからルールを策定する必要があると述べた。 ** ルールの策定に参加するには、まずポーカー テーブルに行って発言する権利を獲得し、世界大会へのチケットを取得する必要があります。 **

以下はスピーチの書き起こしです:

著名な指導者および著名な来賓の皆様、こんにちは！

2023年中関村フォーラムに参加できることを大変うれしく思います。中関村フォーラムは、世界的な科学技術イノベーションの交流と協力のための国家プラットフォームです。今日私が共有するトピックもイノベーションに焦点を当てています。テーマは「大型モデルが世界を変える」です。

最近、人工知能が人類のイノベーションの焦点として再び注目されており、第 4 次産業革命が到来しており、この革命は人工知能によって特徴付けられると認識する人が増えています。

なぜ注目されているかというと、この大規模なモデルが人間の全世界の認識を圧縮することに成功し、一般的な人工知能を実現する道筋が見えてきたからです。

現在、私たちは新たな出発点にいます。これは大型モデルを中心とした人工知能の新時代です。大型モデルが人工知能を変え、大型モデルが世界を変えようとしています。

**なぜ大規模なモデルが人工知能を変えると言えるのですか? **

大きなコンピューティング能力、大規模なモデル、および大規模なデータにより、「インテリジェンスが出現」します。知性の出現とは何ですか?かつての人工知能は、私が機械に学んでほしいスキルをすべて機械に教えるというものでした。教えられた人はそうするかもしれませんが、教えられていない人はそうではありません。大型モデルの「インテリジェントな出現」の後、これまで教えられていないスキルも学習するようになる。

同時に、人工知能の発展の方向性は、識別型から生成型へとなっています。差別とは何ですか？検索エンジンは典型的な判別手段です。ジェネレーティブとは何ですか?文学の創作、レポートの作成、ポスターの描画などに AI を使用することは、生成的なものです。

生成AIは作業効率を大幅に向上させます。一部の研究機関は、今後 10 年間で知識労働者の効率を 4 倍に高めることができると考えています。

**ビッグモデルは人工知能をどのように再定義しますか? **

まず、大規模モデルは人間とコンピューターの相互作用を再定義します。過去数十年間で、人間とコンピュータの対話方法は 3 つの変化を遂げました。

たとえば、私が大学や大学院に通っていたとき、コマンド ラインが主な作業インターフェイスでした。コマンドを入力すると、望ましい応答が得られます。当時はとても効率的だと思いましたが、ほとんどの人はこのような操作ができません。

人間とコンピュータの対話のより簡単な方法は何でしょうか?グラフィカル ユーザー インターフェイス (GUI) です。

マウスを使用してメニューをレイヤーごとにクリックするだけです。この方法は最初の方法よりもフレンドリーで、少なくとも多くの人が理解できますが、それでも最も自然な対話方法ではありません。

人工知能の誕生により、私たちは自然言語を使用してコンピューターと対話できるようになります。

たとえば、「4月に、うちの会社のどの製品の粗利率が感染症流行前の水準を上回っているか？」を確認したいのですが、この件については、以前は私のアシスタントが確認するのに半日と1日かかったかもしれません。今日、コンピューターがあなたの自然言語を理解すれば、1 秒以内にフォームを作成できます。

自然言語による人間とコンピュータの相互作用は、即応性のある言葉に革命をもたらします。つまり、将来のアプリケーションは、自然言語によるプロンプトワードを通じてネイティブ AI アプリケーションを動員することで実現されます。これは、将来、あなたの給与レベルは、コードが適切に記述されているかどうかではなく、プロンプトの言葉が適切に記述されているかどうかによって決まることを意味します。

私は、10 年後、世界中の仕事の 50% が即時 Word プロジェクトになるだろうと予測しました。質問することは、それを解決することよりも重要です。私たちの教育では、子どもたちに、ただ解決するだけではなく、質問することを教えます。

第二に、ビッグモデルはマーケティングと顧客サービスを再定義します。

顧客とのコミュニケーションに最適な方法を持っている人が顧客を所有することになります。この原則は大型モデルが登場する前に確立されていましたが、大型モデルでは、たとえ 70 億人の顧客がいたとしても、各顧客には、すべてを知ってサービスを提供する専属のアシスタントが年中無休で 24 時間常駐することができます。

第三に、大規模なモデルは AI ネイティブ アプリケーションを生み出します。

AI時代のネイティブアプリケーションとはどのようなものなのでしょうか？たとえば、DoNotPay は AI を使用して訴訟の提起や法的文書の作成を支援するアプリケーションで、支払うべきではなかったお金を取り戻すのに役立ちます。 Jasper は、企業や個人が Al を通じてマーケティングや宣伝用のコピーを作成するのを支援するアプリケーションです。 Speakは韓国語を学習するための外国語アプリです。大きなモデルはマンツーマンの教師となり、子どもたち一人ひとりに合わせた個別教育を提供します。

また、Baidu はすべての製品、サービス、ワークフローを AI ネイティブの考え方で再構築しています。たとえば、当社の Ruliu インテリジェント ワーク プラットフォームを使用すると、すべての従業員に豊富な専門知識とリアルタイムの応答を備えた作業アシスタントを付けることができます。対話理解機能により、チャット記録のインテリジェントな要約を実現できます。同僚は「びっくりしました」「当時の私にそれがよくわかりました」とコメントしました。

業界では「大型モデルの時代が到来し、どの製品もやり直す価値がある」と言われています。しかし、実際にそれをやり直すのは誰でしょうか？ Baidu は、統合やアクセスではなく、すべての製品をやり直し、リファクタリングを行う最初の企業になります。

3月16日、Wenxin Yiyanがリリースされ、Baiduはグローバルテクノロジー企業の中でGPTの大規模モデル製品をリリースした最初の企業となった。長期にわたる蓄積と投資があるため、これほど早くリリースできます。 2019 年の初めに Wenxin 大規模モデル 1.0 をリリースし、それ以来 2.0 と 3.0 を繰り返し、間もなく Wenxin 大規模モデル 3.5 をリリースする予定です。

現在、市場の需要は非常に高く、新技術を受け入れる中国人の熱意は前例のないほどです。 Wenxinyiyan も急速に進歩しており、たとえば、1 秒あたりの QPS クエリと推論の応答速度が 10 倍向上し、推論コストが元の 10 分の 1 に削減されました。

将来的には、すべてのアプリケーションが大規模モデルに基づいて開発され、あらゆる業界が独自の大規模モデルを持ち、大規模モデルが実体経済に深く統合されるようになるでしょう。

クラウド コンピューティング ゲームのルールは完全に変わり、顧客がクラウド ベンダーを選択するとき、コンピューティング能力やストレージなどの従来の機能ではなく、主にパフォーマンス モデルとフレームワークに注目します。

人工知能の大きなモデルチェンジの裏では、IT技術スタックも非常に根本的な変化を遂げています。かつては、PC 時代でもモバイル時代でも、IT テクノロジー スタックはチップ層、オペレーティング システム層、アプリケーション層の 3 層で構成されていました。

人工知能の時代では、IT テクノロジーのスタックは 4 層になりました。最下層は依然としてチップ層ですが、主流のチップは CPU から GPU に変わりました。 Baidu のチップ層のレイアウトは、数万個のチップを量産している Kunlun チップです。第 3 世代の Kunlun コアは 2024 年初めに量産される予定です。

このチップはフレームワーク層と呼ばれ、深層学習フレームワークです。 Baidu の Paddle、Meta の PyTorch、Google の TensorFlow はすべてフレームワーク層にあります。百度のフライングパドルは中国の市場シェアで第１位となっている。

フレームワークの上にはモデル層があり、ChatGPT と Wenxin Yiyan はモデル層に属します。 Baidu のモデル レイヤーのレイアウトには、Wenxin に加えて、大規模な輸送モデル、エネルギーの大規模モデル、その他の大規模な産業モデルもあります。

最上層はアプリケーション層で、前述したネイティブ AI アプリケーションです。

Baidu は、これら 4 つのレイヤーでフルスタックの自社開発製品を備え、各レイヤーをリードしており、エンドツーエンドの最適化を実現し、効率を大幅に向上させることができます。

最後に、Baidu がなぜそれができるのかについてお話したいと思います。

1つは技術への長期的な投資と蓄積です。

第二に、ユニークな利点があります。当社の 4 層アーキテクチャにより、実際のアプリケーションにおける効率が大幅に向上しました。たとえば、信号の時間をインテリジェントに調整することで、都市交通の効率を 15% ～ 30% 向上させることができます。メーデー連休前の最後の営業日、北京では百度のAI情報管理システムが300台以上導入されていたため、二環路から六環路まで大渋滞が発生したが、緑道は宜荘市のみだった。宜庄市の交差点。

3つ目はセルフコントロールです。 Wenxin Yiyan は、国際競争における高いレベルの技術的自立と自己改善を反映できる、制御可能なデータ、フレームワーク、およびモデルを達成しました。それは何千もの産業に力を与え、中国経済が次の黄金の30年を築くのを助けることができる。

現在、汎用人工知能 (AGI) の開発に世界が注目していますが、これについても議論が巻き起こっています。

機械が人間に取って代わることを心配していますか?機械を人間に変えることが私たちの努力の方向であるべきではないと思います。機械は多くの面で人間よりも優れていますが、機械は人間になることはできませんし、人間になる必要もありません。機械はますます賢くなり、より多くのことができるようになり、効率も高くなっていくため、私たちは機械と二項対立ではなく共存していく必要があります。

では、どうすれば制御不能になるのを防ぐことができるのでしょうか?人工知能技術の急速な発展の過程では、確かに人間にとって良くない方向に現れる可能性があります。コントロールの喪失を防ぐためには、先進的なAI技術を持つ国々が協力して、人類運命共同体の観点からルールを策定する必要がある。

ルールの策定に参加するには、まずポーカー テーブルに行き、発言する権利を持ち、世界大会へのチケットを手に入れなければなりません。

皆さんに感謝し、フォーラムが完全に成功することを祈っています。