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【文/觀察者網 周毅 編輯 張廣凱】

微軟再一次拋出“王炸”。

5月23日，在西雅圖的微軟Build 2023開發者大會上，微軟CEO納德拉正式宣布，正在為Windows 11添加人工智能助手“Windows Copilot”，用戶可以在Windows系統中使用聊天機器人。

在ChatGPT領域，中國此前已有阿里通義千問、百度文心一言、京東靈犀等多款產品。

在AIGC的新風口下，如何看待中國企業的挑戰和機遇？

5月22日，2023數字經濟（東湖）論壇在武漢舉辦。在論壇上，復旦大學教授、上海市數據科學重點實驗室主任肖仰華對觀察者網表示，與國際同行相比，模型、數據和算力并不是中國最大的劣勢，真正的短板在于對大模型"煉制"工藝的掌握，包括數據配方、數據清洗和參數設置等等。

肖仰華表示，大模型"煉制"工藝從根本上決定了大模型的效果。但是和OpenAI等企業相比，我們仍有一定的時間差距。但是中國也有自己的優勢，比如舉國體制。我們可以成立產業聯盟多線并進，縮短試錯周期。

圖源2023數字經濟（東湖）論壇

肖仰華還提醒，我們不能因為炒作ChatGPT一個熱點，而忽略了具身智能等其他賽道。

值得重視的短板：先進工藝

在肖仰華看來，以ChatGPT為代表的生成式人工智能技術（AIGC），將成為推動我國數字經濟進步，實現高質量發展的重要引擎。在ChatGPT之前，人工智能處于不成熟的產業階段；ChatGPT的出現將人工智能帶入快速發展、快速變現的重工業發展階段。

但在類ChatGPT等大模型領域，中國尚處于起步階段，需要進一步規劃和統籌。

肖仰華認為，大模型產業發展的取決于數個因素。

首先是模型。模型好比功夫中的“內功”，模型越大，潛力越強；其二是算力，這是大模型的核心競爭力，大模型競爭歸根結底是算力的競爭；其三是數據。只有高質量的數據，才能喂養出高水平的大模型。不過，它們都不是中國大模型產業的真正短板所在。

圖源微軟

“我國的大模型產業，在數據上有優勢，在算力上有基礎，模型本身也不存在什么秘密，我們真正缺的是先進工藝。”肖仰華說。

他解釋道，“煉制”大模型的工藝過程至關重要，它包括數據配方、數據清洗、參數設置、流程設計和質量控制等等。它從根本上決定了大模型的效果，是大模型產業發展的重要因素。當前我國大模型產業發展缺乏先進工藝過程，這是短期之內難以跟上的，需要付出巨大代價進行摸索。

數據配方，指的是根據模型的學習目標，確定不同領域、不同類型、不同模態數據的配比；數據清洗，指的是對原始語料進行去噪、去重、過濾、規范化等操作，提高語料一致性、多樣性與完整性。

所謂的參數設置，是根據模型的架構和規模，選擇合適的超參數，如學習率、批次大小、優化器、激活函數等，這些選擇將影響模型訓練的效率和效果。

流程設計，是根據模型的訓練目標和資源限制，設計各相關組件之間的流程排布、目標設定、訓練策略等，提高模型的泛化能力和適應性。

質量控制，指的是對模型的訓練過程和結果進行監控和評估，通過準確率、困惑度等關鍵指標監測，通過對比不同模型或版本的表現，以保障大模型訓練的質量和穩定性。

肖仰華表示，上述的每一個具體模塊，國內其實都知道怎么做，但是將它們整合在一起，總體效果和國外是存在差距的。“不是能做還是不能做的問題，而是做出來的效果是70分與100分的差別。”肖仰華表示，我們要趕上最后這幾十分，要不斷試錯、評測和改進。

肖仰華對觀察者網表示，先進工藝的掌握需要試錯，需要時間積累。OpenAI成立于2015年，在2018年投入大模型研發，到今年整整用了5年時間，他們花了很多時間去試錯和摸索。即使現在很多中國企業在努力追趕，但是這個“時間差”是一朝一夕難以趕上的。

OpenAI網站截圖

但是，中國也有優勢：舉國體制。

“我們可以把串行的試錯變成并行的試錯，甚至可以10條技術路線同時試錯，”，肖仰華解釋道，當一些人在驗證某一個路線，那么其他人就不必重復驗證該路線，可以轉而去驗證求索B路線、C路線……這就是中國舉國體制的力量。

肖仰華提到，并行試錯需要相關研發機構形成聯盟，例如算力聯盟、數據聯盟和技術聯盟。如果大家能夠做到技術共享、協同研發，就可以把試錯的成本大大降低，并顯著縮短試錯周期。“人家需要用5年，我們可以只用1年。迎頭追趕的策略是存在的，關鍵是我們能不能推動這些聯盟的團結。”