杜玉清：大模型应用落地应考虑产品可交付、成本可接受

随着新一轮科技革命和产业变革迅猛发展，数字技术、智能经济与数字化产业成为催生新产业、新业态、新模式的重点领域。发布仅6个月的ChatGPT，已掀起全球人工智能（AI）产业的大模型热潮。

但对于应用端来说，将大数据能力落实到需求上，实现实实在在的转化，才是展现大模型真正实力的关键一环。如何将大模型与产业化应用无缝衔接，研发出适合具体业务场景的行业化大模型？2023中国国际大数据产业博览会期间，记者采访了小i机器人高级副总裁杜玉清。

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小i机器人高级副总裁杜玉清。人民网 王秀芳摄

“在ChatGPT问世之后，大大提高了人工智能展现在大众面前的能力边界，公众会认为我们离人工智能的奇点更接近了一步。”杜玉清说。

作为中国自主研发，自有知识产权的虚拟聊天机器人技术开创者，小i机器人在金融、政务、企业、能源及交通等领域已落地数百个智慧应用场景，为全球用户提供从技术到产品到多样化解决方案及完善的服务支撑。

深耕人工智能行业20余年，小i机器人始终以“科技赋能”为己任，运用丰富的认知智能产品及服务，积极推动产业数字化和智能化升级转型。从早期基于规则的专家系统，到机器学习与预训练模型，再到大模型时代，小i机器人接触了各行各业的客户，其认知也不断清晰。

“如今，以ChatGPT为代表的大模型已经可以落地多元的场景，解决多样的问题。”杜玉清认为，大模型应用落地，仍需考虑以下问题：一是可交付，产品须结合具体的客户需求进行定制和交付；二是成本可接受，无论GPT3.5还是GPT4.0的训练成本都非常高，大模型产品需要根据客户所在行业、以行业数据进行针对性的训练；三是数据安全，当系统出现问题的时候，用户是有权知晓的，大模型产品需要对安全性负责。

对于公众普遍关心的通用人工智能伦理安全问题，杜玉清建议，从现在就开始关注和准备。“从要求人工智能大模型合乎伦理，到真正构建有道德的人工智能。”

提及在全球人工智能技术发展热潮下，企业应如何利用技术进行数字化升级。杜玉清表示，首先需要建立数字化思维，决策者要结合企业的策略、产品、客户、运营和售后等各方面进行整体考量，对企业的数字化和智能化形成整体认知；其次是经济性考量，需要衡量投入和产出，在数字化升级方面，企业更多需要对自身组织提出更高要求，在企业的组织、管理模式中提出并解决新的问题。

杜玉清坦言，以小i机器人为例，未来将融合ChatGPT的技术路径，以技术平台、产品架构塑造丰富的数智化产品，持续推动AI+智能客服、AI+建筑、AI+智慧城市等行业应用场景落地，赋能工业、农业、游戏等更多行业和领域，服务全球用户。

(责编：敖嘉钰、陈康清)

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