伴隨AI預訓練大模型持續發展、人工智能生成內容（AIGC）算法不斷創新以及多模態AI日益主流化，以ChatGPT為代表的AIGC技術加速成為AI領域的最新發展方向，推動AI迎來下一個大發展、大繁榮的時代，將對經濟社會發展產生重大影響。

騰訊研究院高級研究員徐思彥認為，當前AIGC發展挑戰與機遇并存，具體而言，AIGC在產業應用中面臨三大挑戰。

一是可解釋性與可靠性。生成式人工智能的可解釋性問題是指生成式人工智能所產生的結果難以解釋或理解。生成式人工智能是一種基于深度學習的人工智能技術，其通過學習大量數據來生成新的數據或圖像。但是，生成式人工智能所產生的結果通常很難理解和解釋，因為其內部的運作過程非常復雜，所以很難直觀地描述。

這種可解釋性問題對于許多應用場景都非常重要，比如醫療診斷、金融風控、自動駕駛等領域。在這些領域中，人們需要了解生成式人工智能的內部運作過程，以便更好地理解其產生的結果，并且能夠對其進行調整和優化。

二是AI大模型的價值對齊問題。所謂人工智能的價值對齊（AI Alignment），就是讓人工智能系統的行為符合人類的目標、偏好或倫理原則。價值對齊是AI安全研究的一個核心議題。在理論上，如果一個強大的AI系統所追求的目標和人類的真實意圖、價值不一致，就有可能帶來災難性后果。目前，大語言模型的價值對齊問題主要表現為，如何在模型層面讓人工智能理解人類的價值觀和倫理原則，盡可能防止模型的有害輸出，從而打造更加有用同時更加符合人類價值觀的AI模型。在這方面，RLHF是一個有效的方法，通過小量的數據就可能實現比較好的效果。簡言之，RLHF要求人類專家對模型輸出內容的適當性進行評估，并基于專家反饋對模型進行優化。

三是AI對人類未來生存的潛在風險。大語言模型等生成式AI的發展，在讓人們看到AGI曙光的同時，也帶來更加復雜難控的風險。在科技向善理念下，AI時代需要成為一個負責任創新的時代，而非另一個“快速行動、打破陳規”的時代。人們需要建立合理審慎的AI倫理和治理框架，塑造負責任的AI生態，打造人機和諧共生的未來。生成式AI領域的創新主體則需要積極探索技術上和管理上的安全保障措施，為生成式AI的健康發展和安全可控應用構筑起防護欄。

徐思彥同時表示，AIGC在產業應用中發揮著十分積極的作用。一是多模態將帶來創新應用藍海。多模態AI是指能夠理解和處理多種類型信息的人工智能，如文本、圖像、音頻、視頻等。這種AI不僅能夠理解單一數據類型的問題，而且可以在不同數據類型間建立聯系和融合，從而綜合、全面地處理多模態問題。AI能夠對各種不同類型的數據進行關聯分析，為解決復雜問題提供支持。

在多模態技術發展初期，不同模態的AI開始集成，比如圖像識別和自然語言處理技術的結合。除了ImageBind打通六種模態外，多數仍在探索文本與圖像的融合，但進展飛快。例如UniDiffuser除了可以單向文生圖，還能實現圖文聯合生成、無條件圖文生成等多種功能。

OpenAI開發了許多多模態AI案例，如DALL-E、CLIP等，可以識別圖像中的對象，同時生成與圖像相關的描述性文本，或由文本指導生成有關物品的新圖像。

隨著多模態技術的發展，多模態AI在理解和處理不同類型數據時能夠實現更高程度的融合。算法和模型可以在不同數據類型之間建立聯系，提取跨模態的共享信息。這使得AI能夠深度理解和解決復雜問題。未來在諸多創新領域，多模態技術的發展將帶來創新應用的藍海。

二是生成式AI帶來更貼近人的交互方式。從使用鍵盤、鼠標等方式跟電腦交互，到使用手指滑動屏幕跟手機交互，再到人們用喚醒詞跟智能音箱等交互，人機交互從識別機器指令，到識別人的動作、語音，不斷朝著更貼近人的習慣的交互方式演進。生成式AI的發展，讓人類有史以來第一次有機會用自然語言的方式來跟機器對話，而機器也借由大模型擁有了極強的理解人類語言的能力，有望帶來一場全新的交互變革。正如歷次交互變革帶來從終端到連接，再到各類應用的顛覆式變革，生成式AI也必將帶來產業鏈、價值鏈和生態鏈的重塑。

生成式AI技術的突破，帶來了大模型理解能力的大幅提升。大模型可以更好地理解人類表達的含義，并生成更符合人類價值觀的回答。其技術成熟度已經可以在很多場景下達到可用甚至好用的程度。在科技公司不斷投入對齊工作的進展中，大模型的“幻覺”被持續降低，從而讓人類第一次有可能完全以自然語言對話的方式來跟機器交流。這也是人去發掘機器智能最簡單直接、最有效的交互方式。

在這個背景下，所有APP都可以用生成式AI重做一遍，并可能產生原生AI APP。一方面，當前的所有軟件，在后端不變的情況下，前端的交互可以直接換成自然語言對話的方式，這樣讓更多的APP擁有了智能對話的能力，給用戶帶來全新的體驗。現在已經有很多應用軟件和硬件，開始往這個方向升級。另一方面，未來更具市場想象力的是原生的AI APP，例如未來很可能出現一個萬能的個人助理，可以回答人的各種問題，幫人出主意，甚至可以勝任文章撰寫、藝術創作等更富創造力的工作。“機器生成+人腦篩選”在可預見的將來，會成為人機協作的重要方式。

徐思彥表示，生成式人工智能在發展演進過程中取得了顯著的成果，為人類社會的進步和發展提供了強大的技術支持。從深度學習、自然語言處理等技術的發展，到生成式人工智能在各個產業中的應用，都展示了其強大的潛力和價值。然而，隨著技術的不斷創新和突破，生成式人工智能在應用過程中也暴露出一些問題，如數據安全、隱私保護、倫理等方面的挑戰。因此，未來的研究應關注如何在保障技術創新的同時，解決這些潛在問題，以實現生成式人工智能的可持續發展。此外，各國政府、企業、研究機構等應加強合作，共同推動生成式人工智能的研究與應用，以實現人類社會的共同繁榮與進步。（作者：岳懸）