日前，針對大模型AI技術發展趨勢，騰訊研究院、同濟大學等多方共同發布了《人機共生——大模型時代的AI十大趨勢觀察》報告，從技術、應用、社會等角度，提出大模型時代的趨勢觀察。

趨勢1：LLM推動AI快速進化到AGI（通用AI）階段。21世紀10年代初深度學習的問世，推動AI進入發展高峰期。而2017年Transformer算法將深度學習推向了大模型時代。OpenAI基于Transformer的Decoder部分建立起GPT家族。ChatGPT一經面世便風靡全球，人們驚訝于其能夠進行連貫、有深度對話的同時，也驚異地發現它具有推理、思維鏈等體現智能的能力。GPT-4的能力更是進化神速，在多種能力測試中達到人類頂級水平，讓人類看到了AGI的曙光。

趨勢2：多模態助力大模型解決復雜問題。多模態AI是指能夠處理和理解多種類型信息的AI，如文本、圖像、音頻、視頻等。這種AI不僅能夠處理單一數據類型的任務，而且可以在不同數據類型間建立聯系并融合，從而實現一個綜合且全面的多模態。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。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。

趨勢3：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，這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一樣，生成式AI也必將帶來產業鏈、價值鏈和生態鏈的重塑。

趨勢4：模型即服務（MaaS）生態呼之欲出。大模型促進了AI的工業化，即大模型為AI標準化、模塊化、自動化提供了實現路徑，并重構現有的商業模式，未來將形成模型即服務的MaaS生態。未來的數字化商業將分為大模型基礎設施型企業、垂直行業領域的小模型應用企業以及更加貼合個人用戶的模型應用和服務。這一生態的建立和發展將更廣泛地賦能各行業應用，加快社會各領域數字化轉型及智能化發展，促進全社會生產效率提升。

趨勢5：垂直領域應用是大模型的主戰場。隨著生成式AI技術的飛速發展，它已在多個領域催生出全新的商業價值。盡管這些模型處于擴展的早期階段，但我們已經開始看到第一批跨功能的應用程序在金融、零售、政府、制造、物流、地產、教育等多個行業，以及財務、HR、客服等應用場景展現出極為出色的能力。各行各業都將迅速整合大模型的能力創造全新的商業價值。與其他顛覆性技術一樣，這種變革一開始會緩慢發展，然后迅速加速。

趨勢6：Plugin工具讓大模型迎來“App Store時刻”。通過將大模型與第三方API連接，Plugin工具賦能大模型搜索實時的信息，還能夠執行復雜計算、協助用戶進行操作等更加廣泛的任務，極大地豐富了大模型功能和應用場景。Plugin的嵌入使得大語言模型成為AI時代的App Store，帶來了新的流量入口，并改變了用戶交互以及程序開發的方式。未來，隨著插件生態的繁榮和功能的豐富，嵌入Plugin的大模型將創造更多的可能性。

趨勢7：大模型為數字人“注入靈魂”。生成式AI所展現出來的高靈活度以及強交互性讓人們對AI技術有了全新的認知。這種全新的AI技術讓數字人更像真實的人，能夠更充分地挖掘和梳理信息、知識，且更貼近人類日常交流和表達習慣的處理語句。數字人將不再僅僅局限于主播、客服等角色。數字人將成為個人分身“Avatar”，輸出文字、圖像、音視頻乃至情感表達。未來構建數字內容的過程中，數字人將廣泛應用于各種場合，提高工作效率并降低成本。

趨勢8:AI大模型將幫助個體成為超級生產者。基于LLMs服務或者訓練Transformer模型的新應用快速進化，涌現出許多新型面向個體的生產力應用。在創意制作、文本生成、圖像和視頻工具、學習工具、閱讀工具、市場分析、編程等各個領域快速融入工作流，從信息處理、個性化學習、輔助創作、智能優化等方面協助人類創作，賦能個體成為超級生產者。在大模型的加持下，AI正在從“工具”變成“伙伴”，人機關系將進入下一階段。

趨勢9：版權“思想表達二分法”基石正在動搖。從AI生成內容本身的藝術性來看，已經足以媲美甚至在一定程度上超過了人類的表達水平。但值得關注的是，傳統的版權制度立足于“思想表達二分法”這一基本原則，即“只保護自然人思想的表達，而不保護自然人的思想本身”。而在漸行漸近的AI時代，版權制度如若無法對最為寶貴的人的創造性思想以及“最為普遍的AI模型的獨創性表達”加以有效回應，那么其實用價值將受到極大影響。

趨勢10：倫理和安全建設塑造負責任的AI生態。大語言模型等生成式AI的進展，在讓人們看到AGI曙光的同時，也帶來更加復雜難控的風險，包括對人類未來生存的潛在風險等。AI時代需要成為一個負責任的時代，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。（作者：岳懸）