蚂蚁集团CTO：大模型还处于钻木取火阶段，能用但太贵了

·Scaling law（尺度定律）在逃避一个现实，我们今天并没有找到AI产生如此效果的本质，没有人能用数学的方法描述它。这就好比钻木取火，火有用处，但钻木并非最好的方法。今天的AI依然处在钻木取火阶段，因此成本高昂。

“我开玩笑说没想到AI时代会以这么快的方式进入到 ‘补贴互联网’时代，但本质上来讲，技术价格一定会下降。”5月28日，在第九届蚂蚁技术日上，蚂蚁集团CTO何征宇表示，大模型仍处于钻木取火阶段，规模落地需要攻坚三大挑战：可靠性、经济性、易用性。

其中，可靠性是在技术层面用AI监督AI，以解决控制和“对齐”模型。经济性是把大模型做“小”，这决定了大模型应用能否成为主流。易用性则是将智能“傻瓜化”，进一步降低C端门槛，这决定了生成式AI是否能规模化落地应用，扎根C端。

可靠性、经济性、易用性

任何技术真正落地时必须解决可靠性问题，如果一个技术不可靠，便只是实验室产物或玩具。“今天AI在90%的时间里是可靠的，但10%的时间不可靠，说糊话、瞎话，这是不可靠的，AI生成式大模型必须克服这一点，否则它永远只是一个工具而不是产业。”何征宇表示，“蚂蚁集团资损率小于亿分之一，达到这种级别才能说改变了行业，能够进行规模化的技术适用。”

大模型时代，AI的可靠性要用AI监督AI，以解决控制和“对齐”模型。“大模型的每一个Token是预测出来，预测就一定会有误差，误差累积到一定程度，模型就一定会胡说八道。本质上是要控制数据流怎么流进模型以及怎么输出，实现足够小的误差范围，以及误差不要累积。”

“创投圈爱讲PMF（Product Market Fit，产品市场匹配度），但现在多了一个词，叫TC-PMF（Technology Cost-PMF，技术成本和产品市场匹配度），因为AI这个东西太贵了。”何征宇表示，之所以贵，是因为产生智能效果的方法有些笨拙，甚至不聪明。

“Scaling law（编者注：尺度定律，意思是随着模型、数据集、用于训练的计算浮点数的增加，模型的性能会提高）在逃避一个现实，我们今天并没有找到AI产生如此效果的本质，没有人能用数学的方法描述它，找到它的规律。” 何征宇认为，这就好比原始人钻木取火，火有用处，但钻木并非最好的方法。今天的AI依然处在钻木取火阶段，因此成本高昂。

在巨大资源投入下，云厂商免费提供API（应用程序编程接口），国内大模型已从参数规模、性能指标“卷”到了Token价格，大模型掀起价格战。“我开玩笑说没想到AI时代会以这么快的方式进入到 ‘补贴互联网’时代。但本质上来讲，技术价格一定会下降。”尽管何征宇认为这是逆市场行为，但代表了大量资源涌向大模型领域，蚂蚁也会继续沿着这条路投入资源。

“另一方面，我们需要尝试寻找一条真正的路。我们站在中国科技的角度，而不只是站在全世界大同的角度，我们迫切需要第二条路。如果我们紧跟着Transformer这套紧耦合的算法结构+芯片路线，弯道超车非常难，我们必须要有新的方法、新的理念、新的探索。”何征宇表示，蚂蚁集团正在积极投入，最终目标是产生能够超越这一代人工智能的能力。

在何征宇看来，任何一个技术要真正面向全体大众生根发芽，技术门槛必须足够低，做到易用。“今天的AI如果要成为超级入口，必须要进一步降低C端门槛。如果还在想着怎么用更好的提示，让ChatGPT的反应更好一点，这意味着它的门槛太高了。”易用性是要将智能“傻瓜化”，这决定了生成式AI是否能规模化落地应用。

AI不为替代人而生

基于大规模业务场景需求，蚂蚁布局了知识图谱、运筹优化、图学习、可信AI、大模型等AI技术，蚂蚁百灵大模型去年底完成备案，生活管家“支付宝智能助理”、金融管家“支小宝”、数字健康人“安诊儿”三个智能管家是蚂蚁百灵大模型的核心创新应用产品。

“很多产品从To C角度讲，似乎很难让每一个人都获益。但我们希望AI像扫码支付一样，能够便利每个人的生活。”何征宇表示，AI不为替代人而生，也不能变成少数人的AI，而是为每一个人而生。

“以生活管家支付宝智能助理为例，它连接了400万商家机构小程序和8000项数字生活服务，食住行游购娱等生活服务均可问可办。”何征宇表示，“这就是每个人都需要的便捷工具。”此外，浙江省卫健委与支付宝联合推出了可陪诊的数字健康人“安诊儿”，浙江省内用户就医时可感受全流程的陪伴、指引、互动。“浙江省人民医院跟我们说，用了 ‘安诊儿’后，一楼导诊台流量下降了50%，特别是对老年人、异地就医患者比较友好。我们不仅仅将数字化转化为智能化，而且更好地消灭数字鸿沟。”

何征宇表示，“现在大模型大多数在打榜、做奥数题，智能管家并不需要奥数冠军，而是需要极其靠谱。我们深耕的是严谨产业，我们更加希望大模型是一个靠谱的大模型。”他希望三个智能管家规模化服务亿级用户，端侧模型配合云侧模型，降低成本。

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