2023AI技术与应用进展白皮书

[斜眼R] 优化算法、通用数据、硬件算力推动人工智能技术底座不断夯 实。算法层面，已开启千亿级甚至万亿级参数量预训练模型的研发 热潮，助推深度学习技术突破，加速人工智能外溢性和普惠性发展。 [斜眼R] 大模型降低人工智能应用门槛，推动产业应用创新，应用生态初步显现。大模型是传统人工智能能力的集大成者和新业态的创造 者，一方面降低人工智能应用门槛，通过零样本、小样本学习即可 获得领先的效果，同时依托“预训练+精调”等开发范式加速 AI 工 程化应用落地进程。另一方面驱动产业应用创新，使传统任务系统 架构大幅简化，降低生产成本，提升应用效果和效率，加速数据和 模型应用闭环建设，推动形成智能能力的生产和消费模式，在广告、 营销、文娱、教育等场景快速适应并实现智能化升级，塑造形成新 兴商业模式，引领数字经济新浪潮。 [斜眼R] 人工智能固有技术风险持续放大，可信 AI 技术成为 AI 领域关 键底层能力。以深度学习为核心的人工智能技术在应用中暴露出由 其自身特性引发的风险隐患:一是深度学习算法存在的设计漏洞、 恶意攻击等问题引发安全风险，人工智能系统可靠性难以得到足够 信任;二是算法的高度复杂性和不确定性、模型运行的强自主性导 致“黑箱”问题和不可解释;三是数据中已经存在的偏见歧视可能 被算法进一步固化，导致生成的智能决策形成偏见;四是训练数据 的收集、使用、共享可能导致对个人隐私的侵犯和滥用，用户常常 需要在 AI 带来便利与隐私保护之间寻求平衡。 [斜眼R] 相关报告：2023AI技术与应用进展白皮书