坐“副驾”的大模型，实现不了弯道超车

当下，大语言模型风起云涌，过去三个多月里，10亿参数以上的大模型发布了69个，国内“百模大战”一触即发。可以说，人工智能在技术、产品、应用等各个层面，都以“周”为迭代速度向前突进。

大模型成功压缩了人类对于世界的认知，加速探索到了实现通用人工智能的路径。大模型发展的下一个前沿，不仅是模仿人类，完成人类的“规定动作”，更是帮助人类去研究和发现未知领域，突破人类过去没有突破过的极限。

技术的发展正在不断拓宽大语言模型边界。放眼全球，大语言模型均炙手可热，如何将大模型用起来，或许比大模型究竟有多少个更重要。尤其是对整个数字经济发展过程中，智能化所发挥的重要作用。

然而就在技术发展关键时期，有一些要把大模型“关在笼子里”，“让大模型刚开始先开启副驾驶模式，与现有的业务系统保持相对独立和隔离度，做到安全可控、安全落地、快速执行”的论调开始出来。

这种“野模”论调无疑是对大模型发展的一种误判。

从实际对比中，我们可以看到，相较中美同类情况，美国除了有几十个基础大模型，在基础大模型之上，已经有上千个所谓的AI原生应用。但目前在中国市场上，基于AI原生的应用几乎是没有的。这和我们以往“AI基础技术看美国，产业应用在中国”的认知可能有所偏颇。此外，大模型的发展也不应当是一场军备竞赛，在服务数字经济发展中大显身手才是大模型的用武之地。

因此我们面对新事物，要以审慎态度，在创新中求发展，大模型安全问题不容忽视，但不能固步自封，放弃尝试和探索。

新技术应用往往先于规范，而建立健全保障人工智能健康发展的法律法规、制度体系、伦理道德，才能营造良好的创新生态。着眼未来，在重视防范风险的同时，也应同步建立容错、纠错机制，努力实现规范与发展的动态平衡。

握紧大模型产业创新方向盘在中国广袤的产业中深耕，偏安一隅坐“副驾驶”很难实现弯道超车。