“百模大战”告一阶段，国内大模型领域开始进入到各行各业的应用探索阶段。
12月6日，2024 AI+数字字迹创新应用发展论坛在重庆举行。《每日经济新闻》记者在现场注意到，阿里云副总裁、产业智能首席科学家张磊表示，大模型真正变成生产力可能会经历三个阶段，最终将打破固有的生产关系，越往深层走，大模型身为一个新质生产力引发的业务价值、社会价值将会越来越大。
随着大模型的应用进入到日常生活和生产经营领域，其安全短板也亟待解决。电子科技大学网络空间安全学院院长、俄罗斯工程院外籍院士张小松认为，大模型的背后是机器学习，而机器学习存在脆弱性，需通过多种措施加以应对。
专家：大模型变成生产力有三个阶段
过去的一年时间，国内的大模型领域经历了“百模大战”，各行各业的开源、闭源大模型雨后春笋。
在张磊看来，大模型产业中长期可能有两个比较重要的发展趋势，一是从大模型利用或需求的视角而言，肯定会显现大模型越来越多、百花齐放的普惠效应趋势；二是在整个大模型技术、基础设施的供给上，全球范围内又将是一个比较极化的效应趋势，即寡头格局、强者愈强。
因此，张磊认为，在大模型的供给方面，需要生态圈里最头部的厂商进行抱团，包含 云计算 厂商、运营商、硬件厂商等，从而形成一个完整的产业链。
这时，值得注意的是，随着“百模大战”造成的投入越来越大，行业发展的关键也逐渐向应用层迁移。
张磊表示，大模型真正变成生产力可能有三个阶段，第壹个阶段是没有行业属性的大模型应用，包含客服、问答、数据分析、报表总结，文本、图片生成，会议纪要生成，招聘辅助等，各行各业都能用；第贰个阶段是大模型通过智能体、私域数据库、小助手的形式进入有行业属性的实际场景的业务流程中，开始为现有的业务流程进行降本提效；第叁个阶段是大模型将发生新的能力，开始去重构业务流程，打破固有的生产关系。
而对于推动大模型产业的发展，张磊也提供了自己的建议，包含统筹算力、构建高质量的数据集、大力推动人才培养和加速示范应用。
存算法脆弱性、算法漏洞等诸多问题，专家支招
在大模型逐渐进入应用阶段之际，大模型的 数据安全 和算法漏洞等诸多问题也愈发受到各方关注。
张小松指出，大模型的实践手段是机器学习。在机器学习的早期，存在几个要挟：一是机器学习的算法非常脆弱，脆弱到甚至还不如几岁的小孩，稍微把图形图像的内容进行篡改就会发生识别错误；二是我们时常有利用机器学习的错误，用来操作大模型，例如有意喂错误样本进行投毒攻击或对抗攻击，通过有选择性地学习进行逃逸攻击。
“所以一是要对学习过程进行完整性的检测，二是要对推理过程进行防错性的检测，三是要对机器学习内容样本进行隐私保护的处理。”张小松补充道。
值得强调的是，在 人工智能 时代，由深度伪造等造成的挑战也愈发显现， 网络安全 中的身份认证问题也亟待解决。
《2024 人工智能 数字字迹技术白皮书》在论坛现场发布。根据白皮书内容，AI数字字迹将成为多模态生物特征识别的重要手段之一，并作为数字交易中确权和授权的底层基础技术，在 数字经济 高质量发展中施展极为重要的作用。
“AI在提高数字字迹识别准确率方面可施展关键作用，通过卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，未来我数字字迹识别的识别通过率将提高到99.99%。”白皮书显示。