在过去两个月，太多问题涌入AI行业：GPT-4真的会带来认知智能的爆发吗？我们的AI和ChatGPT有多少差距？中国版OpenAI会诞生吗……对此，作为AI领域的独角兽企业，云知声正以医疗为切入口，探索大模型在医疗行业的具体应用，积极推动技术产业化应用。

ChatGPT带来了什么？有何影响？

作为一款基于人工智能技术开发的聊天机器人，ChatGPT可以进行智能问答、自然语言生成等多种功能。随着人工智能技术的不断发展，ChatGPT在推动智能化进程、提高用户体验等方面发挥着越来越重要的作用。

对技术路线的影响：在2022年及以前，国内很多公司都是在做大模型，不论是基于开源的还是自有的技术，只不过大家没有那么强的信心，认为这是一个线性输入－线性输出的过程，甚至最后会产生边际效应。但ChatGPT验证了这条路的可行性——只要你线性的持续地去投入，当模型参数达到一定规模时，就有可能出现涌现效应，实现非线性的、爆炸式的输出。它使得所有人都相信，大模型是一个必经之路。

对AI企业的影响：未来AI企业生态会有两种模式。一种是基于通用大模型提供服务的公司。它们通过通用大模型底座对外提供服务，从而获取规模性的用户。这种服务的成本会很低，导致售价也非常低，形成模型的飞轮，进而形成一个壁垒。另一种是基于垂直场景大模型提供精细化服务的公司。

后者正是云知声正在尝试探索的领域，云知声认为：“坚信通用的大模型并不能解决各个垂直领域的所有问题，哪怕他在技术上解决掉，他在真正的应用过程里会有很多的know-how，很多行业的壁垒。”

云知声的AGI路径：基于垂直场景提供精细化服务

云知声是深耕AI领域的独角兽企业，经过11年发展，它拥有自研的技术架构，包括自建的智算中心、全栈式算法，以及海量的数据。基于此，云知声探索大模型的垂直应用场景——一开始是用AI1.0的方式在做，现在正将其进化到预训练大模型。云知声下游覆盖智慧物联与智慧医疗两大场景，未来会从智慧医疗入手，应用大模型，面向医院、医生及医管部门，提供AI医学大脑。

那么，ChatGPT在医疗场景有哪些用途呢？ChatGPT的回答是：医疗问答、聊天机器人、疾病诊断、医学文献检索、患者跟踪等，归根结底，它也是在做虚拟医生。云知声对ChatGPT做了比较长时间的分析，并根据企业积累的行业知识做了一些推导，发现除了上述一些通用的局限之外，ChatGPT在垂直领域还有进一步的应用局限。比如在某些问题上ChatGPT可以给出一个很好的答案，但它没法对自己做出的回答援引资料进行背书，没法对自己可能出现的错误负责，医生较难为模型的错误买单。再比如在医疗领域的生成文本，难以保证可控，可信和可靠——场景更关注短板而不是长板等。

未来，云知声的主要工作重心就是解决大模型在垂直场景落地的这些具体的局限：会做行业知识的增强以解决“幻觉”的问题，会做企业检索的增强、API的增强、微型化以及IO审查，所有这些问题都是可解的，都会在有限的时间内解决。

从16年进入医疗行业以来，云知声经过多年积累，在数据层面、在大模型以及知识图谱方面都取得了一定的进展和成效，有一个非常好的起点。未来，云知声的愿景，就是从医疗版着手，逐步覆盖到其他专业版，最后把各个专业版联合起来，基于MoE（Mixture of Experts）技术做模型集成，训练得到通用增强版，赋能各行业！

责任编辑：kj005