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大型语言模型或大语言模型（LLM，Large Language Model），通常简称大模型，是指那些拥有庞大参数规模和复杂结构的深度学习模型，它们专门用于理解和生成自然语言文本。这些模型通过训练大量的文本数据，学习语言的统计规律和模式，从而能够执行各种语言任务，如文本生成、问答、翻译、摘要等。大模型，如ChatGPT、文心大模型等，具有强大的上下文理解和生成能力、惊人的少样本深度学习能力、多模态融合的内容生成能力、出色的推理和问题解决能力、持续深度学习和适应的潜力等，被堪称为世界文明级的通用技术，成为继工业革命以来人类体力的大解放后，人类脑力大解放的拐点和起点，将使人类在知识生产、传播上产生质的飞跃，成为人类智能倍增器。然而，由于大模型发展时间短、科普不足、认知受限、应用不足，同时受到一些砖家、公知、网络水军的不良影响，甚至一些不怀好意者的恶意炒作，公众对大模型认知的负面过多、正面严重不足，“误解”太多，造成人们对大模型的恐惧、害怕，不敢用，不想用，不敢公开用，不能正确使用。其结果，不仅会影响政府和社会对大模型的支持和投入，也会影响科研机构与企业对它大模型研发热情和积极性，更影响公众对它的认同和应用愿望，其后果可能会造成我国与美国的差距拉大，以至于可能会失去第四次科技革命和产业变机遇的危险。为此，作者结合自己多次培训中交流的情况，以及对大模型深度应用的体验，借助大模型决策咨询分析工具，梳理出目前我国公众对大模型最常见的16种“误解”，希望我们共同努力来消除这些“误解”，大力促进大模型在我国的普及应用，为提升我们工作生活的整体质效，为培育壮大新质生产力和高质量发展赋能。（全文3800字，阅读约需6分钟）误解01：大模型缺乏透明度与可靠性
误认为，大模型普遍缺乏透明度，使用不可靠。实际上，大模型虽复杂，但通过算法解析、可视化工具等手段，可实现一定程度的解释，增强其可靠性。此误解主要危害是制造恐惧，降低公众信任度，直接阻碍大模型技术普及和应用。应强调，大模型的可解释性和可靠性，通过科普和教育提升公众认知。误解02：大模型冲击就业与社会分工
误认为，大模型对就业的冲击，会导致失业潮和社会分工失衡。实际上，大模型更多是作为辅助工具，提升工作效率，同时创造新的就业机会，并推动社会分工的进一步优化。此误解主要危害是煽动恐慌，反对大模型技术进步，影响经济发展和社会稳定。应客观看待大模型对就业和社会分工的积极影响，加强政策引导，确保技术与社会发展的和谐共生。误解03：大模型存在数据偏见与歧视
误认为，大模型存在的数据偏见和歧视问题。实际上，通过不断的训练和优化，大模型的数据偏见正在逐步减少。此误解的危害在于破坏社会信任，阻碍大模型应用推广，并可能损害公众利益，加剧社会不公。为了消除这一误解，需要强调大模型在数据处理方面的持续改进，并加强监管，确保其公平性和公正性。误解04：大模型能耗大破坏环境
误认为，大模型消耗大量能源，对环境不友好。然而，随着技术进步，大模型的能效正在不断提升，对环境的影响也在逐渐减小。此误解的危害在于误导公众，阻碍大模型的绿色发展。为了纠正这一误解，需要积极宣传大模型在能效方面的改进，并推广绿色技术应用。误认为，大模型存在安全性和隐私保护的问题。实际上，大模型在设计和部署时都考虑了安全性，并持续进行安全更新和防护。同时，随着数据保护技术的提升和隐私政策的完善，大模型对个人隐私的保护也越来越严格。此误解的危害在于制造恐慌，降低公众安全感，并可能影响大模型的应用和推广。为了消除这一误解，需要加强安全宣传和教育，提高公众对大模型安全性的认知。![]()
一方面，有人认为大模型是“万能钥匙”，过度夸大其技术功能；另一方面，也有人认为大模型是“一次性”技术或“短期技术”，忽视其持续发展和迭代能力。实际上，大模型有其擅长的领域和局限性，需要理性看待。同时，大模型技术正在不断迭代和优化，具有长期的发展潜力。为了纠正这些误解，需要客观宣传大模型的技术定位和发展前景，避免制造泡沫或短期主义倾向。有些人认为，随着新技术的出现，大模型很快就会被取代，而另一些人则过分强调大模型的独特性，忽视了其他技术的价值。实际上，大模型作为当前AI领域的重要进展，确实具有其独特性和优势，但同时需要与其他技术结合，共同推动AI的发展。此误解可能理解大模型技术发展的片面化，忽视其技术的多样性和互补性。为了消除这一误解，需要全面、客观地评价大模型的技术价值，并强调其在整体技术发展中的位置和作用。一些人认为，大模型的发展会突破现有的法律和伦理框架，带来无法预测的风险。而另一些人则过于乐观，认为大模型可以自动解决所有法律和伦理问题。实际上，大模型的发展确实需要法律和伦理的规范和引导，但同时也需要创新和适应性，以适应技术的快速发展。此误解可能导致对大模型的过度监管或监管不足，影响其技术的健康发展。为了纠正这一误解，需要加强法律和伦理的研究和教育，提高公众对大模型法律和伦理问题的认知和理解。一些人认为，大模型是全球化的产物，只适用于全球性的问题和挑战，而忽视了其在本土化应用中的潜力和价值。另一些人则过分强调本土化，忽视了全球化带来的机遇和挑战。实际上，大模型的发展需要兼顾全球化和本土化，既要考虑全球性的需求和挑战，也要考虑本土化的文化和法律环境。此误解可能理解大模型技术发展的不均衡和片面化。为了消除这一误解，需要加强全球化和本土化的研究和交流，推动大模型在全球和本土的均衡发展。一些人过于乐观地预测大模型的未来，忽视了其面临的挑战和困难；而另一些人则过于悲观地看待大模型的发展前景，忽视了其潜力和机遇。实际上，大模型的发展既充满机遇也面临挑战，需要理性看待和积极应对。此误解可能导致对大模型发展未来的盲目乐观或悲观失望，影响技术的健康发展和社会应用。为了纠正这一误解，需要全面、客观地分析大模型的未来展望和现实挑战，并加强技术研发和应用推广的协同努力。![]()
误解11：大模型对教育体系形成严重冲击
一些人认为大模型将彻底改变教育方式，使得传统教育变得过时；而另一些人则坚持传统教育的优越性，忽视了大模型在教育创新中的潜力。实际上，大模型为教育体系带来了新的可能性，如个性化学习、智能辅导等，但同时也需要与传统教育方法相结合，以实现最佳的教育效果。此误解可能导致大模型对教育体系的过度颠覆或保守滞后，影响教育质量和学生发展。为了纠正这一误解，需要积极探索大模型在教育领域的应用潜力，并推动传统教育与现代技术的融合创新。
一些人担心大模型的发展将加剧社会不平等，因为技术资源的获取和应用可能存在差异；而另一些人则认为大模型本身具有促进社会公平的能力，忽视了其在实际应用中的复杂性。实际上，大模型对社会公平的影响取决于其如何被设计、部署和使用。此误解可能理解大模型技术发展的不公平现象被忽视或过度强调，影响社会的和谐稳定。为了消除这一误解，需要关注大模型在社会公平方面的潜在影响，并制定相应的政策和措施，确保其公平、公正地服务于整个社会。一些人认为大模型将垄断创新资源，挤压小企业和创业者的创新空间；而另一些人则过分夸大大模型对创新生态的推动作用，忽视了其他创新要素的作用。实际上，大模型作为创新生态的一部分，既具有推动作用，也可能带来一定的竞争压力。此误解于可能理解大模型创新生态的失衡和碎片化，影响整体的创新能力和竞争力。为了纠正这一误解，需要全面评估大模型对创新生态的影响，并制定相应的政策和策略，以促进创新生态的健康发展。一些人担心大模型的发展将消耗大量资源，对环境造成不可逆转的损害；而另一些人则过分强调大模型的短期经济效益，忽视了其长期可持续性。实际上，大模型的发展需要与长期可持续发展目标相结合，既要考虑经济效益，也要关注环境和社会影响。此误解可能理解大模型技术发展的短期主义和不可持续性，影响人类社会的长期发展。为了消除这一误解，需要加强大模型与可持续发展目标的研究和整合，推动技术的绿色、低碳和可持续发展。一些人担忧，大模型技术的快速发展会加剧不同地区、不同社群之间的技术差距，使得技术富有者更加领先，而技术贫困者更加落后。另一些人则认为，大模型作为一种普及化的技术，自然能够填平数字鸿沟。实际上，大模型对数字鸿沟的影响是双刃剑，它既可能为更多人带来技术便利，也可能因为技术获取和应用的不平等而加剧鸿沟。此误解可能导致政策制定者忽视大模型在加剧或缓解数字鸿沟方面的潜在作用。为了消除这一误解，需要深入研究大模型如何影响不同社群，并制定相应政策，确保技术的公平普及。一些人担忧，大模型可能会侵犯他人的知识产权，因为它们在训练和推理过程中使用了大量的受版权保护的数据和知识。另一些人则认为，大模型本身就可以作为一种新的知识产权形式来保护。实际上，大模型与知识产权的关系复杂且多面，既可能引发新的知识产权争议，也可能为知识产权的保护提供新的手段。此误解可能导致知识产权法律的滞后或过度反应，影响大模型技术的创新和应用。为了消除这一误解，需要加强大模型与知识产权法律的研究，确保技术的合法合规发展。![]()
