2024年第5期
本期嘉宾
刘知远
清华大学计算机系
大语言模型推动人工智能的智能涌现
大语言模型在神经网络架构Transformer和序列预测学习方法的支持下，能够从无标注大数据中持续萃取世界知识，更多知识在更大模型中的持续积累产生了智能涌现。以ChatGPT为代表的大语言模型，可以完成过去需要不同专用小模型才能完成的多种任务，呈现出与人类通用智能相似的特点；此前普遍认为数据驱动的机器学习无法习得的常识知识，现在看来也可以通过预训练技术学习得到。而且，OpenAI在ChatGPT的自然语言交互能力之上，持续赋予大模型更多的交互能力，如2023年9月发布的GPT‒4V，具备图文多模态交互能力；2024年5月发布的GPT‒4o，进一步具备了包含语音在内的多模态交互能力。大模型日益具备类人的与外界自主交互的能力，也被称为“智能体”（agent）。
虽然目前大模型还主要用于完成人类用户发出的指令，但这种强大的自然交互能力并不局限于发生在人类和机器之间。当我们将多模态大模型装到物理世界中的机器人上，就可以作为机器人的“大脑”感知物理世界并自主规划、决策和行动。
大模型的自然语言交互能力也可以发生在机器和机器之间，作为信息交流的工具和载体。例如，斯坦福大学团队2023年4月推出一个虚拟小镇，构建了25个大模型驱动的智能体，拥有不同个性的智能体，在小镇中自由生活、工作和社交；清华大学团队2023年7月推出一个由大模型智能体组成的数字研发团队，包括首席执行官、首席产品官、首席技术官、程序员、测试员等，可以通过自然语言对话进行合作，高效完成软件研发任务。
自然界中的蚁群和鸟群等生物群体可以涌现出超越个体的群体智能；人类社会也涌现出组织和公司等复杂群体智能，甚至形成社会学和管理学等学科专门研究人类群体智能的复杂规律。大模型日益强大的自然交互能力，将让更多的机器建立合作，涌现群体智能。
如果说大模型技术迎来了人工智能的第一次智能涌现，是个体智能的涌现，那么大模型群体智能，将让我们迎来人工智能的第二次智能涌现。相信在这个过程中，有大量重要的语言学问题值得我们探索。
编排：韩 畅
审稿：王 飙 余桂林
《语言战略研究》入选为CSSCI（2023—2024）来源期刊
《语言战略研究》入编《中文核心期刊要目总览》2023年版语言学类核心期刊
主持人语丨杨尔弘，胡韧奋：大语言模型与语言研究的双向赋能与融合发展
詹卫东，孙春晖，肖力铭：语言学知识驱动的空间语义理解能力评测数据集研究
多人谈丨刘鹏远：重视大语言模型对价值认知的重塑，防范国家意识形态相关风险
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