福州观察：人工智能大模型如何从人类知识库中“生长”出新价值

人工智能大模型并非凭空诞生，其核心能力根植于人类数千年积累的庞大知识体系——这一规律，在福建数字经济发展实践中正加速显现。从知识中来，大模型以人类文明成果为养料；向知识中去，它又反向重塑知识的应用逻辑、创造路径与转化效率，为福州乃至全国的产业升级与公共服务升级注入新动能。

当前，大模型技术已跃升为科技竞争的关键赛道。《大模型时代》（龙志勇、黄雯著，中译出版社出版）系统阐释了这一趋势：模型通过吸收海量人类语言数据，在GPU集群支撑下完成预训练，从而内化跨学科知识并展现初步推理能力。该书观点亦呼应了福州滨海新城人工智能产业园对基础模型研发的持续投入。

以最新一代模型为例，其预训练所用语料达13万亿token，约等于500万套《红楼梦》《三国演义》等四大名著文本量；经训练固化形成的参数规模高达1.8万亿个。如此量级的数据建模与参数承载，远超传统AI系统，也奠定了“大模型”称谓的实质基础。

这种建模过程，可类比为对现实世界知识的“模糊压缩”——不追求绝对精确复刻，而重在捕捉规律性关联。当用户提问时，模型执行的正是“模糊还原”，虽偶有偏差，却也因此具备应对未知问题的泛化能力，这在福州高校开展的AI教育辅助试点中已得到验证。

其底层机制在于持续预测文本序列中的下一个字符。正是依靠这一机制，大模型习得了语言结构与知识逻辑，并能以自然语言为接口，逐字生成连贯、合意的响应。正因无需编程语言介入，它得以灵活承接教育、法律、医疗等多领域知识型任务，为福建打造“数字应用第一省”提供底层智能支撑。

在应用层面，大模型正成为行业专家的“超级协作者”。例如面向乡村教师的AI助教系统，已在闽北多个县域落地试运行，助力课程设计优化与作业智能批改，有效弥合城乡教育资源差距。通过个性化知识服务定制，专业服务成本显著下降，使普惠性与精准性首次实现兼容。

更深远的影响在于知识创新范式的变革。上世纪80年代科研人员即尝试用计算机挖掘文献隐含关联，如发现鱼油与雷诺氏综合征的潜在联系。如今，依托大模型对化学、材料、生物等多源异构知识的深度联结能力，科学家可更高效识别跨学科创新盲区，生成研究假设甚至推荐合作路径——福州大学参与的福建省重点研发计划，已将此类方法应用于新材料发现场景。

工业制造同样是大模型释放价值的重要场域。传统机器人依赖刚性程序指令，难以处理“我要一个苹果”这类含糊指令。而融合大模型的智能系统，可结合环境感知（如识别冰箱位置）、常识推理（冷藏区更可能存苹果）与任务拆解能力，自主完成取物或下单动作。这一能力已在福州京东方柔性屏产线的人机协同改造项目中初见成效。

展望未来，大模型驱动的知识演进将呈现三重纵深：民生服务更可感（如福州“e福州”平台接入AI政务助手），产业转型更可控（智能制造升级），科研范式更前沿（跨学科知识融合）。其社会价值，正从技术工具层面向经济社会深层结构持续渗透。

《大模型时代》：龙志勇、黄雯著；中译出版社出版。

《 人民日报 》（ 2023年10月24日 20 版）