基础模型应用概述

本文分享自天翼云开发者社区《基础模型应用概述》，作者:秦**瑶

目前，基础模型的研究主要局限于计算机科学和人工智能领域，而基础模型的影响和其所支撑的应用主要集中在科技产业。更进一步，基础模型展现出了明显的潜力，其可以在科技产业以外的许多领域改变和拓展人工智能的影响范围，这也意味着对于人类生活的普遍影响。尽管有许多应用和领域需要考虑，我们选择了医疗保健、法律和教育这三个领域，因为它们代表了社会的基本支柱。为了在这些领域做出重大贡献，基础模型需要特定的能力以及技术创新来满足每个领域的独特需求。此外，由于这些领域对于社会功能至关重要，因此将基础模型应用到这些领域需要与深入的社会技术问题接洽，例如:数据、隐私、可解释性、公平、伦理相关的问题。

1、医疗保健与生物医学 
医疗保健任务(例如，通过疾病治疗对患者进行护理)与生物医学研究(例如，新疗法的科学发现)需要有限且昂贵的专家知识。基础模型为这些领域提供了明显的机会，因为有充裕的跨模态数据(例如，图像，文本，分子)可以用于训练模型，以及基础模型在适配中的样本效率由于昂贵的专家时间和知识开销而更加具有价值。此外，基础模型使得医疗保健提供商、患者与人工智能系统之间的接口设计的改进成为可能，并且基础模型的生成能力使得其具有解决像药物发现这样开放式研究问题的潜力。同时，基础模型也带来了明显的风险(例如，加剧医药数据集和试验中的历史偏差)。为了可靠的释放基础模型的潜力，需要深入结合数据来源、隐私、模型的解释能力与可解释性等社会技术问题，同时有效监管基础模型在医疗保健和生物医学中的使用。

2、法律
法律应用需要律师阅读并产生连贯的长篇叙述，其中包含了不断变化的上下文和对模糊的法律标准的理解。基础模型可能使该领域受益:充足的数据以法律文档的形式存在，并且基础模型的生成能力非常适合法律领域所需要的许多的生成任务，但是为了能够可靠地推理各种来源的信息从而生成真实的长格式文档，基础模型还需要有效的改进。和医疗保健领域一样，考虑到法律领域中专家时间和知识的成本，基础模型适配过程中的样本效率具有更高的价值，这使得专家知识能够再分配给司法和政府服务领域中的紧迫问题。在法律领域负责任地开发基础模型需要对隐私特别考虑，并强调现有基础模型的核心局限性，这些局限性将需要从基础模型行为的来源和其生成结果的事实性的保证两方面取得根本性的进步。

3、教育
教育是一个复杂且精妙的领域。有效教学涉及对学生的认知水平的推理，并应指明学生的学习目标。基础模型的性质展现出了尚未在人工智能教育领域实现的前景：尽管教育中的很多数据流因为过于有限而无法单独用于基础模型的训练，但利用领域外的相关数据(例如，互联网)以及利用跨多个模态的数据(例如，教科书、数学公式、图表、基于视频的教程)共同为将基础模型广泛应用于教育任务提供了希望。如果基础模型导致教育相关的能力显著的提高，那么联合了基础模型的开放式生成(例如，问题生成)和交互(例如，对教师的反馈)方面的新应用就具有明显的潜力。基础模型适配中的样本效率意味着更强大的自适应与个性化学习能力。在这种情况下，需要重新考虑将技术应用到教育中的特点(例如，学生隐私)，同时特定的问题也变得更加重要(例如，获取教育技术中的不平等、技术辅助的抄袭)。