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优秀提问奖获得者左起刘嵘、郑烨婕、汤瑭、吴毅凡、侯志伟、张洁瑶与台上嘉宾合影年1月8日，数字强国系列第六讲即-6以《：开启数字与智能经济的融合时代》主题作为收官之讲，邀请知名经济学家、横琴粤澳深度合作区数链数字金融研究院学术与技术委员会主席朱嘉明做同名主旨发言，上海智慧城市发展研究院院长盛雪锋、上海人工智能实验室大模型生态总监许劭华、东方财富人工智能研究院首席科学家刘志毅应邀展开对话。10位听友参与互动，上海树图区块链研究院研究总监、Web3专场主讲嘉宾杨光博士参与提问点评。50位现场听友获得本期NFT数字藏品。本期讲座由文汇报社、上海树图区块链研究院共同主办，文汇报视频号、喜马拉雅·听视频直播，上报集团融媒空间技术运营团队技术支持。现经整理，分主讲、对话、提问三篇刊发讲座内容。此为提问篇。垂直大模型成本在降低，逐步优化或是生存更优选择上海联通公司职员刘嵘：中国涌现出大量的大模型企业，大多在C端应用。在B端应用上，存在训练成本高、推理成本高以及私域数据难管理、存储私密性的门槛，中国的大模型企业该如何存活？盛雪锋：你说得很对，大家都在做大模型，很多企业号称在做通用大模型，其实并不通用。第一，对普罗大众的企业来说，它们的机遇在垂直类大模型，比较坚定地推进本行业甚至本企业垂直领域的模型构建，应该是对未来较好的投资。第二，据我们监测和观察，投资成本正在快速降低，以至于能力较弱的企业也能承受投资资本。比如上海某知名的人工智能企业开发布会时表示，由它们基础底座大模型训练新的垂直领域的模型，成本约为十万人民币。所以，稍微有点规模的企业都能承担这点成本。第三是数据。很多大模型本身训练得很好，并不像大模型刚兴起时需要海量训练体量。有些学校把科研成果拿出来也能训练出与它自己适用的大模型，逐步优化完善会是更好的选择，而不是一次性找到大量数据求一蹴而就。*亟需建立区域级大模型实验室，定出分类标准精准开发线上提问者获得了需要在区块链应用上存放的-6期的NFT数字藏品。背景版显示了6期所有的NFT数字藏品设计，由李洁等设计，此时尚体验为本系列讲座的亮点朱嘉明：目前大模型并没有分类，所以比较杂乱。因此，现在要加快对大模型分类，无论是通用型、偏通用型，还是偏垂直领域，都需要有一套衡量体系，确定参数内涵。在制定标准过程中，要注意如何衡量大模型效益的发展潜力，大模型的硬件体系，以及大模型之间的接口。现在，大模型似乎处于群众运动阶段，很多模型都会自生自灭，浪费很多资源。在上海这样的发达地区，当务之急是建立区域级大模型的实验室，形成对所有大模型和C端B端或G端结合的评估模式。大模型出现，“劳动”本身变成消费、贡献和生活方式复旦大学马院在读博士生汤瑭：AI大模型能否替代人类的情感劳动？如不能替代，AI大模型如何与之进行有效互动，从而既有利于自身的升级进步，又做到劳动者合理的价值分配？朱嘉明：事实上，在进入上世纪工业化社会后，“劳动”这一概念已被反复更新和改变。到了数字时代中后期以及智能时代，“劳动”进一步蜕变，劳动本身就变成了消费、贡献和生活方式。在智能时代，劳动会从形式到内容都发生实质性的变化，更多人因为大模型卷入到人工智能特定劳动状态。例如，网红每天制作的小视频过程也是劳动，只是这个劳动会与消费结合。AI已位于新基建的核心位置，大模型需求呈“乐高化”上海市外国投资促进中心杨峥臻：在人工智能发展如此受到世界