促进大语言模型的未来发展

曾伟鸿作
本文于2023年12月 25日首发于《联合早报》。如需转载请联系A*STAR

(AISG) 和新加坡科技研究局(A*STAR)合作, 斥资7000万元推出全国多模态大语言模型计划，促进我国和本区域的人工智能创新，增强本地在人工智能研发方面的能力，及培养人工智能专才。

兼顾大语言模型的隐私保护和个性化体验

隐私保护是使用大语言模型的主要问题。当用户输入详细资料或提出问题（也称为提示） 时，大语言模型会收集机密信息。此外，许多大语言模型的设计人员通过用户提示，指导 和完善大语言模型的能力，尤其是在生成结果方面。这意味着一些大语言模型可能会在无 意间把用户输入的机密信息，存储在用于训练大语言模型的数据库，而这些信息随后可能 会在回应其他用户提示时透露出去。

今年5月，三星电子发现一些员工上传机密代码后，禁止他们使用ChatGPT等工具。传输 到这类平台的数据会存储在外部伺服器，难以检索和删除，而且可能会泄露给其他用户。 为了解决隐私保护问题，新科研属下的资讯通信研究院（I2R）一直致力于探寻隐私保护科 技，让大语言模型在保护隐私的环境中，安全地处理机密数据。此外，新科研去年设立前 沿人工智能研究中心，探寻如何在增强大语言模型个性化内容的同时，保障用户隐私。例 如，研究中心的科研人员通过微调具有特定领域提示的大语言模型，以在回应相关问题的 同时，对用户互动和提示进行匿名处理。

微调能以其他方式提高大语言模型的性能。当一家企业使用通用聊天机器人与客户互动时 ，“声音”可能显得不近人情或不能反映企业品牌。利用职员与客户沟通的实例训练聊天机 器人，有助于确保语音精准到位。前沿人工智能研究中心的工作，涵盖探寻兼顾大语言模 型个性化回应和隐私保护的方式。

个性化的大语言模型可促进教育发展

大语言模型为个性化体验带来巨大潜能。以教育应用为例，学生朗读时，往往需要教师一 对一的及时反馈，这对大班教学极其困难。为了应对这个问题，教师可采用人工智能给学 生做个别指导。

陈方玉博士和她的资讯通信研究院团队开发了人工智能辅导系统，协助学生自我学习。

教育科技公司CommonTown已在学校部署马来语和淡米尔语版本。英语和华语版本则衍 生出商业产品nomopai，协助学生准备口试，及提升企业的销售培训。

学生朗读时，人工智能语音评估辅导系统会对他们的发音、语调和流畅程度进行检测和评 分。该系统也会提供个性化反馈，协助学生改进演讲技巧，提高整体语言水平。教师也可 使用人工智能系统的反馈，为学生量身定制教学策略和方案。

在全国人工智能核心与教育部主办的人工智能教育大挑战中，资讯通信研究院的科研人员 设计多模态人工智能导师，指导孩童用母语（华语、马来语和淡米尔语）进行交流。它利 用图片等视觉元素，激发刚上小学的学生对话。这些设计和研发有助于保持我国的语言多 元化和双语优势。

下一个前沿领域：大语言模型的长期可持续发展

尽管大语言模型取得令人瞩目的成就，但可持续发展令人担忧。要让大语言模型通过大量 训练参数保持精准，意味着数据中心和伺服器须消耗更多能源，进而增加碳排放。

前沿人工智能研究中心的科研人员正探寻可持续的下一代大语言模型，通过创新技术，开 发在训练和部署阶段减少碳足迹的方案。例如减少训练模型所需数据，或在部署阶段采用 性能良好且能源消耗极小的硬件，有效调整现有模型。

未来几年，生成式人工智能和大语言模型的科技，无疑将不断发展。实用的应用将不断扩 大，但人们对隐私保护、个性化体验和可持续发展的担忧也会增加。我们希望政府在人工 智能策略和研发方面的努力，有助于应对这些问题，让生成式人工智能和大语言模型，继 续成为改变我们生活、工作和创造的工具。

(作者是新科研前沿人工智能研究中心主任、教授)