新火種
2023-10-20 
【觀點】衛(wèi)寧健康總裁王濤：生成式AI將重塑行業(yè)價值鏈，GPT在醫(yī)療領域應用空間巨大
6月17日，衛(wèi)寧健康（300253）總裁王濤受復旦大學醫(yī)院管理研究所邀請出席“第十八屆醫(yī)院管理與實踐高層論壇”，并發(fā)表題為“ChatGPT和醫(yī)療未來 - 原理 應用”的主旨演講，闡述了對于ChatGPT發(fā)展源起以及未來在醫(yī)療領域如何應用的觀點。
“符號主義AI”到“連接主義AI”的跨越
在談及ChatGPT發(fā)展歷程時，他表示“當我們越深入地了解ChatGPT，就越會深刻地感受到一個革命性時刻的到來”。ChatGPT代表的生成式人工智能體現了從“符號主義范式（Symbolic AI）”向“基于神經網絡的深度學習范式（Neural Network-based Deep Learning AI）”的發(fā)展轉變：“符號主義AI”主要依賴于預定義的規(guī)則和明確的知識結構，具有較好的可解釋性，但可能在泛化性能和某些領域的應用上略遜一籌；“連接主義AI”則模擬生物神經系統(tǒng)，通過數據自主學習，具有優(yōu)越的泛化性能，但可解釋性相對較差。
這兩種方法在實際應用中各有優(yōu)劣，可以根據任務需求和應用情景進行選擇，但顯而易見，神經網絡可能更接近于人腦的思維模式，然而在過去，囿于算力有限，大家都選擇了基于規(guī)則、知識庫的專家系統(tǒng)技術路線，也就是符號主義（Symbolism）。但隨著算力的飛速發(fā)展，以“神經網絡AI”為基石的連接主義（Connectionism）成為了主流，ChatGPT明白無誤地宣告，通用人工智能的科技樹將被改寫。
GPT發(fā)展脈絡
在談及ChatGPT發(fā)展脈絡時，王濤特別提到，一篇名為《Attention is All You Need》的論文于2017年第一次提出了"Transformer模型"，并在機器翻譯任務上取得了重大突破。"Transformer"指的是一種用于自然語言處理的深度學習模型架構，它采用了一種全新的注意力機制（attention mechanism），能夠捕捉到不同位置之間的依賴關系，從而更好地理解上下文語義，深度學習模型可以自由吸收數據中的知識，這讓計算機對自然語言的理解提升了一個能級。
在此基礎上，GPT技術不斷進步，并在2022年迎來了新的突破，論文《Training language models to follow instructions with human feedback》中提到，曾經GPT輸出的內容與人類語言習慣相去甚遠，而InstructGPT能夠對GPT模型進行指導和控制，使其能夠執(zhí)行特定的指令或任務，可以讓人類更好地有目的地對GPT進行訓練，提升了模型理解人類意圖和回答問題的能力。同年，便誕生了GPT3.5，它包含InstructGPT在內的一組模型，并使用了新的訓練數據或新的訓練方法。
目前，最新一代的GPT4能夠支持多模態(tài)，進行更加深入的推理，理解更復雜的指令，并更富創(chuàng)造力，具備更深入的專業(yè)領域知識。然而萬事萬物都有兩面性，目前GPT4仍有其局限性：
1，“虛構”事實。GPT根據資料概率分布，自監(jiān)督地訓練深度神經網絡，但仍不具備邏輯理解能力，并可能出現“虛構事實”的情況；
2，缺乏長期記憶。AI無法記住與同一用戶上次溝通情況，理想模式下AIGC可以記住患者歷史情況；
3，無法實時更新。離線訓練導致知識無法保持最新狀態(tài)；
4，缺乏自發(fā)學習能力。AI無法主動尋找資料學習，只能被動接收訓練的語料。
探索垂直領域應用場景與構建領域大模型
除此之外，生成式AI價值鏈中，最大的挑戰(zhàn)是構建終端應用，如何在不同領域去探索更多的場景，這是必然的發(fā)展趨勢，也是我們必須去面對的挑戰(zhàn)。BCG《The CEO’s Roadmap on Generative AI》報告顯示，預計生成式AI在醫(yī)療保健領域的潛在市場將爆發(fā)式增長，增長速度將比任何其他行業(yè)都快。由于醫(yī)療領域數據的專業(yè)性和場景的豐富性，GPT將有有巨大的應用空間，ChatGPT將為醫(yī)療行業(yè)帶來巨變的同時，也會伴隨“最聰明的人”共同進化和成長。
在各行各業(yè)中，ChatGPT或將成為用戶的Copilot（副駕駛）。在醫(yī)療領域，ChatGPT將成為醫(yī)務工作者離不開的貼身助手，它將作為一個超級大腦而存在，不僅能高效地調度和整理數據資源，甚至能引發(fā)自主思考，提升醫(yī)務工作者的工作效率、醫(yī)療質量，并做到有效地輔助決策，也為醫(yī)院的發(fā)展運營帶來新的可能性。
行業(yè)垂直領域的GPT模型非常重要，相對于通用大語言模型來說，在專業(yè)性要求較高的行業(yè)領域更具適用性。衛(wèi)寧健康已于2023年1月開展了醫(yī)療垂直領域的大語言模型WiNGPT的研發(fā)和訓練工作，截至4月、6月和9月的模型訓練參數量分別達到了60億、156億、650億，目前正在探索更多的醫(yī)療應用場景，我們計劃于10月正式發(fā)布由GPT技術加持的新產品WiNEX Copilot。
至此，我們可以清楚地認識到：生成式AI將重塑各行各業(yè)的價值鏈，且對于GPT技術的發(fā)展而言，算力+數據+場景（Model）將是關鍵要素。
1972年，加利福尼亞大學伯克利分校哲學教授休伯特·德雷福斯出版的《計算機不能做什么》一書中提出了反對強人工智能的論證，其核心思想是“許多人類的行為不能被簡單的看作是遵照一套規(guī)則行事。”
然而GPT的出現開始讓我們重新思考人類的智能是什么？硅基生命與碳基生命的融合邊界在哪里？人類將如何審視、適應并與之共存？
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