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他指出，大模型出现之前，机器学习很多首先是基于规则的，其次需要大量的数据标记，同时很多都是单领域、单数据源的训练，因此跨领域多模态的能力不足，这样就会导致很多东西联合不起来，从而使其很难解决复杂的、系统的工程。另外，基于人类的认知经验积累的东西很难引入到模型训练里面，知识突破的出现实际上一定程度解决了专家经验的积累，但它在一定时间段内是静态的，不能做到实时的更新。而大模型出现后真正出现了智能，它会进行自主学习，并且能够做到跨领域多模态，因此颠覆了原来很多东西。

程新洲认为，AI大模型引入到自智网络之后，会带来更低的门槛和更高的效率，一个个数据的断点会被打通；同时，专家经验长期的积累会注入到网络当中；此外，未来的网络的维护，包括运营以及适配用户场景化动态化的需求，会变得人机不分。

中国移动通信集团公司网络事业部网管支撑处专家罗志毅对上述观点表示了认同。他表示，从自智网络的角度来看，首先大模型带来了一个网络全景的全面认知的能力，这对于电信运营商面临的多供应商管理难题以及不同层面的网络协同与运维难题，带来了学习成本的下降以及整体运维能力的跃升。“借助大模型我们希望能够全面地把复杂的网络知识进行体系化的梳理，最终能够助力我们构建真正的数字员工，通过数字员工来快速地完成业务交付和网络定界，从而实现整体运维能力的跃升，我觉得这是GPT的一个很重要的方向。”同时，中国移动希望利用大模型对于自然语言的上下文关联和理解能力来实现对客户意图的精准翻译，然后直接生成方案并快速进行自动化的配置。

总结来说，这家中国最大的电信运营商希望通过AI大模型实现跨领域的、跨厂家的、多复杂系统的、群体的知识图谱，同时也希望能够形成更加自然的人机交互能力，从而能够帮助运维人员更好地去管理网络。

AI与网络深度融合后实际效果如何

作为全球领先的通信设备供应商之一，爱立信中国区网络产品方案总经理吴日平在此次论坛上分享了目前爱立信在AI in Network方面的实践探索与显著成果。他表示，移动网络越来越复杂，数据处理量越来越大，无论是运营商还是设备商乃至最终用户，都希望以5G为代表的移动网络的维护成本下降，用户的体验上升，这成为爱立信将人工智能引入整个通信网络的核心驱动力。