Baek Gyeonghun：LG AI研究院院长称“8月发布Exaone新版本”

by Moon Chaeseok

Published 11 Jul.2024 12:10(KST)

Updated 11 Jul.2024 12:43(KST)

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第37届韩经协CEO济州夏季论坛演讲
结合Exaone与LLM后3年工作3个月完成
LG子公司CEO争相学习AI
“CEO要在为时已晚前亲自抓AI”

LG AI研究院院长 Bae Gyeonghun 于11日首次透露：“下个月将发布升级并平台化后的全新 LG Exaone 模型版本。”LG AI研究院去年公开了集团的超大规模多模态 Exaone 2.0，他表示将于下个月推出新版本。

背景勋 LG AI研究院院长11日在济州乐天酒店出席“2024 韩经协 CEO 济州夏季论坛”，以“生成式AI生态系统的现状及应对方向”为主题发表演讲。韩国经济人联合会提供

当天，Bae 院长在济州道西归浦市乐天酒店济州举行的“2024 韩国经济人协会首席执行官（CEO）济州夏季论坛”上发表题为“生成式人工智能生态的现状及应对方向”的演讲时表示：“下个月将发布新的生成式人工智能 Exaone（与新版本相关）。”

LG 于2021年发布 Exaone 1.0，去年发布 Exaone 2.0。Exaone 并非类似 ChatGPT 的面向消费者的超大规模人工智能，而是面向各子公司业务领域专家使用的人工智能。

Bae 院长坦言，LG集团在推进“人工智能转型”的过程中，也曾在争取各子公司响应方面遇到困难。起初，愿意将人工智能具体应用到业务中的子公司首席执行官并不多，但现在包括 LG Display 在内，整个集团都在将 Exaone 引入业务。以 LG Display 为例，目前约85%的作业量由人工智能完成转换，剩下15%则由人工人员进行“后处理”。

他表示：“首席执行官们不应一再推迟尝试引入人工智能”，“LG 全体子公司在过去4年间一直推进人工智能转型，现在各子公司首席执行官都争相引入人工智能，并且亲自投入大量时间学习。”

Bae 院长称，企业难以应用人工智能的原因在于数据获取并不容易。在数据获取过程中，必须通过人工智能深度学习尽快验证准确性，才能培育人工智能模型。但在这一过程中存在大量生成虚假信息的忧虑。以“逐条精挑细选”的方式按公允价格购买数据也非常困难。LG AI研究院为了解决这一问题，与全球顶级学术期刊出版商爱思唯尔（Elsevier）展开合作，正获取规模约2万亿韩元的数据。

他强调，如果能够将人工智能正确应用于业务实务，就能取得确切成果。根据 LG化学、LG生活健康等化工子公司在分子设计预测实验中的结果，在应用 LG Exaone 的情况下，其性能是由传统化学家执行时的10至30倍，将原本需要3年的工作在1个月内完成。

不过，由于 LG AI研究院承接了新药、抗癌疫苗、正极材料、电解质、显示器发光材料开发等大量项目，而人工智能科学家的人力池有限，存在一定瓶颈。Bae 院长表示，打算通过将专家版 Exaone 与通用大型语言模型（Large Language Model）相结合的方式来解决这一问题。

Bae 院长表示：“如果将各专业领域的人工智能模型与庞大的生成式人工智能知识体系连接起来，就能快速解决细致的业务问题”，“两者结合的结果，正在开启一个比既有专家作业快85%以上产出成果的时代。”他还补充说：“过去即便由业务专家与人工智能专家协同工作，也需要3年的作业流程，现在只需3个月即可完成。”

Bae 院长建议，仅仅以高价购买谷歌、微软等全球大型科技公司开发的人工智能并非上策。各企业必须准确梳理自身需要解决的问题是什么、难度有多大、需要投入多少成本。