自2017年Transformer架构问世以来，经过五年的技术革新，我们迎来了2023年的大模型AI时代。这一跨时代的技术突破，不仅标志着基础技术的飞跃，也预示着应用技术领域的新浪潮。历史上，每一次基础技术的革新都催生了一系列应用技术的革命，如蒸汽机之于火车，电力之于电灯和电话。同样，大模型技术的突破，也必将引领我们进入一个全新的应用技术时代。其中，数字生命技术的实现，可能是这一技术浪潮中最引人注目的成就。

构建数字生命，一直是人类的梦想。从中国古代的机械歌舞机器人，到玛丽·雪莱笔下的弗兰肯斯坦，再到图灵关于人工智能的构想，人类对生命的模拟从未停止。然而，直到大模型技术的出现，我们才真正看到了将这一梦想变为现实的可能。

数字生命的构建，面临着多方面的技术挑战，而大模型技术正是解决这些问题的关键。

首先，数字生命需要对世界的多模态感知。从基础的视觉、听觉、触觉，到高级的语言和结构化数据感知，每一模态的理解和融合都是巨大的挑战。传统技术往往需要复杂的规则系统或神经网络结构来实现模态融合，这不仅增加了系统的复杂性，也限制了语义理解的广度和深度。相比之下，大语言模型通过海量数据的训练，提供了一种更为通用的语义理解框架。它不仅理解语言的语义，还能将不同模态的信息通过简单的编码转换为token，进而实现多模态的融合理解，从而为数字生命与世界的互动提供了更有效的连接。

其次，数字生命需要具备知识和推理能力。传统技术在处理知识和推理时，往往采用还原主义的方法，将知识分解为底层符号表达和计算。这种方法虽然在某些方面取得了成效，但往往伴随着高昂的构建成本和有限的准确率与覆盖率。大模型技术则展示了一种全新的能力：它能够记住和运用知识，进行链式推理，而无需显式的符号表达和计算。这不仅降低了构建成本，还提高了准确率和覆盖率，为数字生命的大规模、低成本构建提供了可能。

情感是数字生命的第三层需求。数字生命不仅要理解人类的情感，更要具备自身的情感。传统AI技术往往将情感工具化，但这种零散的工具难以整合成一个具有统一情感的数字生命。大语言模型在一致性对话生成中，已经整合了情感理解和表达，展现出了内在的情感状态。通过系统提示或对模型进行微调训练，大模型可以展现出各种情感倾向，甚至是人格特征，这使得数字生命更加真实，更能够与人建立亲密的联系。

最后，数字生命是否能够具备自我意识，是最高层面的挑战。自我意识是认知科学和哲学长期探讨的话题，其机制和定义至今仍未有定论。但可以肯定的是，具备自我意识的数字生命将能够像人类一样思考世界和反思自身，真正融入人类社会。大模型技术已经让我们看到了数字生命学习有自我意识个体对话和思考模式的可能性，这是一种行为主义的自我意识。我们对这种自我意识的实现充满敬畏和期待，它可能正是我们所追求的，也可能是自我意识的本质所在。