近年来,人工智能领域技术突破不断,创新成果不断融入社会各个领域,深刻改变着人们的日常工作、生活方式。博鳌亚洲论坛2023年年会上,多位专家学者、行业领袖围绕人工智能领域技术突破和对人类社会的影响等问题,进行了深度研讨交流。
理性看待人工智能颠覆性创新
华为云人工智能领域首席科学家田奇表示,最近人工智能领域前沿技术的巨大突破对社会的影响,或要远远超过当年智能手机的出现。
人工智能已经发展了60余年,为何在近几年突然获得了如此巨大的进步?田奇认为,这是几十年积累后的一次爆发,新出现的人工智能技术,不仅改变着人机交互的方式,还极大地提高了生产力。
不过,专家也表示,当前人工智能还有一定的局限性,那就是还未出现拥有人类情感的智能体。人工智能虽然是个“文理通才”,但它仍建立在人类所有知识和理解的基础上,并没有超过人类整个群体的智慧,更不要说拥有自身情感和智慧了。“就比如最近大火的ChatGPT,它的回答水平虽然已经超越很多个体乃至群体,但从机器的视角看,本质上它对于问答了什么一无所知。”小i集团董事局主席兼首席执行官袁辉说。
平安银行行长特别助理蔡新发表示,人工智能技术的进步之所以能产生革命性意义,是因为其具有跨界、横向、打通的能力。
“科技的发明具有两面性。”清华大学公共管理学院院长朱旭峰表示,人工智能技术在提高各行各业生产效率的同时,又会对社会结构产生深刻影响,往往会伴随着一些行业的消失与崛起。因此,如何利用新的工具,以适应行业新的发展,成为未来是否能够屹立潮头的重要因素。
“未来的5至10年是人工智能技术应用的红利变现期。”袁辉表示,人工智能的新产品已经快速融入各行各业,不断塑造新业态、新场景,带来巨大的商业价值。
大模型推动AI产业化再加速
AI大模型是近年来最为热门的AI细分领域。相比于小模型,AI大模型具备多个场景通用、泛化和规模化复制等诸多优势,被视为是实现通用人工智能的重要研究方向。
无论是最近大火的ChatGPT,还是国内百度公司推出的文心一言,其实都是AI大模型的典型代表。
所谓AI大模型,就是经过大规模数据训练后,能够适应一系列任务的模型。深度学习作为人工智能的重要技术,完全依赖模型自动从数据中学习知识,在显著提升性能的同时,也面临着通用数据激增与专用数据匮乏的矛盾。AI大模型兼具“大规模”和“预训练”两种属性,面向实际任务建模前需在海量通用数据上进行预先训练,能大幅提升AI的泛化性、通用性、实用性。
此外,相对于传统的小模型生成模式,AI大模式能够大幅缩减特定模型训练所需要的算力和数据量,缩短模型的开发周期,还能得到更好的模型训练效果。可以说,AI大模型的真正意义在于改变了模型的开发模式,将模型的生产由“小作坊”升级为工业化的“流水线”,而模型开发模式的转变,将使得AI技术能够更广泛地下沉到一些长尾场景。
当然,AI大模型的开发需要具备丰富的开发资源,以及庞大的数据、算力支撑。
田奇建议,我国要建构统一架构的多模态AIGC,加快大模型和底层硬件的适配,从而达到降本增效的效果。(记者 王祝华 实习生 曲怡臻)
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