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人工智能蓬勃發展,“人”的作用在哪里?

互聯網時間: 2023-07-13 15:50:58

ChatGPT的到來,讓人工智能再次成為了全球焦點,通用人工智能的出現,似乎已是“臨門一腳”,而在這個時間節點,不少學者紛紛回望人工智能領域的兩本開山之作:圖靈的《計算機器與智能》,與維納的《人有人的用處:控制論與社會》,前者提出了我們如今家喻戶曉的圖靈測試,而后者則直指人與機器的關系。

人工智能賦能百業,但焦慮也就此蔓延:當AI的時代已經來臨,人應該如何自處?在近日召開的WAIC 2023 科學前沿全體會議上,來自學界、產業界等各領域的專家共同聚焦AI的發展,及其帶來的挑戰。

“重新思考人與機器的交流,人和機器在社會中的作用”

香港科技大學是全球首批明確“擁抱”ChatGPT的高校之一,而在近期,香港科技大學也推出了HKUST ChatGPT。“人工智能對教育的影響是根本性的。” 香港科技大學首席副校長、英國皇家工程院院士郭毅可談道,“當一個機器具有智能的時候,我們要認真地體會,重新思考人與機器的交流,人和機器在社會中的作用,人與人、人與機器、機器與機器的交流。”

大眾普遍擔憂教育會受到AI的沖擊,但似乎這既是教育工作者和教育界的挑戰,又是促成學生從“記憶的一代”轉向“懷疑的一代”的機遇。

為何在AI的時代教育更需要“懷疑”?在郭毅可看來,這需要追溯知識的本來面目,“大模型訓練出來的東西不能夠說是知識。”郭毅可說道,知識是需要論證的,而大模型訓練出來的實際上是高度抽象化的搜索,就像是互聯網的一個JPEG(圖像文件格式)。“你不能說它沒有用,它很棒,它是一個非常精煉的信息壓縮,但它不是知識。”

“我相信人有人的用處。”郭毅可談道,“我是很喜歡這本書的,我覺得聰明的我們應該用我們創作的機器培養更聰明的人,而這些人又去創造更聰明的機器,更聰明的機器培養更聰明的人,這是一個健康的循環。”

“我們有發明的智慧,也要有控制的智慧”

“我之前對ChatGPT都是命令式地說‘你幫我干個這個’,下回我在前面一定要加個‘請’,結束之后說‘辛苦了’,我覺得我要對人工智能好一點,給自己留條后路。”在圓桌對談環節,電影《流浪地球》系列導演、北京電影家協會副主席郭帆幽默風趣的笑話讓在場觀眾忍俊不禁。

在《流浪地球》系列電影的創作過程中,人工智能已參與其中,“演員的增齡和減齡、年輕和變老的過程其實也是通過人工智能的運算,做了幾百代的迭代之后生成的,包括演員的聲音的修復,也是通過這個方式,這個我們已經在使用了。”郭帆說道,“但是我們今天看到的所有AIGC生成的內容,不管是視頻還是圖片,已經對我們造成很大的影響,它的精度沒有達到電影級別,但是未來會到那個級別的。”

而在中國工程院院士、美國藝術與科學院院士、清華大學智能產業研究院院長張亞勤看來,AGI(通用人工智能)技術的進展很快,但反而不需要焦慮,“AIGC做得再好,它還是個工具,真正的創造力、想象力、靈感、創意,還是靠我們的作家,靠我們的導演,包括我們的演員,這是AIGC沒法替代的。”

張亞勤將AGI在感知和認知這兩種層面進行定義,人工智能正經歷從感知向認知的飛躍,也就是從單純的語音識別、圖像識別等分析,轉向對語言語義的理解。“在感知和認知兩層的能力,它可能和人一樣強,甚至超過人的智能,但是我們現在所有的算法,所有的硅基生命永遠沒有真正的情感,沒有這個意識,這個也是最大的區別。”

“最近我個人簽署了人工智能風險的呼吁,我們要把人工智能所帶來的風險和核武器、流行疾病放到同樣的高度和優先級,人類是可以控制風險的,我們有發明的智慧,也要有控制的智慧,但必須要有這個意識。”張亞勤說道。

“模態的大一統”與“產業的大一統”

在ChatGPT推出不久,OpenAI又火速推出了GPT4.0,其中,多模態能力引人矚目。

“語言不能完全表達所有的信息,它可以表達很多情感,它可以作為情感的載體,但是人和人交互的時候,在語言之外很重要的是空間的交互。” 在圓桌論壇環節,微軟研究院高級研究員楊健偉談到,多模態賦予了交互很多新的可能。

而在多模態大模型的背后,則包含著一種范式變革上的趨勢。此前,在人工智能領域,傳統的學科劃分都是垂直劃分:自然語言、多媒體、語音……“在大模型時代,慢慢開始變成水平劃分,原來講不同學科的算法,大家自己做自己的,比如做語音的有自己的算法,做自然語言處理有自己的算法,現在Transformer把算法統一起來了。” 清華大學教授唐杰介紹到,“未來多模態會在一個框架里面訓練,遲早會實現,我們也在嘗試這方面的事情。”

技術上的大一統是否會導致產業上的大一統?“對于大公司來說,如果它的算力足夠多,數據足夠多,可以把數據做的足夠好,這個對于很多的創業公司來說門檻相當高了。”盡管如此,但在加拿大工程院外籍院士、IEEE/IAPR/CAAI Fellow、HiDream.ai創始人兼首席執行官梅濤看來,這個問題不必擔憂,“一旦把基礎模型做得足夠好的時候,在模型層和應用層之間其實有很大的空間,因為三百六十行,各行各業很難使用通用的模型來滿足客戶的要求,這個時候對于創業公司來說有很多的機會。”

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