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[導(dǎo)讀]在人工智能的快速發(fā)展中,加強(qiáng)AI監(jiān)管與推動AI技術(shù)的進(jìn)步同等重要。從技術(shù)角度來看,可以通過可解釋AI等技術(shù)手段增強(qiáng)AI的可信度。

人工智能未來十大發(fā)展趨勢

第一方面,技術(shù)是源動力。

其中包括五大趨勢:

趨勢一,“統(tǒng)一未來:多模態(tài)模型加速文本、圖像和視頻融合”。

趨勢二,“逾越虛擬邊界:具身智能成為AI發(fā)展新形態(tài)”。

趨勢三,“大模型智慧火花:走向通用人工智能的途徑愈發(fā)明晰,腦機(jī)接口創(chuàng)造新的交互方式?!?

趨勢四,“數(shù)據(jù)的力量:高質(zhì)量數(shù)據(jù)提升模型性能,向量數(shù)據(jù)庫賦能數(shù)據(jù)管理。”

趨勢五,“數(shù)據(jù)中心的AI變革:智算中心成為關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施?!?

其次,應(yīng)用是牽引力。

其中包括四大趨勢:

趨勢六,“大模型C端角色:個人智能助理與新一代的流量入口?!?

趨勢七,“大模型B端應(yīng)用:專業(yè)數(shù)據(jù)與成本驅(qū)動行業(yè)模型百花齊放。”

趨勢八,“大模型輕量化:降低應(yīng)用成本、帶動端側(cè)算力發(fā)展?!?

趨勢九,“大模型的深遠(yuǎn)影響:改寫勞動力市場的未來、重塑科研范式。”

最后,安全是信任力。

即第十大趨勢,“AI治理與技術(shù)的平衡:AI可解釋性亟待增強(qiáng),監(jiān)管緊迫性日益凸顯?!?

在人工智能的快速發(fā)展中,加強(qiáng)AI監(jiān)管與推動AI技術(shù)的進(jìn)步同等重要。從技術(shù)角度來看,可以通過可解釋AI等技術(shù)手段增強(qiáng)AI的可信度。

從規(guī)范角度來看,各國政府也都已經(jīng)開始采取行動,制定和執(zhí)行各種AI政策和法規(guī)。全模擬光電智能計(jì)算芯片效果圖。 經(jīng)長期聯(lián)合攻關(guān),清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)突破傳統(tǒng)芯片的物理瓶頸,創(chuàng)造性提出光電融合的全新計(jì)算框架,并研制出國際首個全模擬光電智能計(jì)算芯片(簡稱ACCEL) 新華社圖趨勢一:從AI大模型邁向通用人工智能2023年,ChatGPT開發(fā)者OpenAI被置于前所未有的聚光燈下,也使GPT-4后續(xù)版本的開發(fā)被推向了風(fēng)口浪尖。據(jù)消息人士稱,OpenAI正在訓(xùn)練下一代的人工智能,暫名“Q*”(讀作Q-star)。新的一年,OpenAI下一代產(chǎn)品可能發(fā)布。據(jù)媒體爆料,“Q*”可能是第一次采用“從零開始”的方式訓(xùn)練的人工智能。其特點(diǎn)是,智能不來自人類活動的數(shù)據(jù),且其有能力修改自身代碼以適應(yīng)更復(fù)雜的學(xué)習(xí)任務(wù)。前者使得人工智能能力的發(fā)展變得愈發(fā)不透明,而后者向來被看作是誕生人工智能“奇點(diǎn)”的必要條件。在人工智能發(fā)展領(lǐng)域,“奇點(diǎn)”特指機(jī)器擁有了自我迭代的能力,進(jìn)而在短時(shí)間內(nèi)迅猛發(fā)展,導(dǎo)致超出人類控制。雖然一些報(bào)道稱,“Q*”目前還只能解決小學(xué)難度的數(shù)學(xué)問題,距離“奇點(diǎn)”還遠(yuǎn)。但鑒于虛擬環(huán)境中人工智能迭代速度可能遠(yuǎn)超想象,其仍然可能在不遠(yuǎn)的將來自主發(fā)展出在各個領(lǐng)域均可超過人類水平的AI。2023年,OpenAI預(yù)言,各方面超越人類水平的人工智能在十年內(nèi)就會出現(xiàn);英偉達(dá)創(chuàng)始人黃仁勛表示,通用人工智能可能在五年內(nèi)超越人類。一旦通用人工智能得以實(shí)現(xiàn),就可被用于解決各種復(fù)雜的科學(xué)難題,譬如尋找外星人與地外宜居星系、人工核聚變控制、納米或超導(dǎo)材料篩選、抗癌藥研發(fā)等。這些問題通常需要花費(fèi)人類研究員數(shù)十年的時(shí)間來尋找新的解決方案,部分前沿領(lǐng)域的研究量已超出人力極限。而通用人工智能在自己的虛擬世界中擁有幾乎無限的時(shí)間和精力,這使得其在部分容易虛擬化的任務(wù)中,有可能成為人類研究員的替代。但屆時(shí),人類如何監(jiān)督這些從智能水平上超過人類的人工智能,確保其不會危害人類,又是一個值得思考的問題。當(dāng)然,我們也不應(yīng)過分高估硅谷巨頭們的部分言論,因?yàn)樵谌斯ぶ悄馨l(fā)展史上,已經(jīng)歷三次“AI寒冬”,其中不乏宏大的技術(shù)愿景因各方面限制化為泡影的例子。但目前可以肯定的是,大模型技術(shù)仍然有著不小的上升空間。除GPT-4外,谷歌的“雙子座”(Gemini),Anthropic的Claude2,目前都是僅次于GPT-4的大模型,國內(nèi)的百度“文心一言”與阿里“通義千問”,也是國產(chǎn)大模型中的佼佼者。它們在新的一年中是否會發(fā)布更具革命性的產(chǎn)品,同樣值得期待。趨勢二:合成數(shù)據(jù)打破人工智能訓(xùn)練數(shù)據(jù)瓶頸數(shù)據(jù)瓶頸指的是可用于訓(xùn)練AI的高質(zhì)量數(shù)據(jù)的有限性,合成數(shù)據(jù)有望打破這一瓶頸。合成數(shù)據(jù)是在模仿真實(shí)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,由機(jī)器學(xué)習(xí)模型利用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)科學(xué)原理合成的數(shù)據(jù)。關(guān)于什么是合成數(shù)據(jù),有一個較為淺顯易懂的比喻:這就像是在給AI編寫專門的教材。例如,盡管英文課本的對話中出現(xiàn)的可能是“小明”“小紅”這樣的虛構(gòu)人名,但并不影響學(xué)生們由此掌握英語,因此從某種意義上,對于學(xué)生而言,教材就可以看作一種經(jīng)過編纂、篩選和處理的“合成數(shù)據(jù)”。有論文表明,模型的規(guī)模至少要達(dá)到620億參數(shù)量后,才可能訓(xùn)練出“思維鏈”能力,即進(jìn)行分步驟的邏輯推理。但現(xiàn)實(shí)的尷尬在于,迄今為止人類產(chǎn)生的不重復(fù)的、可供訓(xùn)練的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)并沒有這么多。使用ChatGPT等生成式人工智能以前所未有的數(shù)量產(chǎn)生高質(zhì)量合成數(shù)據(jù),未來的AI將由此獲得更高的性能。除了對大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)的需求導(dǎo)致合成數(shù)據(jù)受到追捧以外,對數(shù)據(jù)安全的考量也是重要原因。近年來,各國紛紛出臺更嚴(yán)格的數(shù)據(jù)安全保護(hù)法律,使得客觀上利用人類產(chǎn)生的數(shù)據(jù)訓(xùn)練人工智能變得更為繁瑣。這些數(shù)據(jù)中不僅可能隱含個人信息,其中的許多數(shù)據(jù)還受版權(quán)保護(hù)。在互聯(lián)網(wǎng)隱私與版權(quán)保護(hù)尚未形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)與完善架構(gòu)的當(dāng)下,使用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,極易導(dǎo)致大量法律糾紛。而若考慮對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏,又面臨篩查識別準(zhǔn)確率方面的挑戰(zhàn)。兩難之下,合成數(shù)據(jù)就成為最惠而不費(fèi)的一種選擇。此外,使用人類數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,還可能導(dǎo)致人工智能學(xué)到有害內(nèi)容。一些諸如使用日用品制造炸彈、管制化學(xué)品的方法,另一些則包括許多人工智能本不應(yīng)當(dāng)出現(xiàn)的壞習(xí)慣,譬如像人一樣在任務(wù)執(zhí)行過程中偷懶、為了取悅用戶而說謊、產(chǎn)生偏見和歧視。若改用合成數(shù)據(jù),使人工智能在訓(xùn)練中盡可能減少接觸有害內(nèi)容,則有望克服以上使用人類數(shù)據(jù)訓(xùn)練時(shí)附帶的缺點(diǎn)。從以上分析中可以看出,合成數(shù)據(jù)可以說是頗具開創(chuàng)性的,有望解決此前發(fā)展人工智能與數(shù)據(jù)隱私保護(hù)不可得兼的問題。但與此同時(shí),如何確保相關(guān)的公司和機(jī)構(gòu)負(fù)責(zé)任地制作合成數(shù)據(jù),如何制作出既符合本國文化與價(jià)值觀,又在規(guī)模和技術(shù)水平上足以媲美西方以英文網(wǎng)絡(luò)資料為中心的合成數(shù)據(jù)訓(xùn)練集,也將成為中國面臨的一個頗具挑戰(zhàn)性的課題。除此之外,合成數(shù)據(jù)帶來的一個重大變化是,來自人類社會的大數(shù)據(jù)或?qū)⒉辉偈茿I訓(xùn)練所必需。在今后的數(shù)字世界中,人類數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、存儲和使用仍將遵循人類社會的法則和秩序,包括維護(hù)國家數(shù)據(jù)安全、保守商業(yè)數(shù)據(jù)秘密和尊重個人數(shù)據(jù)隱私,而AI訓(xùn)練所需的合成數(shù)據(jù)則采用另一套標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行管理。趨勢三:量子計(jì)算機(jī)可能率先應(yīng)用于人工智能作為電子計(jì)算機(jī)發(fā)展到今天的最前沿應(yīng)用,人工智能始終存在算力不足的隱憂。ChatGPT問世數(shù)月后,OpenAI總裁奧爾特曼曾公開表示,其并未鼓勵更多用戶注冊O(shè)penAI。2023年11月,OpenAI甚至宣布暫停ChatGPT Plus付費(fèi)訂閱新用戶的注冊,以確?,F(xiàn)有用戶擁有高質(zhì)量體驗(yàn)。顯然,作為全球性能最強(qiáng)的AI,ChatGPT已遇到算力等方面的瓶頸。在此背景下,討論量子計(jì)算機(jī)在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用就成為一種頗具潛力的未來解決方案。首先,人工智能領(lǐng)域的算法,大部分屬于并行計(jì)算的范疇。舉例而言,AlphaGo在下圍棋的過程中,其需要同時(shí)考慮對手在不同位置落子后的應(yīng)對招數(shù),從中找到最有可能贏得棋局的下法。這就需要計(jì)算機(jī)優(yōu)化并行計(jì)算的效率來實(shí)現(xiàn)。而量子計(jì)算機(jī)擅長進(jìn)行并行計(jì)算,因?yàn)樗梢酝瑫r(shí)計(jì)算和存儲“0”和“1”兩種狀態(tài),無需像電子計(jì)算機(jī)那樣消耗額外的計(jì)算資源,譬如串聯(lián)多個計(jì)算單元,或?qū)⒂?jì)算任務(wù)在時(shí)間上并列。計(jì)算任務(wù)越復(fù)雜,量子計(jì)算就越具備優(yōu)勢。其次,運(yùn)行ChatGPT所需的硬件條件,同樣也十分適合導(dǎo)入當(dāng)前體積龐大的量子計(jì)算機(jī),二者都需要安裝在高度集成的計(jì)算中心里,由一支專業(yè)化技術(shù)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行管理支撐。什么是量子計(jì)算機(jī)?量子計(jì)算機(jī)是一類遵循量子力學(xué)規(guī)律進(jìn)行高速數(shù)學(xué)和邏輯運(yùn)算、存儲及處理量子信息的物理裝置。其不僅體積龐大,而且作為核心零部件的“量子芯片”,通常需要被置于接近絕對零度(零下273.15攝氏度)的極低溫中,利用在這種極低溫下部分微觀粒子表現(xiàn)出的量子特性進(jìn)行信息運(yùn)算和處理,且運(yùn)行結(jié)果只能存在幾毫秒的時(shí)間。既然量子計(jì)算機(jī)“又大又難維護(hù)”,為什么還要發(fā)展?原因在于,量子計(jì)算機(jī)蘊(yùn)含巨大的算力潛能,以至于在一些算法上已經(jīng)體現(xiàn)出相對于電子計(jì)算機(jī)在速度上的“絕對碾壓”,即“量子優(yōu)越性”。但實(shí)現(xiàn)“量子優(yōu)越性”只是一個起點(diǎn)。目前的量子計(jì)算機(jī)只能完成一些專屬于量子領(lǐng)域的計(jì)算任務(wù),想要真正用好這種“量子優(yōu)越性”,先要使其量子位足夠多,以實(shí)現(xiàn)通用計(jì)算和可編程。而且,在實(shí)現(xiàn)通用計(jì)算后,量子計(jì)算機(jī)依然需要保持相對于電子計(jì)算機(jī)的優(yōu)勢,這被稱作“量子優(yōu)勢”。2022年,來自谷歌、微軟、加州理工學(xué)院等機(jī)構(gòu)的研究者從原理上證明了“量子優(yōu)勢”在預(yù)測可觀測變量、量子主成分分析以及量子機(jī)器學(xué)習(xí)中確實(shí)存在。量子機(jī)器學(xué)習(xí),實(shí)際上就是量子計(jì)算在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用,也體現(xiàn)出未來量子計(jì)算與人工智能兩大前沿技術(shù)合流的趨勢。理論上證明了,實(shí)踐上就需要進(jìn)一步拓展量子計(jì)算的應(yīng)用前景。在2019年推出商用量子計(jì)算機(jī)“量子系統(tǒng)一號”后,美量子計(jì)算巨頭IBM又于2023年12月推出了“量子系統(tǒng)二號”。新系統(tǒng)的最大突破在于可以模塊化擴(kuò)展,是該公司的首臺模塊化量子計(jì)算機(jī)?!傲孔酉到y(tǒng)二號”擁有超過1000量子位。IBM還宣布計(jì)劃10年內(nèi)建成10萬量子位的量子計(jì)算機(jī)。這些不斷增加的量子位并非只是為了競賽,其對于實(shí)現(xiàn)通用計(jì)算和可編程有著不可或缺的作用。也正因如此,量子計(jì)算機(jī)的模塊化,標(biāo)志著其更加具備實(shí)用性。人工智能(AI)的未來將是什么模樣?美國《福布斯》雙周刊網(wǎng)站在近日的報(bào)道中,列出了2024年AI領(lǐng)域發(fā)展的五大趨勢,這些趨勢有望賦予世界嶄新的面貌。

生成式AI開辟新天地

生成式AI將超越簡單的聊天機(jī)器人和惡搞視頻的范疇。AI系統(tǒng)將能撰寫復(fù)雜的敘事文章,編排交響樂,并有可能與人合著暢銷書。該領(lǐng)域一個關(guān)鍵性的創(chuàng)新是多模態(tài)生成式AI,此類系統(tǒng)能處理文本、聲音、旋律和視覺信號等各種輸入信息,并將其融合起來進(jìn)行綜合理解。

想象一下,AI一聽到描述性語音,就能迅速起草一篇內(nèi)容豐富而全面的文章,畫出一幅畫,為其配上合適的背景音樂,并能用多種口音和語言講述出來。這種多功能融合有望豐富文藝作品的內(nèi)容和層次,并給受眾帶來多種感官體驗(yàn)。人類技術(shù)結(jié)晶與AI杰作之間的界限將變得更加模糊。

2024年,隨著多模態(tài)技術(shù)的不斷發(fā)展,AI模型將迎接更加復(fù)雜多樣化的交互場景,有望在智能家居、智慧城市、醫(yī)療診斷、自動駕駛等領(lǐng)域打開全新的應(yīng)用空間。

AI成人類“左膀右臂”

隨著技術(shù)的不斷發(fā)展,AI不再僅僅是一種工具,而是人類的“左膀右臂”。外科醫(yī)生可在AI診斷結(jié)果的輔助下進(jìn)行手術(shù);律師在庭審過程中可得到AI提供的參考案例;軟件開發(fā)人員可在寫代碼時(shí)得到AI的同步幫助。

此外,隨著遠(yuǎn)程辦公和在線教育激增,AI將徹底改變課程設(shè)計(jì)并優(yōu)化虛擬團(tuán)隊(duì)動態(tài)。2024年,人們將邁入人類與AI協(xié)同發(fā)揮作用的時(shí)代,這將大大提高生產(chǎn)力和生產(chǎn)水平。

AI道德更受關(guān)注

AI在日常生活中的參與度不斷上升,導(dǎo)致一系列道德問題。如何保障AI健康、可持續(xù)、負(fù)責(zé)任地發(fā)展,成為當(dāng)今社會面臨的重大挑戰(zhàn)。

由于AI越來越多地為決策過程提供信息,因此它們的運(yùn)作方式必須極度透明和公平。目前面臨的挑戰(zhàn)不僅在于設(shè)計(jì)出公平的算法,還必須制定嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn),確保這些系統(tǒng)和它們的設(shè)計(jì)者能對自己的行為負(fù)責(zé)。

此外,如何保證AI技術(shù)的普惠性和包容性?如何促進(jìn)AI技術(shù)的公平公正和非歧視性?這些都是值得人們深思的問題。

隨著2024年的到來,專家預(yù)計(jì),人們將對AI道德教育產(chǎn)生興趣,也將把AI研發(fā)領(lǐng)域的道德考量置于優(yōu)先位置。

為AI立法

AI前所未有的發(fā)展態(tài)勢和在各個領(lǐng)域的長驅(qū)直入,不僅令科技愛好者癡迷,也引發(fā)全球決策者的密切關(guān)注。

隨著2024年的臨近,包括歐美在內(nèi)的主要經(jīng)濟(jì)體都在設(shè)法制定比較全面的AI政策。例如,歐洲議會打算在今年年底前,或最遲在2024年6月就歐盟的《AI法案》文本達(dá)成協(xié)議。10月30日,美國總統(tǒng)拜登簽署了美國首份關(guān)于AI的行政命令。美國參議院多數(shù)黨領(lǐng)袖舒默希望在幾個月內(nèi)準(zhǔn)備好AI立法。

這些政策旨在實(shí)現(xiàn)3個目標(biāo):推動技術(shù)突破,吸引全球投資,同時(shí)保護(hù)民眾不受AI“野蠻生長”的影響。行業(yè)內(nèi)部的討論表明,全球就制定AI基準(zhǔn)和規(guī)范展開合作可能很快就會實(shí)現(xiàn)。

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