亲探外滩大会:前沿成果集中亮相
大模型演进来到了怎样的阶段?AI走进人类的生活,还有哪些想象空间?9月5日至7日,2024 Inclusion·外滩大会在上海举办,100多家全球科技头部企业和学术殿堂级机构集中展示前沿研究成果。北京商报记者来到“人工智能实验室”,复旦大学、同济大学、上海交通大学、百川智能、阿里云、生数科技、蚂蚁集团等10家大模型厂商、高校研究机构展示了最新的大模型技术。
其中,蚂蚁集团的百灵多模态大模型,以其原生的多模态能力,让机器“看”得更清晰,“听”得更真切,“说”得更流畅,“画”得更生动。它能够直接理解并训练音频、视频、图像、文字等多模态数据,让机器的感知能力更上一层楼。
生数科技与清华大学联合发布的纯自研视频大模型Vidu,突出一键生成高清视频的强大功能。复旦大学的智能显微成像大模型UniFMIR,则突破了现有荧光显微成像的极限,大大提升生命科学和医学研究等领域的观察和分析质量。
当AI走进生活,人类的一天将会发生怎样的变化?AI产业的新实践吸引了更多人的目光。在展区内,观众可以同20多个AI助手互动,从未来助手、未来健康,到未来出行、未来办事、未来财富空间,亲身体验与AI共同生活的一天。
北京商报记者实测了支付宝的AI生活管家“支小宝”。通过对话,这一人工智能可以利用支付宝内生态实现快速订票、点餐、打车、查询附近吃喝玩乐;经过用户授权后,“支小宝”还可以记住个人的通勤方式、餐饮口味、旅游偏好等习惯,并智能感知用户使用的时间和空间,从而推荐专属的服务。例如,每天清晨提醒天气、一键打车等。
此外,观众还可以用小冰“数字分身”3分钟克隆一个自己,让数字人辅助自己完成工作;借助数字蚂力Codefuse代码助手实现AI编程,大大提高工作效率。宇树机器人和机器狗、“阿奇”桌面机器人、特斯拉二代人形机器人、小鹏汇天飞行汽车,则让展区更具“赛博朋克”的风格。
AI的发展也伴随着模型内部幻觉、安全漏洞、深度生成内容滥用、能源难题等挑战。展区同样聚焦这些新的问题,展示最新的解法。
正如香港科技大学校董会主席、美国国家工程院外籍院士沈向洋说的,在人工智能的颠覆性力量逐步显化的过程中,须重视AI的治理,打造负责任的AI。
据《全球数字经济白皮书(2024)》数据显示,全球目前有3万家人工智能核心企业以及超过1300个人工智能大模型。智能时代进入新序章,AI等新技术与物理世界加速融合。问题也随之而来:AI的奔涌浪潮将把我们带向何方?我们该以何态度面对颠覆性技术的到来?如何应对AI与人类“抢饭碗”?
“AI技术的发展和应用是一个不断循环迭代的过程,需要在应用中发现技术落地的难点,让技术发展的方向更加聚焦。”蚂蚁集团总裁韩歆毅表示,智能体作为生成式人工智能的一种产品形态,是当下大模型应用的核心方向,能让大模型长出“手和脚”。
但技术也可以使人获得一些超出常人的能力,如何做好AI治理,平衡这些风险?专家们普遍认为,以人为本是首要原则。
正如沈向洋在大会现场提到的一个新词:IA(Intelligent Augmentation),智能增强。它代表一种以人为本的AI发展路径,也就是要通过技术提升人类的能力,而非取代人类。
北京商报记者 岳品瑜 董晗萱
|专家观点|
香港科技大学校董会主席沈向洋:
模型不会突然代替所有的工作流
沈向洋表示,AI为人类提供了与技术共生的全新语境,人机交互的新方式指向“AI与IA”的融合共进。IA(Intelligent Augmentation),即智能增强,代表着一种以人为本的AI发展路径。它聚焦于运用技术提升人类的能力,而非取代人类,强调了人类与AI之间的协作关系。
谈及AI agent(智能体)时,沈向洋表示,agent从愿景到落地的过程中,需要始终以需求为圆点,深刻理解模型的能力,并构建一个AI深度参与的工作流程。他表示,AI agent时代的到来,不会是一个神奇而强大的模型突然代替了所有的工作流,它涉及到技术、工程与市场的不断磨合,最终以超预期的服务呈现给人类。
中国工程院院士王坚:
AI+的重点不是加什么,而是怎么加
王坚分享了自己对AI、AI+和AI基础设施的思考。他提出,AI+不是AI和产业的简单结合,而是数据、模型和算力的组合。
王坚用“ChatGPT=GPT+chat”解释,认为三者分别对应着应用平台、基础模型、应用场景。他认为,当我们讲“人工智能+”的“+”时,不是加什么东西,而是怎么加,更重要的是一个机制创新。这个创新就是数据、模型和算力的组合。当数据、模型、算力的规模都有了巨大的变化,这时就一定要引入新的东西,那就是AI的基础设施。
“AI基础设施是技术渗透的终极形式”,王坚抛出这个概念,什么技术会对人类产生最长远的影响?就是它变成了基础设施。他援引红杉资本的观点,在云时代、移动时代、AI时代,基础设施就是云计算。“当你看AI、AI+、AI基础设施的时候,就会发现,这个世界不但技术在革命,机制和基础设施也在革命。没有比这三项革命在同一时间发生再令人激动了。我想这些革命正在创造未来。”王坚总结。
“美国三院院士”迈克尔·乔丹:
AI发展不能忽视集体性、不确定性和激励机制
迈克尔·乔丹谈到自己对人工智能的最新思考:人工智能落地产业,需要形成互相协作的集体;要构建人工智能的协作系统,必须要引入经济学的“激励”视角。
“ChatGPT,你确定你刚生成的是对的吗?”迈克尔·乔丹发问,当前的人工智能系统很难表达它真正学到哪些知识,也没有能力表达它有多确定,而人类在面对不确定性时表现出色,尤其是集体协作共同应对时。
对此,迈克尔·乔丹的建议是,不仅单独设备要具备一定智能,人工智能更要通过协同体现在整体系统层面。在他看来,仅仅将人类的智慧融入超级智能计算机中是不够的,现代信息技术在医疗、交通、金融科技和商业领域的应用,需要集体性、去中心化的智能系统。微观经济学视角也是当前AI研究的一个缺失。
“激励机制”是市场经济和集体智能的关键因素,“AI拥有海量的数据,但有些不能生成价值,通过设计激励机制才能驱动AI智能体贡献和协作”。迈克尔·乔丹提出了“三层数据市场”模型,其中用户、平台和数据买家通过“出让数据”“购买数据”“提供服务”形成了闭环。他强调,数据购买者也就是企业可以结合“数据和服务”建立与用户的激励机制,从而为他们带来真正的价值。
北京商报记者 魏蔚
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