实现AI“人人可得”仍需迈过多道坎

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  对标Sora的国内首个全自研文生视频大模型Vidu表态,通用人工智能大任务仿真平台“通界”系统发布,内嵌人工智能大模型的人形呆板人热情迎宾……2024中关村论坛年会首设“人工智能主题日”,一大批原创前沿结果会合发布,中外专家围绕人工智能发展等话题各抒己见。
  4月27日,在未来人工智能先锋论坛上,微软全球资深副总裁、微软人工智能亚太区总裁张祺直言:“现在就似乎AI的大帆海时代,每个人都应该顺应这个时代,用AI增强自身发展。”
  “人工智能技能刚刚进入应用期,在各国的应用场景差异巨大。”清华大学苏世民书院院长、人工智能国际治理研究院院长薛澜认为,“随着技能进步,未来,昨们甚至大概感受不到人工智能的存在。它将被嵌入各类工作平台,人们可以直接使用自然语言与其交换。”
  人工智能发展的终极目标是实现通用人工智能。推动人工智能走向通用化,关键在于“为呆板立心”。北京通用人工智能研究院院长朱松纯说,已往,人类一看就会、绝不费力能做的事情,被误认为与智能无关。但事实上,与数据、理论相比,人类针对这些问题进化出的强大心智和代价体系才是最重要的,它们是自主智能的源头活水。
  如何推动人工智能向纵深发展,让人工智能实现“人人可得”?专家认为,智力资源、算力资源、经济资源缺一不可。
  “大模型的出现只是AI新世界的一个小火花。AI只有融入千行百业的应用场景,才是AI行业百花齐放之时。”蚂蚁团体首席技能官何征宇表现,大模型从技能发作到财产落地,再到改变人们生活,另有很长一段路要走。从智能涌现到应用涌现,要让人工智能“飞入寻常百姓家”,还需办理“可靠性、经济性、易用性”三大问题。
  “训练大模型的困难之一在于数据处置惩罚。”中国科学院院士、北京大学传授鄂维南在论坛上表现,当前,各人普遍对高质量数据的重要性认识不敷。“现在,许多企业和高校都将主要气力放在对大模型的研究上。实际上,相比大模型,创建高效的数据处置惩罚系统才是更紧急的任务。”
  算力是人工智能发展门路上的另一关键因素。随着数据、模型日趋庞大,算力本钱也日趋高昂,“用电过猛”带来的能耗问题频频引发担心。中国工程院院士、中国人工智能学会理事长戴琼海表现,面向人工智能的需求,新型盘算架构“光电盘算”将为算力优化与创新提供一条全新路径,有望实现颠覆式突破。高通光率将对盘算速度、能量效率和数据通量带来厘革,能够实现速度千倍提升,能效百万倍提升。
  打造“人人可得”的AI,在何征宇看来有三个关键:在技能层面实现“AI监视AI”,确保安全可靠;把大模型做“小”,从而更节能高效;实现智能化的“傻瓜式”操纵,让普通人好懂好用。他认为,人类的未来不是被人工智能所取代,而是让生活变得更好。

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