我们专访了三位AI业内人士:发展人工智能,中美各有什么“长短板”

AI1年前 (2023)发布 aixure
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导读:【环球时报综合报道】编者的话:请你们监管AI(人工智能)!据外媒报道,聊天机器人ChatGPT的创建者、美国初创公司OpenAI首席执行官奥特曼在16日参加的一场美国参议院听证会上,出人意料地向立法者表达上述观点。奥特曼直言,如果这项技术出了问题,它可能会…

【环球时报综合报道】编者的话:“请你们监管AI(人工智能)!”据外媒报道,聊天机器人ChatGPT的创建者、美国初创公司OpenAI首席执行官奥特曼在16日参加的一场美国参议院听证会上,出人意料地向立法者表达上述观点。奥特曼直言,“如果这项技术出了问题,它可能会有很大的问题”。18日,在中国天津开幕的第七届世界智能大会上,包括百度创始人李彦宏在内涉足AI领域的企业家,纷纷表达了对AI应用前景的看法。由于ChatGPT出现,有观点称,第四次工业革命的按钮已被按下。该不该发展AI?中美发展AI各有什么优劣势?中国需做好哪些准备?《环球时报》记者就上述话题,专访了三位AI业内人士。

OpenAI首席执行官兼联合创始人山姆奥特曼在美参议院司法小组委员会听证会上发言。(视觉中国)

周鸿:360集团创始人

“万模大战”中企核心优势是自带场景

最近一段时间,我好像成了GPT(Generative Pre-trained Transformer,生成式预训练Transformer模型编者注)的代言人、人工智能的布道者,似乎在很短时间内了解了很多相关信息。其实,这主要因为ChatGPT出来后,我觉得非常不可理解,非常好奇。有人把我的新书《超越好奇》称为年轻人和创业者的“避坑指南”,虽然人生有些坑不一定避得开,但我一直对新事物保持好奇心,它也在某种程度上成就了我。如果让我问ChatGPT创始团队两个问题,我最想问的是:在GPT1、GPT2推出的时候,市场反应并不好,他们为什么会坚定地朝这条路走下去?第二个问题是,他们在3.5和3.0之间的GPT,为什么只用10万个问题就训练出来了?据我了解,很多公司用了几百万个问题去训练,效果也不是很好,这可能是他们最核心的秘密。

现在简单说中国人工智能要超越美国可能是一句空洞的口号,因为GPT创新的突破首先发生在美国,他们解决了行业最重要的发展方向问题通用人工智能。但同时,大模型的训练框架是开源的,技术方向已经指明了,虽然训练数据和训练方法没有披露,但通过中国科技公司的不断探索,没有不可逾越的技术障碍。何况中国科技公司在工程化、场景化、产品化、商业化等方面有很大优势,剩下的只是长期主义指导下的时间问题。

目前,中国做大模型的公司跟美国相比有差距,我认为差距大概在两年左右。如果GPT4是100分,国内很多模型也就六七十分,离优秀还有距离,但如果我们把它应用在垂直行业,发展出有中国特点的GPT,差距就不再明显了。

当前,中国已进入“万模大战”,很多公司都推出自己的大模型,未来中国不会只有一个大模型。发展大模型难的不是研发,而是与场景结合。因为大模型需要在用户的大量使用和反馈中得到持续训练和打磨,而中国互联网大厂的核心优势是自带场景。比如,腾讯的微信天生就是一个聊天界面,是最佳场景;淘宝、百度、今日头条等都可以推出各具场景优势的GPT;360的计划之一是将GPT与数字安全能力结合,做“正义助手”。

人工智能的市场机遇不仅属于互联网大厂,向不同专业领域做深度开发也是未来的发展方向,比如专门训练求诊看病的机器人、专门做数学题的机器人等,要鼓励年轻创业者研发各种新应用。此外,我相信,未来每个政府部门、企业、城市都会拥有自己的“专有GPT”。甚至每个人都将可能拥有自己的GPT,如果把一个人写的文章、每天遇见的人等内容都记录下来并进行数字化,就可能训练出个人专属GPT。

对中国来说,发展大模型不太容易面临技术卡脖子问题。虽然GPT3后可能停止开源,但从GPT2到GPT3、GPT3.5,模型原则上没有太大变化,更多的是训练方法的改变。市场领先者往往不会开源,开源的往往是其竞争者,打破垄断。谷歌、Meta等公司最近都发布了自己的大语言模型。并且,大模型的发展离不开人工训练,中国有高质量人才红利。未来,人工智能训练师有可能成为新兴热门职业。

AI是一场真正的工业革命级技术变革,对整个世界和人类都会带来巨大改变,当然也会面临一些安全挑战,比如,如果对数据进行投毒、污染,会让训练出来的机器人带有隐藏的负面能力。但最大的不安全是不发展AI。我认为,对于AI产业,我们应坚持长期主义精神,既不悲观放弃,也不盲目乐观追求速胜。同时,要营造创新环境,对于发展大模型的企业多一些支持、理解和宽容。(张妮)

毕奇:中国电信首席专家、美国贝尔实验室院士

中国有5至10年时间备战AI冲击

由于ChatGPT的成功,大家已经开始讨论“硅基生命”的可能性,预测“硅基生命”是否能拥有超过人类的智慧,甚至主宰世界。如果说,以前这些被认为是不可能的科技幻想,但现在可能性已经不是零了。基于这个质变,人类是否应该对AI的发展持保守态度,甚至按下暂停键?要回答这个问题,首先要了解目前ChatGPT的根本能力,以及与人类智慧的差距。

从目前的AI发展来看,ChatGPT仅仅还是人类众多的工具之一,与人类的智慧及创造力完全不在一个等级上。具体来说,ChatGPT逻辑推理能力远不及人类,不能根据前因后果自行得出合理结论。这就是为什么ChatGPT对一些问题的回答,在我们看来是“一本正经地胡说八道”。没有这个能力,创造力就大打折扣。

有了逻辑推理能力,接下来最重要的还是自我驱动力。ChatGPT不具备自我驱动能力,类似人类大脑的功能是缺失的,与人类不可能是竞争关系。但是,当包括ChatGPT在内的人工智能工具,具备自我学习、自我驱动能力,那它可能将是人类的噩梦。但我认为,ChatGPT研发还有很长的路要走,现在还远没到需要考虑按下暂停键的时候。

AI应用在中国经济领域的推行,会否将引发产业的阵痛?我认为会的。从历史来看,所有的科技发展,都会对传统产业产生冲击和阵痛。蒸汽机、内燃机的发明,对体力劳动群体产生的冲击是有目共睹的。近代信息科技的发展,进一步大规模减少了体力劳动者的就业机会,但同时造就了更多的白领阶层。由于ChatGPT的产生,许多产业的就业门槛也会被不断提高。这次的冲击不单是对体力劳动者群体,对低端白领阶层产生的影响也将是明显的。

虽然ChatGPT效果超出一般预期,但其可靠性及性价比到底能否被大规模接受,需要拭目以待。此外,其经济模式以及在各行各业的应用、磨合,还来日方长。而ChatGPT对行业的影响,究竟是减少人工,还是促使相同的人工数量向更高质量的产出发展,现在也还不确定。举个例子,个人电脑的发展曾经被预测将是造纸行业的坟墓。但实际发展证明并非如此。因此,ChatGPT对就业的影响是负面还是正面,还有待观察。但中国相关产业至少有510年时间为AI可能带来的冲击做准备。

全世界范围看,美国在人工智能领域的研究“一骑绝尘”,后面很少有追赶者。大模型需要的算力硬件要求较高,如果美国对中国实施禁运,会给中国带来一些挑战。但这不是最重要的,中国研究AI最大的门槛在于,虽然ChatGPT的神经网络系统已经比较完整,但围绕这个神经网络的对齐、微调、强化学习及逻辑推理等算法,还在不断摸索和改善之中。这些算法是磨合AI在各行各业应用的关键必经之路。如果雇不到足够强的专家,做得不够极致,应用的推广会遇到较大瓶颈。

AI必然是全球未来竞争的一个重要赛道,无论多难,中国都需要注重投入AI研发。美国正通过对AI的研发,掀起一场未来科技发展的革命。据我了解,中国企业已经在布局AI,另一个较为重要的建议是,在训练AI相关产品时,不能只局限中文语料库,语料库的完整性将会严重影响人工智能的应用范围和潜力。近代以来,西方产生大量科技发明和创新,这些都以英语记载和传播。如果我们只用中文语料,将和世界的进展产生巨大鸿沟,也不利于中国人工智能应用在全球范围的推广。(杨沙沙)

丁磊:美国PayPal全球数据科学平台创始负责人

训练GPT模型是“养娃模式”

我曾为美国支付服务商PayPal公司建立了服务全球用户的数据科学平台,在AI领域有20多年的研究和工作经验。在硅谷工作多年,我非常了解为什么硅谷会出现OpenAI及奥特曼这样的人物是硅谷的“工程师文化基因”造就了他们。对于AI领域来说,不能沿用互联网公司的“养鸡模式”,而是得用“养娃模式”来研发产品。

实际上,美国真正专注通用人工智能研发的知名公司也就两家OpenAI以及谷歌母公司Alphabet下设的人工智能实验室DeepMind。就目前披露的信息看,奥特曼个人能力非常强,不仅懂技术,也懂商业运作,OpenAI在运营过程中也鲜少受股东制约。OpenAI是长在美国硅谷重视工程师地位的文化土壤里,有着强大的“工程师文化基因”,简单说就是工程师可以主导研发,拥有更大自主性,发挥创造性的空间更大。

但是OpenAI也是一个很稀有的物种,在美国可能找不到第二家。为什么谷歌等大公司目前在人工智能领域的研发,都很难超越OpenAI?一个关键因素就是GPT是一个新领域,训练这么大一个模型,难度不亚于造火箭或无人车。打个比方,包括谷歌在内的现代公司研发产品,采用的是“养鸡模式”,公司会将“养鸡”拆成不同的细分任务,多部门人员各自负责具体业务。而训练GPT模型是“养娃模式”,它反而不需要那么多老师、厨师,核心人物只要少数。也就是说,它很难拆分成完全独立的任务,必须有固定父母站在全局角度,亲自教授培养孩子。所以在这种模式下,谷歌没最早做出产品的原因很简单,现有公司体系很难在AI领域取得里程碑式的成功。训练GPT模型本质是一个很难拆解的事,需要公司领导层在技术、业务,甚至资本层都是专家。

另一个简单的例子就是,美国AI绘画工具Midjourney,是由一家独立研究实验室开发出来的。包括创始人大卫霍尔兹在内仅有11个人,除了他和财务、法务,核心只有8位研发人员。我也曾在IBM沃森研究中心有过一段工作经历,IBM的沃森人工智能也曾陷入这种困境有太多的人参与人工智能训练,资源太多、研发不聚焦,造成该项目并没有持续取得成绩。

现在大家普遍对人工智能有一种焦虑,在我的新书《生成式人工智能AIGC的逻辑与应用》当中,比较详细介绍了哪些职业可能被取代。在我看来,随着中国经济发展、产业升级,“中国版OpenAI”和“中国奥特曼”的出现也可以期待。就AI人才来说,中国的人才不比美国少,中国要想在AI竞争中快速占据有利位置,不妨加快布局,尊重模型训练本身的规律,用客观、全面的AI思维,去迎接这一领域的挑战。(杨沙沙)

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