上海，觀眾在世界人工智能大會(huì)上的AI模型平臺(tái)屏幕前交流討論。新華社發(fā)
云南昆明，觀眾在第八屆南博會(huì)上等待AI機(jī)器人制作素描畫像。新華社發(fā)
工作人員在湖北武漢一家AI智慧產(chǎn)業(yè)園的展示中心內(nèi)工作。新華社發(fā)
【圓桌對(duì)話】
【編者按】
當(dāng)前，生成式人工智能技術(shù)在多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出廣泛的應(yīng)用潛力，逐漸成為科技領(lǐng)域的關(guān)注焦點(diǎn)。
國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室最新數(shù)據(jù)顯示，截至目前，我國(guó)已經(jīng)完成備案并上線、能為公眾提供服務(wù)的生成式人工智能服務(wù)大模型已達(dá)180多個(gè)，注冊(cè)用戶突破5.64億。
大模型如何進(jìn)一步賦能千行百業(yè)？今后還需要在哪些方面重點(diǎn)發(fā)力？本期，我們邀請(qǐng)專家學(xué)者就生成式人工智能發(fā)展過程中遇到的難點(diǎn)問題和未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行探討，為讀者呈現(xiàn)這一領(lǐng)域的最新動(dòng)態(tài)。
大模型是通向通用人工智能的路徑嗎？
記者：有人說，大模型改變了人類對(duì)于整個(gè)世界的認(rèn)知方式，讓我們看到了實(shí)現(xiàn)通用人工智能的路徑。您對(duì)這個(gè)觀點(diǎn)怎么看？
朱曉峰：相較于傳統(tǒng)的人工智能，以大模型為核心的人工智能具有自主生成能力，不再是人類工程師教它什么，它會(huì)什么，而是在一定程度上像人類一樣具有了自主學(xué)習(xí)和輸出能力，可以從事那些人類工程師未事先賦予其相應(yīng)能力的工作。這與通用人工智能的方向具有一致性。一般認(rèn)為，通用人工智能具備三個(gè)關(guān)鍵特征，分別是自主定義任務(wù)、完成無(wú)限任務(wù)以及由價(jià)值驅(qū)動(dòng)。雖然現(xiàn)有的生成式人工智能還不具備其中的任何一個(gè)特征，但大模型的出現(xiàn)和迅速發(fā)展，使我們看到了實(shí)現(xiàn)通用人工智能的可能道路。從這個(gè)意義上講，這個(gè)判斷是準(zhǔn)確的。
嚴(yán)駿馳：大模型技術(shù)正在以驚人的速度重塑我們對(duì)世界的認(rèn)知，并為未來(lái)的智能技術(shù)開辟了廣闊的前景。這些技術(shù)通過處理和分析大量數(shù)據(jù)，展現(xiàn)出了令人矚目的智能特性。然而，要實(shí)現(xiàn)真正的通用人工智能，我們可能還需要更深入的理解和更復(fù)雜的技術(shù)創(chuàng)新。
一方面，我們要知道大模型的“智能”并不是真正意義上的“智能”。當(dāng)前的大型模型雖然在規(guī)模上達(dá)到了前所未有的水平，但它們的智能層次仍有局限性。這些模型能夠執(zhí)行特定的記憶任務(wù)，然而，真正的智能遠(yuǎn)不止于此。它涉及復(fù)雜的因果推理、邏輯思維等高級(jí)認(rèn)知能力，這些是目前大模型所缺乏的關(guān)鍵要素。要實(shí)現(xiàn)通用人工智能，我們必須超越這些局限，模擬出更接近人類智能的全面認(rèn)知能力。
另一方面，我們需要了解實(shí)現(xiàn)真正“智能”的關(guān)鍵所在。大模型的智能程度高度依賴于數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，這種依賴導(dǎo)致它們的智能更多是基于統(tǒng)計(jì)和記憶，而非深刻的理解或創(chuàng)造性。真正的智能應(yīng)該能夠識(shí)別和糾正現(xiàn)有知識(shí)的不足，并有能力探索和創(chuàng)造新知識(shí)。這是目前大模型所未能觸及的領(lǐng)域，也是未來(lái)智能技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵所在，我們還需要?jiǎng)?chuàng)新的算法和更深層次的認(rèn)知理解。
大模型技術(shù)的發(fā)展為我們展示了實(shí)現(xiàn)通用人工智能的潛在路徑，未來(lái)的智能技術(shù)發(fā)展將依賴我們?cè)谡J(rèn)知模型、算法創(chuàng)新和倫理研究等方面的持續(xù)努力和探索。
陳昌鳳：反過來(lái)說，是人類的認(rèn)知革命驅(qū)動(dòng)了大模型的誕生。大模型是科學(xué)發(fā)展與哲學(xué)變遷的產(chǎn)物。牛頓經(jīng)典力學(xué)理論帶動(dòng)了自然科學(xué)的第一次大發(fā)展，催生了與之相適應(yīng)的哲學(xué)思維——整個(gè)宇宙是機(jī)械運(yùn)動(dòng)的結(jié)果，生命乃至人類也可被看作機(jī)器，生命運(yùn)動(dòng)可以用機(jī)械運(yùn)動(dòng)去解釋了。
從20世紀(jì)中期開始，伴隨著生物學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展，人們嘗試以計(jì)算的抽象思維去認(rèn)識(shí)和把握世界。人工智能的奠基者圖靈把人的大腦看作離散態(tài)的機(jī)器，論證認(rèn)為人類心靈活動(dòng)實(shí)質(zhì)上是信息處理過程。計(jì)算機(jī)的奠基人馮·諾依曼提出細(xì)胞自動(dòng)機(jī)的理論，認(rèn)為生命的本質(zhì)是計(jì)算的過程，此后更多的研究用計(jì)算思維來(lái)認(rèn)識(shí)和理解生命，將生命的過程還原為計(jì)算的過程。
認(rèn)知科學(xué)由此也掀起了變革熱潮。人類智能的可計(jì)算性是基礎(chǔ)，認(rèn)知計(jì)算主義認(rèn)為，人類大腦和計(jì)算機(jī)都被看作一套處理符號(hào)的形式系統(tǒng)，人類的計(jì)算、感知和認(rèn)知等智能行為，都可以被數(shù)據(jù)化、符號(hào)化，成為計(jì)算機(jī)模擬、處理的對(duì)象。這些都是人工智能發(fā)展的理論基礎(chǔ)。在嘗試了不同的路徑之后，辛頓等科學(xué)家研究出了深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，從而驅(qū)動(dòng)了這一輪大模型的誕生?？梢钥隙ǖ氖牵@一場(chǎng)技術(shù)變革將帶來(lái)更深層次的認(rèn)知變革，將進(jìn)一步破解人類的思維密碼。
高質(zhì)量中文語(yǔ)料短缺難題如何破解？
記者：目前普遍認(rèn)為，大模型技術(shù)的發(fā)展仍面臨諸多挑戰(zhàn)，其中最突出的問題之一是數(shù)據(jù)支持的不足，尤其是高質(zhì)量的中文語(yǔ)料短缺，難以支撐算法模型的持續(xù)迭代和優(yōu)化。這個(gè)問題如何破解？
陳昌鳳：當(dāng)前，國(guó)際最先進(jìn)的大模型幾乎已經(jīng)“學(xué)完”了人類已有的可獲得的數(shù)字化文獻(xiàn)。有研究指出，根據(jù)2023年數(shù)據(jù)消耗速度，高質(zhì)量語(yǔ)言數(shù)據(jù)將在2026年前被耗盡，低質(zhì)量語(yǔ)言數(shù)據(jù)將在2030年至2050年被耗盡；視覺數(shù)據(jù)將在2030年至2060年被耗盡。
國(guó)際上，文本數(shù)據(jù)使用殆盡，而數(shù)據(jù)流通與版權(quán)保護(hù)形成的矛盾也限制了大模型的數(shù)據(jù)可使用性。已經(jīng)有很多信息巨頭公司正在將視覺化信息、音頻類信息轉(zhuǎn)為可訓(xùn)練的文本數(shù)據(jù)。有消息指出，大量轉(zhuǎn)錄的音頻數(shù)據(jù)已經(jīng)用于模型訓(xùn)練，不少“合成數(shù)據(jù)”也已經(jīng)開始受到青睞。
中文數(shù)據(jù)方面確實(shí)存在先天不足。一方面，在上世紀(jì)末的數(shù)字化浪潮中，中文領(lǐng)域?qū)?shù)字化的重視和投入均不足，初期的數(shù)字化信息質(zhì)量也參差不齊，欠缺再利用的價(jià)值；另一方面，網(wǎng)絡(luò)信息存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)化建設(shè)均難與技術(shù)發(fā)展相同步、相匹配。此外，迄今引進(jìn)的部分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)，帶著固有的價(jià)值觀烙印。亡羊補(bǔ)牢，為時(shí)未晚。如果從頂層設(shè)計(jì)部署到實(shí)踐落實(shí)能夠重視、彌補(bǔ)，相信仍有意義。
嚴(yán)駿馳：在大模型技術(shù)發(fā)展的道路上，高質(zhì)量中文語(yǔ)料的短缺問題日益凸顯，成為制約技術(shù)迭代和優(yōu)化的重要因素。為解決這一挑戰(zhàn)，可以通過以下措施來(lái)提升中文語(yǔ)料的質(zhì)量和可用性：
一是挖掘和整合國(guó)內(nèi)中文資源。我國(guó)擁有龐大的中文報(bào)紙、期刊、網(wǎng)站和App資源，這些都是構(gòu)建高質(zhì)量中文語(yǔ)料庫(kù)的重要基礎(chǔ)。例如，中國(guó)的報(bào)紙種類繁多，App市場(chǎng)活躍，國(guó)家圖書館的中文藏書也極為豐富。我們需要深入挖掘和整合這些資源，以提升中文語(yǔ)料的質(zhì)量和多樣性。
二是加強(qiáng)數(shù)據(jù)合規(guī)監(jiān)管。政府部門和監(jiān)管機(jī)構(gòu)需要建立相應(yīng)的監(jiān)管機(jī)制，以確保人工智能領(lǐng)域的數(shù)據(jù)合規(guī)。這包括對(duì)大模型的數(shù)據(jù)采集來(lái)源、處理方法以及合規(guī)性進(jìn)行監(jiān)督和審查。同時(shí)，我們還需建設(shè)集中的數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，在保證數(shù)據(jù)合規(guī)的前提下，增強(qiáng)中文數(shù)據(jù)的可用性，以推動(dòng)大模型技術(shù)的發(fā)展，同時(shí)保障各方的合法權(quán)益。
朱曉峰：還有兩點(diǎn)也很重要。一是建立統(tǒng)一的中文語(yǔ)料庫(kù)編碼規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)，提高中文語(yǔ)料數(shù)據(jù)的可使用性。我國(guó)目前的中文語(yǔ)料庫(kù)的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)有《信息處理用現(xiàn)代漢語(yǔ)分詞規(guī)范》《信息處理用現(xiàn)代漢語(yǔ)詞類標(biāo)記規(guī)范》等，但這些只是作為推薦性標(biāo)準(zhǔn)，行業(yè)采用率不高。實(shí)踐中不同中文語(yǔ)料庫(kù)采用不同的編碼規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)，形成了語(yǔ)料庫(kù)之間的異構(gòu)性，數(shù)據(jù)資源之間難以相互轉(zhuǎn)換，同時(shí)導(dǎo)致重復(fù)建設(shè)。對(duì)此，考慮到元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范是中文語(yǔ)料庫(kù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范中最有條件、最容易實(shí)行的規(guī)范，可以依據(jù)這一規(guī)范，建設(shè)相應(yīng)的中文語(yǔ)料庫(kù)。
二是建立Web檢索，搭建由國(guó)家、省市圖書館和各高校圖書館主導(dǎo)的中文語(yǔ)料庫(kù)資源共享平臺(tái)，推動(dòng)中文語(yǔ)料庫(kù)共享進(jìn)程。Web檢索為語(yǔ)料庫(kù)的訪問提供了便利，但在實(shí)際應(yīng)用中，尤其是對(duì)于語(yǔ)言信息處理研究和人工智能的使用來(lái)說，往往需要獲取語(yǔ)料庫(kù)的全文或特定子庫(kù)的內(nèi)容，這就對(duì)現(xiàn)有的Web檢索系統(tǒng)提出了更高的要求，即需要建立更加廣泛、全面且易于使用的中文語(yǔ)料庫(kù)資源，以便滿足這些高級(jí)需求。這意味著在現(xiàn)有Web檢索技術(shù)的基礎(chǔ)上，還需要不斷優(yōu)化和完善語(yǔ)料庫(kù)的組織結(jié)構(gòu)、檢索方式以及用戶界面等，以提高語(yǔ)料庫(kù)資源的可訪問性和易用性。
大模型的“新藍(lán)海”在哪里？
記者：目前，大模型已經(jīng)在自動(dòng)駕駛、醫(yī)療健康等領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大潛力。未來(lái)，大模型可能會(huì)在哪些領(lǐng)域開拓出新的“藍(lán)海”市場(chǎng)？
陳昌鳳：大模型橫空出世不足兩年，一些“大模型”已經(jīng)朝著“小模型”的方向轉(zhuǎn)變，比如著力于開拓垂類應(yīng)用模型——教育類、金融類、政務(wù)服務(wù)類、媒體類、醫(yī)療健康類等，并取得了可見的成效。一些可能朝著更細(xì)化的AI Agent（智能體）應(yīng)用方向發(fā)展。目前一些人工智能產(chǎn)業(yè)正從應(yīng)用層中尋求創(chuàng)新和價(jià)值。
嚴(yán)駿馳：現(xiàn)階段，我國(guó)生成式人工智能的應(yīng)用主要聚焦于醫(yī)療、汽車、教育、金融、文化等消費(fèi)級(jí)場(chǎng)景，但在高精尖領(lǐng)域，如自動(dòng)化定理證明、電路芯片設(shè)計(jì)、科學(xué)文檔理解和發(fā)現(xiàn)以及圖表理解等方面，大模型技術(shù)的應(yīng)用潛力尚未得到充分開發(fā)。這些領(lǐng)域?qū)τ诩夹g(shù)的要求更高，同時(shí)也具有更大的創(chuàng)新空間。
大模型技術(shù)在數(shù)學(xué)和邏輯推理方面有很大的潛力。通過處理和分析大量的數(shù)學(xué)和邏輯數(shù)據(jù)，大模型可以輔助自動(dòng)化定理證明，提高證明過程的效率和準(zhǔn)確性。例如，大模型可以輔助證明復(fù)雜的數(shù)學(xué)定理，幫助數(shù)學(xué)家解決一些長(zhǎng)期未解的問題。此外，大模型還可以輔助自動(dòng)化推理，例如在編程語(yǔ)言和形式化驗(yàn)證中的應(yīng)用，從而提高軟件開發(fā)和系統(tǒng)設(shè)計(jì)的效率和質(zhì)量。
大模型技術(shù)在芯片設(shè)計(jì)領(lǐng)域也值得關(guān)注。通過引入大模型技術(shù)，可以優(yōu)化設(shè)計(jì)工作流程，縮短設(shè)計(jì)時(shí)間，并優(yōu)化功耗、性能和面積。這不僅提高了設(shè)計(jì)效率，還幫助開發(fā)者解決整個(gè)系統(tǒng)堆棧中的復(fù)雜問題。此外，大模型還可以協(xié)助完成一些重復(fù)性的探索工作，幫助開發(fā)者更快達(dá)成目標(biāo)，如優(yōu)化測(cè)試周期、提高覆蓋率并最小化測(cè)試向量數(shù)量等。
大模型技術(shù)在科學(xué)文獻(xiàn)分析方面的應(yīng)用也顯示出巨大潛力。通過處理和分析大量的科學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，大模型可以幫助科學(xué)家更好地理解和發(fā)現(xiàn)科學(xué)知識(shí)。例如，大模型可以輔助科學(xué)家從大量的科學(xué)文獻(xiàn)中提取關(guān)鍵信息，發(fā)現(xiàn)新的科學(xué)關(guān)聯(lián)和趨勢(shì)，從而推動(dòng)科學(xué)研究的進(jìn)展。此外，大模型還可以輔助科學(xué)文獻(xiàn)的自動(dòng)分類和索引，提高科學(xué)文獻(xiàn)的檢索效率和準(zhǔn)確性。
在大模型技術(shù)的發(fā)展中，圖表理解領(lǐng)域的研究也值得期待。大模型技術(shù)能夠幫助理解和分析圖表數(shù)據(jù)，提取關(guān)鍵信息，并應(yīng)用于各種領(lǐng)域，如市場(chǎng)分析、金融預(yù)測(cè)等。這種技術(shù)的應(yīng)用能夠提高數(shù)據(jù)分析和決策制定的效率和準(zhǔn)確性。
朱曉峰：大模型技術(shù)的特性和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的要求決定了其需要大規(guī)模和長(zhǎng)周期的投入和布局。在此過程中，我們不僅要尊重市場(chǎng)規(guī)律，肯定企業(yè)自身的努力，更要充分發(fā)揮國(guó)家層面的引導(dǎo)作用。例如在大模型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、產(chǎn)業(yè)引導(dǎo)等方面，做出更多政策上面的引導(dǎo)和支持。
同時(shí)，在一些特定領(lǐng)域，如醫(yī)療、生命科學(xué)、數(shù)字城市等，我國(guó)擁有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。應(yīng)當(dāng)充分利用并發(fā)揮這些優(yōu)勢(shì)，通過大模型來(lái)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新，從而帶動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)的全面發(fā)展進(jìn)步。
主持人：
記者 方曲韻
本期嘉賓：
清華大學(xué)新聞與傳播學(xué)院教授 陳昌鳳
中央財(cái)經(jīng)大學(xué)法學(xué)院教授 朱曉峰
上海交通大學(xué)人工智能學(xué)院教授 嚴(yán)駿馳
