外滩大会首日:生成式AI和大模型成为热议话题
9月8日消息,iPhone的诞生开启了移动互联网的黄金15年。大模型的应用突破,也意味着产业变革再次来到了“人工智能”的iPhone时刻。9月7日,2023外滩大会首日,生成式AI和大模型成为热议话题。多位“两院”院士、诺贝尔奖和图灵奖得主等专家学者以及科技领军企业分享了他们在AI领域的观察和思考。
生成式AI有望开启万亿美元新赛道
今年以来AI热度持续攀升,近半年内全球近百家公司、机构相继发布大语言模型相关产品。国内也正面临着“百模大战”,有数据显示,全国有至少130家公司研究大模型产品,其中做通用大模型的有78家。
但专家普遍认为,这一技术带来的产业红利才刚刚开始。麦肯锡中国区主席、全球资深董事合伙人倪以理在外滩现场预测,生成式AI的技术风暴有望开启一场关系到未来8-10年的新一轮技术和产业变革。
“AI对全球经济的潜在收益将达到25万亿美元,是当前所有企业最重要的赛道之一,但这个时代刚刚开始。”他举例说道,在高科技行业,该技术每年可以额外创造2400亿至4600亿美元价值;在零售和消费品领域,每年可达2400亿至3900亿美元;在整个银行业,每年可达2000亿至3400亿美元。与此同时,他指出,生成式AI可能大幅促进生产力提升,并提供新的就业机会。
金沙江创投主管合伙人张予彤的观察也印证了上述观点。当前生成式人工智能创业与投资爆发,今年上半年投资额已超过去年全年水平。
张予彤预测,AIGC在企业的关键职能中将释放巨大价值潜力,影响集中在四个职能:客户运营、营销和销售、软件工程、产品研发。以游戏行业为例,AIGC首先将优化内部效率,随后重塑开发流程并引领游戏玩法创新。
蚂蚁集团董事长兼CEO井贤栋引用电影《奥本海默》的一句台词说,“this is not a new weapon.this is a new world”,他认为大模型不只是一个新技术,而是一个新世界,会引发全面的变革。他透露,蚂蚁自研大模型以全栈布局、长线发展为原则,以创造产业价值为目标,将在外滩大会期间发布最新落地进展。
高效产业协作是抓住技术变革机遇的关键
中国科学院院士、复旦大学副校长张人禾认为,面对“AI时代”的来临,“单打独斗”已不适应大科学时代的科技创新,要进行“有组织科研”,最大的优势在于布局建设大平台。
而产业变革也更急需走向高效协作。但因为很多产业比如跨境贸易从时间和空间上都有很长的链路,产业协作涉及多个参与方,环节众多、流程复杂,很容易因为缺乏信任造成协作不畅。
蚂蚁集团资深副总裁、数字科技事业群总裁蒋国飞指出,“信任问题是产业高效协作的最大障碍。”他认为,在物理世界产业供应链的背后,需要用数字科技构建一个围绕数据供应链的协作网络。比如,在数据生成环节,物联网可以实现数据源头可信;在数据流通环节,区块链技术可以进行数据确权,防篡改;隐私计算技术确保数据在流通与融合过程中“可用不可见、可算不可识”;在数据价值的挖掘环节,人工智能技术与场景结合,能够让数据价值释放出巨大潜力。
在专家们看来,AI、区块链、隐私计算、数字人民币等新技术、新场景的应用,会在实体领域创造很大价值。北京智源人工智能研究院顾问、美国国家工程院外籍院士张宏江说,AI、区块链和数字人民币的结合,会带来未来更加自动化、更加可信、更加有效的金融服务体系。
井贤栋说,隐私计算的突破,能够实现数据价值的交换,而非数据本身去交换,意义极其巨大。蚂蚁在重点投入,希望未来有一天加密计算的成本和效率做到今天的明文计算一样,那个时代会真正迎来数据时代的大爆炸。联合国开发计划署可持续金融中心高级顾问迈克尔·舍伦则指出,新技术的应用,可以促进绿色融资,并降低融资成本,帮助我们创造一个更可持续的世界。
应对大模型安全问题需设好“紧箍咒”
模型的通用能力让其能够应用到人类生产生活的各个场景中,可谓“无孔不入”。AI的发展因此带来了新的安全隐私问题,如何解决这一隐患?中国科学院院士何积丰开出了他的“药方”:利用对齐技术为大模型戴上紧箍咒。
何积丰院士认为,大模型的安全问题主要是在未经同意的情况下,收集、使用和泄露个人信息。隐私问题既可能发生在训练过程,也可能发生在使用过程中,而大模型的生成能力则让“隐私泄露”的方式变得多样化,造成隐私保护更加困难。
“为了应对这些问题,我们需要大模型对齐技术。”何积丰说,“对齐(alignment)”是指系统的目标和人类价值观一致,使其符合设计者的利益和预期,不会产生意外的有害后果。“如果把人工智能看作西游记里的孙悟空,’对齐’就是唐僧的紧箍咒。有了紧箍咒,就可以保证技术不会任意使用能力胡作非为。”
不过,对齐技术同样面临挑战。首先,对齐的基础,人类的价值观是多元且动态变化的,需要保证大模型为人服务、与人为善;其次,大模型的有用性与无害性之间目标也不完全一致。如何对错误进行有效纠正,设好大模型的“紧箍咒”也是挑战。
因此,对齐技术已经成为了一项令人眼花缭乱的跨学科研究,不仅考验技术,也审视文化。
何积丰介绍,反馈强化学习是实现对齐的技术途径,目前有两种方式,一种方式是通过人工反馈给模型不同的奖励信号,引导模型的高质量输出;另一种方式,事先给大模型提供明确的原则,系统自动训练模型对所有生成的输出结果提供初始排序。“这意味着,不仅智能系统需要向人类价值观对齐,人类的训练方法也要向价值观对齐。”何积丰说。
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