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瞭望 | 前瞻2024人工智能四大趨勢(shì)

時(shí)間:2024-01-03 18:50來(lái)源:大西北網(wǎng) 作者:新華社 點(diǎn)擊: 載入中...
  據(jù)消息人士稱,OpenAI正在訓(xùn)練下一代的人工智能,暫名“Q*”(讀作Q-star)。新的一年,OpenAI下一代產(chǎn)品可能發(fā)布
 
  數(shù)據(jù)瓶頸指的是可用于訓(xùn)練AI的高質(zhì)量數(shù)據(jù)的有限性,合成數(shù)據(jù)有望打破這一瓶頸。除了對(duì)大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)的需求導(dǎo)致合成數(shù)據(jù)受到追捧以外,對(duì)數(shù)據(jù)安全的考量也是重要原因
 
  作為全球性能最強(qiáng)的AI,ChatGPT已遇到算力等方面的瓶頸。在此背景下,討論量子計(jì)算機(jī)在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用就成為一種頗具潛力的未來(lái)解決方案
 
  文 | 譚笑間
 
  2023年,世人見(jiàn)證了ChatGPT在全球范圍的大火。以生成式人工智能為代表的新一代人工智能問(wèn)世,改變了人工智能(AI)技術(shù)與應(yīng)用的發(fā)展軌跡,加速了人與AI的互動(dòng)進(jìn)程,是人工智能發(fā)展史上的新里程碑。2024年,人工智能技術(shù)與應(yīng)用的發(fā)展又會(huì)呈現(xiàn)出哪些趨勢(shì)?讓我們一同展望這些值得關(guān)注的重大趨勢(shì)。
 
 
  全模擬光電智能計(jì)算芯片效果圖。經(jīng)長(zhǎng)期聯(lián)合攻關(guān),清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)突破傳統(tǒng)芯片的物理瓶頸,創(chuàng)造性提出光電融合的全新計(jì)算框架,并研制出國(guó)際首個(gè)全模擬光電智能計(jì)算芯片(簡(jiǎn)稱ACCEL) 新華社圖
 
  趨勢(shì)一:從AI大模型邁向通用人工智能
 
  2023年,ChatGPT開(kāi)發(fā)者OpenAI被置于前所未有的聚光燈下,也使GPT-4后續(xù)版本的開(kāi)發(fā)被推向了風(fēng)口浪尖。據(jù)消息人士稱,OpenAI正在訓(xùn)練下一代的人工智能,暫名“Q*”(讀作Q-star)。新的一年,OpenAI下一代產(chǎn)品可能發(fā)布。
 
  據(jù)媒體爆料,“Q*”可能是第一次采用“從零開(kāi)始”的方式訓(xùn)練的人工智能。其特點(diǎn)是,智能不來(lái)自人類活動(dòng)的數(shù)據(jù),且其有能力修改自身代碼以適應(yīng)更復(fù)雜的學(xué)習(xí)任務(wù)。前者使得人工智能能力的發(fā)展變得愈發(fā)不透明,而后者向來(lái)被看作是誕生人工智能“奇點(diǎn)”的必要條件。在人工智能發(fā)展領(lǐng)域,“奇點(diǎn)”特指機(jī)器擁有了自我迭代的能力,進(jìn)而在短時(shí)間內(nèi)迅猛發(fā)展,導(dǎo)致超出人類控制。
 
  雖然一些報(bào)道稱,“Q*”目前還只能解決小學(xué)難度的數(shù)學(xué)問(wèn)題,距離“奇點(diǎn)”還遠(yuǎn)。但鑒于虛擬環(huán)境中人工智能迭代速度可能遠(yuǎn)超想象,其仍然可能在不遠(yuǎn)的將來(lái)自主發(fā)展出在各個(gè)領(lǐng)域均可超過(guò)人類水平的AI。2023年,OpenAI預(yù)言,各方面超越人類水平的人工智能在十年內(nèi)就會(huì)出現(xiàn);英偉達(dá)創(chuàng)始人黃仁勛表示,通用人工智能可能在五年內(nèi)超越人類。
 
  一旦通用人工智能得以實(shí)現(xiàn),就可被用于解決各種復(fù)雜的科學(xué)難題,譬如尋找外星人與地外宜居星系、人工核聚變控制、納米或超導(dǎo)材料篩選、抗癌藥研發(fā)等。這些問(wèn)題通常需要花費(fèi)人類研究員數(shù)十年的時(shí)間來(lái)尋找新的解決方案,部分前沿領(lǐng)域的研究量已超出人力極限。而通用人工智能在自己的虛擬世界中擁有幾乎無(wú)限的時(shí)間和精力,這使得其在部分容易虛擬化的任務(wù)中,有可能成為人類研究員的替代。但屆時(shí),人類如何監(jiān)督這些從智能水平上超過(guò)人類的人工智能,確保其不會(huì)危害人類,又是一個(gè)值得思考的問(wèn)題。
 
  當(dāng)然,我們也不應(yīng)過(guò)分高估硅谷巨頭們的部分言論,因?yàn)樵谌斯ぶ悄馨l(fā)展史上,已經(jīng)歷三次“AI寒冬”,其中不乏宏大的技術(shù)愿景因各方面限制化為泡影的例子。但目前可以肯定的是,大模型技術(shù)仍然有著不小的上升空間。除GPT-4外,谷歌的“雙子座”(Gemini),Anthropic的Claude2,目前都是僅次于GPT-4的大模型,國(guó)內(nèi)的百度“文心一言”與阿里“通義千問(wèn)”,也是國(guó)產(chǎn)大模型中的佼佼者。它們?cè)谛碌囊荒曛惺欠駮?huì)發(fā)布更具革命性的產(chǎn)品,同樣值得期待。
 
  趨勢(shì)二:合成數(shù)據(jù)打破人工智能訓(xùn)練數(shù)據(jù)瓶頸
 
  數(shù)據(jù)瓶頸指的是可用于訓(xùn)練AI的高質(zhì)量數(shù)據(jù)的有限性,合成數(shù)據(jù)有望打破這一瓶頸。
 
  合成數(shù)據(jù)是在模仿真實(shí)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,由機(jī)器學(xué)習(xí)模型利用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)科學(xué)原理合成的數(shù)據(jù)。關(guān)于什么是合成數(shù)據(jù),有一個(gè)較為淺顯易懂的比喻:這就像是在給AI編寫專門的教材。例如,盡管英文課本的對(duì)話中出現(xiàn)的可能是“小明”“小紅”這樣的虛構(gòu)人名,但并不影響學(xué)生們由此掌握英語(yǔ),因此從某種意義上,對(duì)于學(xué)生而言,教材就可以看作一種經(jīng)過(guò)編纂、篩選和處理的“合成數(shù)據(jù)”。
 
  有論文表明,模型的規(guī)模至少要達(dá)到620億參數(shù)量后,才可能訓(xùn)練出“思維鏈”能力,即進(jìn)行分步驟的邏輯推理。但現(xiàn)實(shí)的尷尬在于,迄今為止人類產(chǎn)生的不重復(fù)的、可供訓(xùn)練的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)并沒(méi)有這么多。使用ChatGPT等生成式人工智能以前所未有的數(shù)量產(chǎn)生高質(zhì)量合成數(shù)據(jù),未來(lái)的AI將由此獲得更高的性能。
 
  除了對(duì)大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)的需求導(dǎo)致合成數(shù)據(jù)受到追捧以外,對(duì)數(shù)據(jù)安全的考量也是重要原因。近年來(lái),各國(guó)紛紛出臺(tái)更嚴(yán)格的數(shù)據(jù)安全保護(hù)法律,使得客觀上利用人類產(chǎn)生的數(shù)據(jù)訓(xùn)練人工智能變得更為繁瑣。這些數(shù)據(jù)中不僅可能隱含個(gè)人信息,其中的許多數(shù)據(jù)還受版權(quán)保護(hù)。在互聯(lián)網(wǎng)隱私與版權(quán)保護(hù)尚未形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)與完善架構(gòu)的當(dāng)下,使用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,極易導(dǎo)致大量法律糾紛。而若考慮對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏,又面臨篩查識(shí)別準(zhǔn)確率方面的挑戰(zhàn)。兩難之下,合成數(shù)據(jù)就成為最惠而不費(fèi)的一種選擇。
 
  此外,使用人類數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,還可能導(dǎo)致人工智能學(xué)到有害內(nèi)容。一些諸如使用日用品制造炸彈、管制化學(xué)品的方法,另一些則包括許多人工智能本不應(yīng)當(dāng)出現(xiàn)的壞習(xí)慣,譬如像人一樣在任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中偷懶、為了取悅用戶而說(shuō)謊、產(chǎn)生偏見(jiàn)和歧視。若改用合成數(shù)據(jù),使人工智能在訓(xùn)練中盡可能減少接觸有害內(nèi)容,則有望克服以上使用人類數(shù)據(jù)訓(xùn)練時(shí)附帶的缺點(diǎn)。
 
  從以上分析中可以看出,合成數(shù)據(jù)可以說(shuō)是頗具開(kāi)創(chuàng)性的,有望解決此前發(fā)展人工智能與數(shù)據(jù)隱私保護(hù)不可得兼的問(wèn)題。但與此同時(shí),如何確保相關(guān)的公司和機(jī)構(gòu)負(fù)責(zé)任地制作合成數(shù)據(jù),如何制作出既符合本國(guó)文化與價(jià)值觀,又在規(guī)模和技術(shù)水平上足以媲美西方以英文網(wǎng)絡(luò)資料為中心的合成數(shù)據(jù)訓(xùn)練集,也將成為中國(guó)面臨的一個(gè)頗具挑戰(zhàn)性的課題。
 
  除此之外,合成數(shù)據(jù)帶來(lái)的一個(gè)重大變化是,來(lái)自人類社會(huì)的大數(shù)據(jù)或?qū)⒉辉偈茿I訓(xùn)練所必需。在今后的數(shù)字世界中,人類數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、存儲(chǔ)和使用仍將遵循人類社會(huì)的法則和秩序,包括維護(hù)國(guó)家數(shù)據(jù)安全、保守商業(yè)數(shù)據(jù)秘密和尊重個(gè)人數(shù)據(jù)隱私,而AI訓(xùn)練所需的合成數(shù)據(jù)則采用另一套標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行管理。
 
  趨勢(shì)三:量子計(jì)算機(jī)可能率先應(yīng)用于人工智能
 
  作為電子計(jì)算機(jī)發(fā)展到今天的最前沿應(yīng)用,人工智能始終存在算力不足的隱憂。ChatGPT問(wèn)世數(shù)月后,OpenAI總裁奧爾特曼曾公開(kāi)表示,其并未鼓勵(lì)更多用戶注冊(cè)O(shè)penAI。2023年11月,OpenAI甚至宣布暫停ChatGPT Plus付費(fèi)訂閱新用戶的注冊(cè),以確保現(xiàn)有用戶擁有高質(zhì)量體驗(yàn)。顯然,作為全球性能最強(qiáng)的AI,ChatGPT已遇到算力等方面的瓶頸。在此背景下,討論量子計(jì)算機(jī)在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用就成為一種頗具潛力的未來(lái)解決方案。
 
  首先,人工智能領(lǐng)域的算法,大部分屬于并行計(jì)算的范疇。舉例而言,AlphaGo在下圍棋的過(guò)程中,其需要同時(shí)考慮對(duì)手在不同位置落子后的應(yīng)對(duì)招數(shù),從中找到最有可能贏得棋局的下法。這就需要計(jì)算機(jī)優(yōu)化并行計(jì)算的效率來(lái)實(shí)現(xiàn)。而量子計(jì)算機(jī)擅長(zhǎng)進(jìn)行并行計(jì)算,因?yàn)樗梢酝瑫r(shí)計(jì)算和存儲(chǔ)“0”和“1”兩種狀態(tài),無(wú)需像電子計(jì)算機(jī)那樣消耗額外的計(jì)算資源,譬如串聯(lián)多個(gè)計(jì)算單元,或?qū)⒂?jì)算任務(wù)在時(shí)間上并列。計(jì)算任務(wù)越復(fù)雜,量子計(jì)算就越具備優(yōu)勢(shì)。
 
  其次,運(yùn)行ChatGPT所需的硬件條件,同樣也十分適合導(dǎo)入當(dāng)前體積龐大的量子計(jì)算機(jī),二者都需要安裝在高度集成的計(jì)算中心里,由一支專業(yè)化技術(shù)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行管理支撐。
 
  什么是量子計(jì)算機(jī)?量子計(jì)算機(jī)是一類遵循量子力學(xué)規(guī)律進(jìn)行高速數(shù)學(xué)和邏輯運(yùn)算、存儲(chǔ)及處理量子信息的物理裝置。其不僅體積龐大,而且作為核心零部件的“量子芯片”,通常需要被置于接近絕對(duì)零度(零下273.15攝氏度)的極低溫中,利用在這種極低溫下部分微觀粒子表現(xiàn)出的量子特性進(jìn)行信息運(yùn)算和處理,且運(yùn)行結(jié)果只能存在幾毫秒的時(shí)間。
 
  既然量子計(jì)算機(jī)“又大又難維護(hù)”,為什么還要發(fā)展?原因在于,量子計(jì)算機(jī)蘊(yùn)含巨大的算力潛能,以至于在一些算法上已經(jīng)體現(xiàn)出相對(duì)于電子計(jì)算機(jī)在速度上的“絕對(duì)碾壓”,即“量子優(yōu)越性”。但實(shí)現(xiàn)“量子優(yōu)越性”只是一個(gè)起點(diǎn)。目前的量子計(jì)算機(jī)只能完成一些專屬于量子領(lǐng)域的計(jì)算任務(wù),想要真正用好這種“量子優(yōu)越性”,先要使其量子位足夠多,以實(shí)現(xiàn)通用計(jì)算和可編程。而且,在實(shí)現(xiàn)通用計(jì)算后,量子計(jì)算機(jī)依然需要保持相對(duì)于電子計(jì)算機(jī)的優(yōu)勢(shì),這被稱作“量子優(yōu)勢(shì)”。
 
  2022年,來(lái)自谷歌、微軟、加州理工學(xué)院等機(jī)構(gòu)的研究者從原理上證明了“量子優(yōu)勢(shì)”在預(yù)測(cè)可觀測(cè)變量、量子主成分分析以及量子機(jī)器學(xué)習(xí)中確實(shí)存在。量子機(jī)器學(xué)習(xí),實(shí)際上就是量子計(jì)算在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用,也體現(xiàn)出未來(lái)量子計(jì)算與人工智能兩大前沿技術(shù)合流的趨勢(shì)。
 
  理論上證明了,實(shí)踐上就需要進(jìn)一步拓展量子計(jì)算的應(yīng)用前景。在2019年推出商用量子計(jì)算機(jī)“量子系統(tǒng)一號(hào)”后,美量子計(jì)算巨頭IBM又于2023年12月推出了“量子系統(tǒng)二號(hào)”。新系統(tǒng)的最大突破在于可以模塊化擴(kuò)展,是該公司的首臺(tái)模塊化量子計(jì)算機(jī)。“量子系統(tǒng)二號(hào)”擁有超過(guò)1000量子位。IBM還宣布計(jì)劃10年內(nèi)建成10萬(wàn)量子位的量子計(jì)算機(jī)。這些不斷增加的量子位并非只是為了競(jìng)賽,其對(duì)于實(shí)現(xiàn)通用計(jì)算和可編程有著不可或缺的作用。也正因如此,量子計(jì)算機(jī)的模塊化,標(biāo)志著其更加具備實(shí)用性。
 
  有關(guān)量子機(jī)器學(xué)習(xí)算法的研究,已成為新的研究熱點(diǎn)。不過(guò),未來(lái)量子計(jì)算機(jī)不會(huì)完全取代電子計(jì)算機(jī),更有可能出現(xiàn)的是量子計(jì)算機(jī)和電子計(jì)算機(jī)在不同的應(yīng)用場(chǎng)景下發(fā)揮各自所長(zhǎng),實(shí)現(xiàn)協(xié)同發(fā)展,既極大提升算力,也兼顧成本和可行性。
 
 
在上海舉行的2023世界人工智能大會(huì)上,人形機(jī)器人表演“千手觀音” 辛夢(mèng)晨攝/本刊
 
  趨勢(shì)四:AI代理和無(wú)代碼軟件開(kāi)發(fā)帶來(lái)“沖擊波”
 
  在AI應(yīng)用方面,2024年值得關(guān)注的是AI代理和無(wú)代碼軟件開(kāi)發(fā)帶來(lái)的“沖擊波”。
 
  一是AI代理對(duì)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)的沖擊。
 
  截至目前,全球至少已有近兩億人使用人工智能大模型。但人們已不再滿足于坐在電腦前跟AI“聊天”,而是開(kāi)始開(kāi)發(fā)能夠自動(dòng)根據(jù)任務(wù)需要向人工智能發(fā)出提示的工具。當(dāng)自動(dòng)提示工具與大模型兩相結(jié)合,AI代理便由此誕生。
 
  2023年4月,OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人布羅克曼現(xiàn)場(chǎng)演示了GPT的“自動(dòng)模式”。在該演示中,AI代理幾乎“包辦”了一場(chǎng)晚宴:不僅根據(jù)要求生成了一份晚宴的推薦菜單、一份圖文并茂的邀請(qǐng)函,還自動(dòng)將該菜單需要購(gòu)買的食材加入生鮮電商APP的購(gòu)物車,并自動(dòng)發(fā)布了一條有關(guān)該晚宴的社交網(wǎng)站帖子。
 
  AI代理還能根據(jù)比較模糊的需求提示自動(dòng)制作網(wǎng)站,自動(dòng)完成各種需要使用Office軟件完成的文字和表格處理工作,甚至自動(dòng)根據(jù)已有論文數(shù)據(jù)進(jìn)行歸納總結(jié)生成分析論文等。
 
  比爾·蓋茨近日發(fā)長(zhǎng)文解讀AI代理未來(lái),表示AI代理將徹底改變?nèi)藗兪褂糜?jì)算機(jī)的方式,帶來(lái)自鍵盤、屏幕和鼠標(biāo)發(fā)明以來(lái)人類與計(jì)算機(jī)互動(dòng)方式上最重大的革新。
 
  AI被看作對(duì)人類的信息收集、分析和處理進(jìn)行增強(qiáng)的擴(kuò)展性工具,使得人的工作水平更上新臺(tái)階。但與此同時(shí),AI代理也給許多現(xiàn)有的工作崗位帶來(lái)沖擊,因?yàn)槠髽I(yè)可能嘗試雇用更少的人來(lái)完成相同的任務(wù)。這種由創(chuàng)新帶來(lái)的對(duì)現(xiàn)有經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的破壞,被美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家熊彼特稱為“創(chuàng)造性毀滅”。隨著AI代理代替大量只需要較少的計(jì)算機(jī)技能就可完成的任務(wù),這些被迫再就業(yè)的勞動(dòng)力將不得不適應(yīng)新的勞動(dòng)力市場(chǎng)需求,這注定將是一個(gè)較長(zhǎng)時(shí)期的、伴隨陣痛的過(guò)程。
 
  二是無(wú)代碼軟件開(kāi)發(fā)給數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新帶來(lái)的影響。
 
  盡管生成式人工智能可能淘汰掉一批傳統(tǒng)數(shù)字崗位,但在關(guān)上一扇門的同時(shí)也打開(kāi)了一扇窗,這就是“無(wú)代碼軟件開(kāi)發(fā)”。目前,以AI大模型為基礎(chǔ)的編程輔助工具已經(jīng)發(fā)展到一個(gè)新的階段,能夠根據(jù)用戶十分模糊的指令來(lái)生成軟件或網(wǎng)頁(yè)代碼。例如,2023年的GPT-4演示中,演示人員僅僅是在A4紙上手寫了一個(gè)十分潦草的結(jié)構(gòu)示意圖,GPT-4就根據(jù)其自動(dòng)生成了能夠?qū)嶋H訪問(wèn)的網(wǎng)頁(yè)。這無(wú)疑大大降低了開(kāi)發(fā)IT服務(wù)的門檻。只要一個(gè)人有足夠有創(chuàng)意的、能夠滿足許多人需求的數(shù)字服務(wù)“點(diǎn)子”,就可以成為互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新的風(fēng)口,“人人皆可創(chuàng)新”的時(shí)代已然到來(lái)。
 
  對(duì)此,政府需轉(zhuǎn)變觀念,兼顧市場(chǎng)監(jiān)管與促進(jìn)創(chuàng)新,一方面降低數(shù)字創(chuàng)新過(guò)程中的注冊(cè)與融資門檻,打通中小企業(yè)發(fā)展壯大過(guò)程中的痛點(diǎn),讓就業(yè)與創(chuàng)新政策適應(yīng)“人人皆可創(chuàng)新”的新需求;另一方面需要探索更有利于保護(hù)創(chuàng)新“點(diǎn)子”的版權(quán)與專利保護(hù)新政策,從而激勵(lì)那些能夠不斷提出創(chuàng)新“點(diǎn)子”的人才。
 
  綜上所述,展望2024年,無(wú)論是人工智能技術(shù)自身的迭代發(fā)展,還是其對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值的重塑,抑或是向各行業(yè)、各領(lǐng)域的應(yīng)用滲透,人工智能的影響可謂無(wú)處不在,既為科研、創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)賦能,又帶來(lái)新的挑戰(zhàn)與風(fēng)險(xiǎn)。我們應(yīng)以開(kāi)放的心態(tài)看待人工智能帶來(lái)的諸多改變,審慎研究和應(yīng)對(duì)其可能帶來(lái)的新課題與新風(fēng)險(xiǎn)。
 
  (作者為中國(guó)現(xiàn)代國(guó)際關(guān)系研究院科技與網(wǎng)絡(luò)安全研究所人工智能項(xiàng)目負(fù)責(zé)人)
 
(責(zé)任編輯:鄭文)
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