AI領域的炙手可熱進展:這不只是一場個人的戰役
2023年7月24日
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2023年行至今天,如果你和別人找不到共同話題,又不想尷尬,那麽聊一聊人工智能,準沒錯。
AI在2023年的發展有目共睹。企業間關注的話題離不開“大模型”,不同領域也開始思考和嘗試AI能給本行業帶來的“驚喜”。
近日,2023世界人工智能大會在上海舉辦。大會上,我們與人工智能領域相關的專家、創業者、管理者展開對話,探討了AI在數字商業時代,帶給企業、行業的機遇和挑戰。
下一個驚喜,可能是數年之後
人工智能已經有 60 多年歷史。
如果簡單總結人工智能近五年來的跨越式發展,中國工程院院士、清華大學智能產業研究院(AIR)院長張亞勤認為,真正的大突破其實是深度學習。尤其近三年來,海量數據,大模型以及算法算力都有了從量變到質變的突破。
第一是從感知到認知的飛躍。過去的AI更多是在人類感知方面的語音、圖像、字符識別等,過去這兩年更多是在認知方面,推理、思考我們對於語言的理解,對視頻的語義的理解。
第二是從專用算法的人工智能到通用的人工智能(AGI)。過去包括語音、圖像,自動駕駛、蛋白質解析等,更多是借助專一的算法、專一的模型或專一數據集,而現在GPT4至少為我們提供了從專一走向通用人工智能的一個通道。
第三是從鑒別式或分析式人工智能到生成式人工智能。人類第一次可以去創造、生成新的東西,如文本、語言模型、生成圖片、生成蛋白質結構等。
不過,在張亞勤眼中,生成式AI做的再好,它也是個工具,真正的創造力、創意、想象力,靈感,還是要靠科學家、專家、靠人本身,這些是AI沒法替代的。只不過這其中的很多技術問題,可以利用AI去加速實現。
對於人工智能的進步,國際歐亞科學院院士、北京郵電大學教授鄧中亮教授也感慨,“30年前,我的老師在人工智能課上說了一句話,‘機器人什麽都好,就是不會談情說愛’。現在,機器人甚至可以做人類的情感顧問。”
談及國內的AI技術進展和歐美國家的差異,鄧中亮表示,從國家的戰略布局上,從AI的科學研究、前期攻關探索上,國內的AI發展已經走得很快了。並且基礎條件的配套能力,包括芯片等基礎元器件的制造能力也在加速。後續緊接著就是大數據模型的持續研究和逐步提升。
鄧中亮認為,在人工智能領域,國內會有一個很大的飛躍,至於是否會在某些方面達到領跑世界的水平,還需要共同的努力。目前從算法算力上看,我們與歐美國家的水平偏差不多,但從一些基礎設施的支撐能力來講還有很大的發展空間。
而且,技術進步推動產業發展並沒太大風險,潛在風險來源於應用層面和相應的法律法規。比如AI自動駕駛,一旦出事故,這個權責怎麽劃分?機器人“有脾氣”的時候,發生事故是誰的責任?如何防控?將來類似的事情也會變得越來越多。
此外,對於很多人擔心的AI對某些行業帶來的就業壓力問題,鄧中亮直言他並不擔心機器人會替代人。人是AI的生產者和創造者,人工智能是服務於人類社會,而不是替代人。當前,ChatGPT 、GPT4或者是其他AI大模型已經掀起了新的人工智能的高潮,這個高潮應該會持續發展一段時間。AI 的下一個“驚喜”,可能會在數年之後。
“AI 未來也可能形成獨立產業,但目前更多的是與其他產業的融合。”鄧中亮稱。
AI研發和投入,獨自卷不如一起“卷”
的確,AI正逐步應用到不同領域的企業和行業內。
微軟業務發展執行副總裁克里斯·楊(Chris Young)就曾用“寒武紀大爆發”來形容從事AI服務的公司的增長速度,以及這背後嘗試或大舉投入AI科研和應用的企業規模變化。畢竟,AI不僅僅成為提高生產力和運營力的“黑客級“手段,也在開辟新的實踐路徑,創造新的商業機會。
《流浪地球》系列影片導演、北京電影家協會副主席郭帆,在此次人工智能大會上談及AI時稱,《流浪地球》拍到第二部時,現場人員就已經達到了2000多人,整體團隊規模接近3萬人,涉及到了一套龐大的流程管理系統。“也許,未來利用更多AI科技,通過AI技術流程輔助讓上萬人甚至上百萬人同時協作。相信很快,人工智能的介入,會引領的整個電影工業化也會邁向 3.0。”到時怎麽去創作?怎麽去拍攝?影片後期制作甚至於觀影模式會不會有新的變化?都充滿很多未知。
晶泰科技首席技術官古亮就將生物醫藥領域和AI的融合,稱為“生逢其時”,早一點不行,晚一點就太遲了。
古亮向我們解釋這一判斷的理由:一是ChatGPT已經證明了AI 大模型的可行性,證明了在有足夠的數據樣本,足夠算力的前提下,可以得到一個智能的模型來輔助企業、行業去推理、論證、驗證、探索。
二是在生命科學領域,AI技術的應用,迎合了藥物研發和創新的需要以及人類健康的需要。在人類的生命長度和廣度得到延續的目標下,AI賦能藥物研發,實現降本增效,已經變得切實可行。而AI+機器人的技術平台經由生命科學領域的驗證,也正在新材料、化工等產業施展拳腳,不斷拓展新場景、新領域。
目前,包括晶泰科技在內的平台型科技企業,已經有了成功案例。在輝瑞研發口服固體新冠藥物PAXLOVID時,輝瑞團隊與晶泰科技合作,利用AI預測算法結合實驗驗證,大大縮短了研發時間,僅用六周就確認了該候選藥物的優勢晶型,用於後續的開發和生產,加速藥物上市。
不過古亮也補充說,AI大規模應用到企業和商業,需整個產業鏈的配合,協同突破、快速試錯,不斷尋找更加有效的方法,最終目的是讓研發成本更低,惠及的人群更廣。這一過程中,行業里的先行者、示範者,並且願意提供平台工具賦能的“玩家”,跟更多企業一起去合作、去探索,這種模式或許更可持續。
同時,未來行業的創新變革,也需要新的科技從“付費黃頁”時代進入到“互聯網”時代。也就是說,自動化和智能化的融合,要基於創新研發足夠多的樣本和數據,AI 模型才能叠代運轉,不斷被驗證後越來越智能。因此,企業孤立地卷AI研發,卷投入,必然會造成重大的浪費,如果產業鏈能串聯起來,各個供應鏈環節能互相配合,可以達到共贏甚至多贏,將會非常有生命力。
這一點,英偉達全球副總裁何濤也深有體會。他提到,從美國到中國,很多的企業、機構投入大量的資金精力做基礎大模型、雲服務等。AI算力的提升,是整個產業的方向,但算力的建設非一日之功,盲目的擴大算力是不對的,帶動整個生態的發展才是最大的先發優勢。騰訊雲副總裁、騰訊雲智能負責人、優圖實驗室負責人吳運聲也認為,AI大模型技術發展和產業探索,離不開產業鏈協同和生態共建。
而生態的協同,共同推進AI在產業領域的創新和落地,終局是人類的進步和發展。