中科院院士張鈸:GPT時(shí)代AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展與治理應(yīng)同時(shí)并進(jìn)
- 來(lái)源:清華大學(xué)人工智能?chē)?guó)際治理研究院
- 時(shí)間:2023-08-22 22:37:25
【資料圖】
(CWW)以ChatGPT為代表的生成式人工智能自推出以來(lái)便持續(xù)引發(fā)關(guān)注。8月15日,在由清湛人工智能研究院主辦、盛景網(wǎng)聯(lián)科技股份有限公司承辦的“大模型時(shí)代,AI賦能產(chǎn)業(yè)升級(jí)與引領(lǐng)”論壇上,中國(guó)科學(xué)院院士、清華大學(xué)人工智能研究院名譽(yù)院長(zhǎng)張鈸表示,ChatGPT的出現(xiàn)或意味著人工智能(AI)產(chǎn)業(yè)向通用性邁出了重要一步,隨著基礎(chǔ)模型不斷發(fā)展,未來(lái)AI技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域?qū)⑦M(jìn)一步拓寬。針對(duì)生成式人工智能大模型面臨的安全性和穩(wěn)定性方面的挑戰(zhàn),人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展與治理應(yīng)同時(shí)并進(jìn)。
“與信息科技產(chǎn)業(yè)持續(xù)高速的發(fā)展態(tài)勢(shì)相比,人工智能產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)緩慢曲折發(fā)展的特點(diǎn)。”張鈸指出,人工智能產(chǎn)業(yè)和信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展范式存在明顯差異。具體而言,信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展建立在完善的信息科學(xué)技術(shù)基礎(chǔ)理論支撐的基礎(chǔ)上,其硬件和軟件屬于“通用型”,能夠普遍應(yīng)用在各行各業(yè)。而人工智能產(chǎn)業(yè)尚缺乏理論基礎(chǔ),無(wú)論是基于知識(shí)驅(qū)動(dòng)模型的第一代人工智能產(chǎn)業(yè),還是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的第二代人工智能產(chǎn)業(yè),其軟件和硬件都以模型和算法為基礎(chǔ)建立,屬于“專用型”,與應(yīng)用場(chǎng)景和應(yīng)用領(lǐng)域緊密相關(guān)。
值得注意的是,去年11月ChatGPT的問(wèn)世打破了現(xiàn)有人工智能技術(shù)的局限,對(duì)人工智能的發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。
張鈸認(rèn)為,基于人工智能視角,ChatGPT至少實(shí)現(xiàn)了兩大突破:首先,以ChatGPT為代表的大語(yǔ)言模型,轉(zhuǎn)變了傳統(tǒng)的只處理文本形式的缺陷,使機(jī)器具備了處理文本語(yǔ)義的能力,并能與人進(jìn)行自然對(duì)話。其次,在ChatGPT出現(xiàn)之前,人工智能僅能在限定領(lǐng)域里完成單個(gè)任務(wù),沒(méi)有實(shí)現(xiàn)通用人工智能,而ChatGPT在對(duì)話領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了通用性,不受領(lǐng)域限制,因此可以說(shuō)ChatGPT向通用人工智能邁出了一步。
“只有跟領(lǐng)域脫鉤,才有可能建立起人工智能的通用理論。ChatGPT在自然語(yǔ)言處理上實(shí)現(xiàn)了與領(lǐng)域無(wú)關(guān),是人工智能的一個(gè)重大突破。”張鈸說(shuō)。
從應(yīng)用層面來(lái)看,目前人工智能技術(shù)已在交通、健康、教育、安全、娛樂(lè)、金融、智能制造等多個(gè)領(lǐng)域得到應(yīng)用,覆蓋范圍廣泛,涉及行業(yè)眾多。張鈸認(rèn)為,隨著基礎(chǔ)模型的突破,作為“AI大模型+機(jī)器人”結(jié)合的通用智能機(jī)器人(具身智能)有望迎來(lái)發(fā)展機(jī)遇。
不過(guò),張鈸強(qiáng)調(diào),ChatGPT僅在語(yǔ)言處理領(lǐng)域達(dá)到了預(yù)期目標(biāo),目前還不能被稱為通用人工智能。同時(shí),作為一種基于深度學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言處理模型,ChatGPT在結(jié)果輸出上具有一定隨機(jī)性,不大適合應(yīng)用于不確定、多變、關(guān)鍵和復(fù)雜的環(huán)境,以及存在質(zhì)量不一致、不可控、自我解釋能力差、常識(shí)和推理能力不足等缺陷,這也使得人工智能治理的重要性凸顯。
對(duì)此,張鈸認(rèn)為,人工智能治理既包括對(duì)模型本身的治理,也包括對(duì)模型使用者的治理。其中,對(duì)模型的治理可通過(guò)人工智能對(duì)齊(AI Alignment),由人類幫助它通過(guò)監(jiān)督學(xué)習(xí)(supervised learning)、使用人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RLHF)等方式進(jìn)行治理。對(duì)模型使用者的治理則重點(diǎn)需要防止濫用、誤用。
基于生成式人工智能大模型的特點(diǎn),張鈸認(rèn)為,人工智能產(chǎn)業(yè)的開(kāi)放與治理應(yīng)同時(shí)進(jìn)行,邊開(kāi)放邊治理,治理的最終目的是為了加快推進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展和迭代升級(jí)。
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