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李开复、张亚勤同台“PK”:大模型的未来在哪里

来源:光明网2024-06-19 18:18

  这几天,业界把刚刚闭幕的“北京智源大会”比作是一场AI界的“春晚”。会上国产大模型成了主角,会后大模型创业者们也受到了明星般地围堵、追问。

  在大会主论坛上,主办方独具匠心地设置了一段大咖对话。嘉宾是零一万物CEO李开复与中国工程院院士、清华大学智能产业研究院(AIR)院长张亚勤。这已不是两位AI领域“网红”首次同台“PK”,此次他们基于自身实践,带来大模型、AI技术的前沿思考

李开复、张亚勤同台“PK”:大模型的未来在哪里

  “爆火”与“不足”并存

  最近两年,大模型为什么能这么火?对于这个问题,李开复认为,大模型是AI有史以来最大的一场革命,但肯定还没有达到顶峰还在推进中国内很多大模型接近或打平或偶尔超过美国的大模型所以需要专注的是其中的工程问题。

  对此,张亚勤提到“三个做对了”——首先,Scaling Law(规模定律)的实现,得益于对海量数据的利用以及算力的显著提升,带动“飞轮效应”得以正循环。尽管有人质疑Scaling Law在2至3年后是否有效,但至少未来5年里仍将是产业发展的主要方向。

  其次是“Token-Based”的统一表述方式。在大模型里,“Token”是一个基本元素,无论是文本、语音、图像、视频,还是自动驾驶中的激光雷达信号,甚至是生物领域的蛋白质,最终都可以抽象为一个“Token”。“Token”之间的训练、学习、生成是核心环节,这与大脑中的神经元工作原理相似,无论执行何种任务,基础机制都是相同的。

  最后是通用性。现在的通用性不仅体现在文本处理上,还扩展到多模态领域;此外,在物理世界(如具身智能)和生物世界(如生物智能)中也有广泛应用前景。

  对于现阶段大模型存在的问题,张亚勤提出了“三个不足”——一是效率较低。特别是大模型的计算效率低下,与人类大脑的高效性形成了鲜明对比。

  二是大模型目前还未能真正理解物理世界,以及相关的推理能力、幻觉等都在深入研究中。有一个重要问题,即大模型做得再好,它在生成式表述与对真实世界的描绘之间仍存在矛盾。

  三是边界问题。现在的大模型还无法知道“我不知道什么”,这是目前要解决的问题,是它的边界效应。

  “大模型刚开始的时候不知道最近一年发生什么,还有记忆问题、窗口构成问题、幻觉问题等。这些大部分不能说完美,但非常好被解决了,我对未来非常乐观。李开复也提到,科学和工程缺一不可,如果只做工程肯定做不出好模型如果只是在实验室里雕花,写一些不错的论文,期待工程经验的人把它做成产品肯定也不行。

  toBtoC哪个机会更多

  大模型产业化场景有哪些?toBtoC哪个更有机会?李开复认为,两者在国外都有机会,但中国toC短期更有机会。

  在他看来,从PC时代到移动互联网时代AI时代,都是一样的。第一个阶段突围的是生产力工具,第二个阶段是娱乐、音乐、游戏,第三个阶段是搜索,再到下一个阶段可能是电商,后面是社交、短视频、O2O等。这是不变的定律。

  “刚开始要能够赚钱、能够解决问题,但越往后难度越高,需要的用户量越高。其商业模式往往是先堆积用户活跃数,再找商业模式,所以一定要压低成本这样试错难度所需的投资更多。李开复说。

  在toB应用推进方面,李开复认为,toB可以给大模型带来更大价值,但这个领域面临巨大挑战。比如,一些大公司不愿意做重大颠覆式动作,习惯每年增加5%预算,做去年一样的事情,只是做得更多,恐怕很难拥抱颠覆式技术。此外,很多大公司没有认识到软件价值,不愿意为软件付费,而且多大模型公司竞标,导致价格越竞越低,做一单赔一单。“因此,我们坚决做toC不做赔钱的toB’。如果找到能赚钱的toB,我们就做

  事实上,不管ToB还是ToC,落地”是关键。张亚勤认为,在应用和服务方面,要先ToCToB,ToB长一些,ToC则很快就会有应用产品。

  此外,在AI分层方面张亚勤认为,从AI路径来看,过去十年里我一直强调三个关键领域:信息智能、物理智能(即具身智能)、生物智能。在具身智能阶段,ToB应用会比ToC更快落地在生物智能阶段情况相反,ToC应用会先于ToB出现。尽管每个领域的具体情况不同,总体来看ToCToB都将存在开源模型、商业闭源模型、基础大模型,以及针对垂直行业模型和边缘模型。

  在诸多具身智能场景中,自动驾驶已具备了一定的积累张亚勤介绍,无人驾驶L4+是具身智能第一个、最大的应用,也是第一次实现新图灵测试的应用。无人驾驶就是一个开车的特殊机器人。虽然开得安全但不够老练不够老司机’。无人驾驶要变成主流,需要通过新图灵测试,既是好司机,又要老司机’。” 

  李开复则坦言,虽然具身智能很重要但大模型非常适合虚拟世界。比如,金融公司后台、客服等场景,可以迅速落地产生价值。如果大模型接入物理世界就会面临各种问题——安全、机械故障等,难度会大很多倍。

  实现AGI还要多久

  何时才能可以实现AGI(通用人工智能)?张亚勤比较乐观地分析——需要1520年,并通过新图灵测试。

  其中,5年内在信息智能领域,实现对语言、图像、声音和视频的理解、生成,并通过新图灵测试10年内在物理智能领域,实现大模型在物理环境中的理解操作,通过新图灵测试20年内在生物智能领域,聚焦人体、脑机接口、生物体、制药和生命科学,实现大模型与生物体连结的生物智能,通过图灵测试。

  “这个问题,如果放在三年前,我可能会说50年实现AGI。但随着大模型的发展,20年能实现。”张亚勤说。

  AGI超越人类吗?李开复认为,AGI的定义因人而异。如果把AGI理解为能做人所能做的一切事情,那没办法定义,因为还有太多未解之谜。只要Scaling Law继续,AI一年比一年更聪明

  张亚勤补充说,20年可以实现AGI,不包括拥有意识情感。AGI的定义一是要有巨大的能力,大部分任务要比人类强,而不是所有任务超越人类二是必须要通用,过去每任务都要用不同的模型,但AGI要有通用大底座三是不断升级、学习、进化,就像人类一样。

  “有些研究让AI产生意识,我认为应该从事这方面。”张亚勤认为,我们要解决真正问题,把人工智能作为我们的工具、我们的延伸、我们的Agent指能自主活动的软件或硬件实体,翻译为‘代理’),而不是另外一种物种。

  假如AGI有了“自我意识”,并且超越人类,人类是否会面临巨大风险?李开复很是笃定:“存在但概率不会很高。

  他认为,当前大模型的训练方法还不至于让过度担忧。技术是中性的,每个科技时代有技术带来的难题,最后人类都方法解决。所以,持谨慎乐观的态度,短期最担忧的应该是坏人用它做坏事中长期看建议以子之矛攻子之盾”,以更好技术解决技术带来的挑战,让AI for Good真正造福人类。

  “随着AI能力不断扩大,风险也在不断扩大。我并不担心AGI会出现意识会掌控人类。”不过,张亚勤也提醒,如果现在不重视AI治理,当AGI达到一定能力并被大规模部署,可能存在失控风险。也就是说,未来机器人数量可能比人多,大模型被用到基础物理设施、金融系统,包括国家安全军事系统等方面,就可能会有失控的风险。我对技术发展永远持乐观态度人类有两种智慧,一种是发明技术的智慧,一种是引导技术走向的智慧。相信我们会达到平衡,但前提是现在要采取行动(记者李政葳)

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