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AIGC大爆炸背后,藏着人工智能的星辰大海

作者:智能进化论发布时间:2023-04-07

原标题:AIGC大爆炸背后,藏着人工智能的星辰大海

“未来像盛夏的大雨,在我们还来不及撑开伞时就扑面而来。”

刘慈欣在《三体》获奖感言中的这句话,用来形容当下的AI技术大爆发再合适不过。正所谓科技大爆炸来时常常是“一句招呼都不打”。过去一个月内,人工智能领域的新突破就像密集的雨点,猝不及防地砸在我们身上:

具备多模态能力和更强通用智能的GPT-4发布,不仅在国外大学入学和律师资格模拟考试中优于其前身GPT-3.5,实现了“自我超越”,并且在某些维度上可与人类相媲美;

在bing之外,微软把GPT-4加入office办公软件,引发数亿打工人的震惊与恐慌;

一大批类ChatGPT产品密集发布:百度文心一言、谷歌Bard、斯坦福Alpaca-7B等等;

AI绘画工具Stable Diffusion与Midjourney不断产出逆天作品,画师、平面模特将面临更严峻的就业环境;

ChatGPT开始集成第三方插件,要构建AI时代的App Store;

底层技术方面,人工智能框架Pytorch2.0发布;英伟达推出云服务,企业通过浏览器就可使用DGX AI超级计算机……

以上这些新突破,都发生在刚刚过去的3月。

应接不暇的科技新闻中,越来越多人意识到,最先被AI替代的不是体力劳动,而是所有与内容生产、流程处理相关的白领工作。也许人类从未在一次科技突破中,感受到如此多的复杂情绪:兴奋,恐惧,焦虑,迷茫……

那么,我们应该如何来评判最近在人工智能前沿领域出现的一系列突破?这些突破究竟是iPhone时刻还是蒸汽机时刻?未来,AI的发展有哪些新趋势值得关注?面对这样的开放式问题,也许每个人的答案都不相同。

iPhone时刻还是蒸汽机时刻?

“AI的iPhone时刻来临。”

不久前,英伟达CEO黄仁勋提出的这一观点被不少业内人士认同和引用。2007年诞生的iPhone开启了移动互联网(Web2.0)时代,至今仍定义着移动互联网的发展范式。

目前,越来越多的研究和观点趋向认同于:这一波AI浪潮将逐渐影响所有行业,改变社会结构,并不可避免地带来新的阶层与产业崛起,旧的行业与职业消失。

比如,高盛在最新研报中指出,AI浪潮将产生劳动生产力增速飙升与就业替代共振的局面。生成式AI的最新突破,将给全球劳动力市场带来重大颠覆,全球预计将有3亿个工作岗位被生成式AI取代。

显然,这种变革要比iPhone的影响大得多,因此,才有了新的工业革命、蒸汽机时刻等概念被提出。蒸汽机带来的第一次工业革命,对全球经济和社会产生了深远的影响,让人类社会实现了从传统农业社会转向现代工业社会的跨越。

华为云人工智能领域首席科学家、国际欧亚科学院院士、IEEE/CAAI Fellow田奇近日出席博鳌亚洲论坛时谈到,ChatGPT是人工智能领域的里程碑事件,表明预训练大模型是深度学习框架下人工智能发展的一条正确路径。

这一波人工智能对社会的影响,我认为是远远超过iPhone的,因为它不光带来了新的人机交互方式,还极大提高了生产力。与前几次里程碑事件不同的是,预训练大模型是可以复制的,并且是可以规模商用的。”田奇表示。

华为云人工智能领域首席科学家、国际欧亚科学院院士、IEEE/CAAI Fellow 田奇

当然,AI的蒸汽机时刻不是一蹴而就的,上世纪50年代人工智能概念首次提出后的几十年中,人工智能的发展经历了几次起伏,终于在上世纪80、90年代机器学习和神经网络诞生后,按下了发展的加速键。

2017年谷歌推出的transformer架构,已经成为行业最主流的AI模型架构,也为这一轮AIGC爆发打下了基础。通过“大力出奇迹”地提升参数数量级,GPT为大模型的通用性探索出一条路。2018年的初代GPT-1,参数数量只有亿级。2020年的GPT3,参数量达到了1750亿个,并被投喂入了超过570GB的文本资料。这种路径让之后的大模型开始出现“涌现(Emergence)”。

涌现是指当一个复杂系统复杂到一定程度,就会发生超越系统元素简单叠加的、自组织的现象。比如单个蚂蚁很弱小,但蚁群却非常聪明。每个神经元都是简单的,但是接近1000亿个神经元组成的大脑会产生意识。涌现能力这也是这一轮大模型主导的AIGC浪潮爆发的基础。

奇点之后,AI已奔向千行百业

更多人关心的是,AI将如何影响到企业的生产运营、以及每个人的工作和生活。这取决于人工智能未来的发展趋势。田奇认为,未来人工智能将呈现两大新趋势:

  • 技术层面,人工智能大平台将趋向统一

具体来说涵盖三个层面:

数智融合平台架构的统一:通过融合的数据和AI新架构,打通大数据和人工智能,实现统一管理、一数多用、敏捷用数。未来,多模态是大模型的演进方向。“如果把过去的大模型比作黑白的无声电影,未来它将变成彩色的有声电影。如何降低大模型的训练成本,提高推理效率是至关重要的。底层的统一架构必然会加快大模型和底层硬件的适配,达到降本提效的效果。”田奇表示。

深度学习架构的统一:基于transformer架构的各种神经网络,将广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、多媒体分析等各类场景中。

架构的统一在科技界、产业界也有不少与之共鸣的观点。比如,阿里巴巴达摩院资深算法专家黄松芳认为,未来大语言模型将呈中心化发展趋势,大一统的底座必不可少。蓝驰创投投资合伙人石建平认为,transformer架构有成为基础模型事实标准的势头,将进一步推动基于transformer的LLM的基础设施和行业生态的发展。

人机交互方式的统一:人类将通过自然语言等方式与AI交互,完成各种任务,改变针对每个任务单独设计算法的局面。自然语言交互将由目前的聊天机器人、AI绘画等,拓展到更多行业与场景,比如办公协同、内容生产、数据分析、软件开发、生活服务等,改变人类使用AI和移动互联网的方式。

  • 应用层面,AI for industries将成为人工智能新的爆发点。

未来三年,将是大模型风起云涌的三年,AI将会和各行各业深度结合,AI for industries将是主流。预训练大模型的成熟必将推动人工智能走向大众生活,走向行业生产系统,加速千行百业智能升级。”田奇认为。

如果回顾前几次工业革命会发现,引爆社会变革的奇点,从来不在单点技术突进,而在如何将新技术普惠化与行业化应用。

比如,蒸汽机如果仅用在最初的纺织业,根本无法爆发引领工业革命的能量。当蒸汽机作为驱动力,被装在火车、轮船、各类工厂中,社会生产的效率才有了翻天覆地的提升。同样,电力如果仅用来照明,也无法推动第二次工业革命。当无数发电厂将电力作为基础设施源源不断对外供应,让每家企业每个家庭都能按需使用,人类才真正进入了电气时代。

同理,如果AI只是用来回答问题、写代码或画画,也无法推动新的社会变革。千行百业才是AI的星辰大海。未来,大模型、知识计算、AI求解器,一站式开发平台等AI基础设施会大量涌现,让AI具备深入行业“点石成金”的能力。

大模型将成为AI的一个操作系统,在底层会加速与硬件的适配,上层所有AI算法开发都会围绕它来构建。”田奇表示。

不过,大模型的通用性到行业的专业性之间,还有很长的距离,这也是过去大模型应用广度及深度受限的原因。将基础大模型与行业知识结合,通过下游微调获得行业大模型已被验证是AI奔向千行百业的主流路径。以华为云盘古大模型为例,目前已推出矿山、药物分子、电力、气象、海浪等多个行业大模型,并实现了超过1000个项目落地。

在医药领域,华为云联合西安交通大学第一附属医院,基于华为云盘古药物分子大模型研发出全新的广谱抗菌药物,将先导药的研发周期从数年缩短至一个月,显著提升新药研发效率。

在煤矿领域,华为云实现一个盘古矿山大模型覆盖矿山采、掘、机、运、通等主业务环节,不仅降低研发工作量,还将安全事故降低90%,保障井下作业安全。

在气象领域,盘古气象大模型实现秒级预测全球一周天气,相比传统预报方式精度提升20%,速度提升10000倍。

在电力巡检领域,国网重庆永川供电公司通过华为云盘古大模型适配上百种电力缺陷,替代原有20多个小模型,极大地减少了模型维护成本,实现了平均精度提升18.4%,模型开发成本降低90%。

威胁还是福祉,未来人人将拥有自己的大模型

目前,关于AI威胁论与AGI(通用人工智能)的讨论异常火爆,随处可见。这种担心并非杞人忧天,很多研究论文正在不断验证、评估目前AI系统的智能水平,不少科学家、社会学家也向公众发出了预警。

不久前,微软发布的一篇论文指出,GPT-4已经可以被视为通用人工智能的一个早期的版本。通过测试,微软的研究者认为:相较于之前的人工智能模型,GPT-4展现出了更多的通用智能。它不仅精通语言,还能在数学、编程、视觉、医学、法律、心理学等多样化和高难度的任务中表现出色,且无需特别提示。

此前,我还认为需要20到50年才能拥有通用人工智能,而现在我认为可能是20年或更短。” 近日,被称为深度学习之父的Geoffrey Hinton表达了他对通用人工智能的最新判断。

历史学家、哲学家、《未来简史》的作者尤瓦尔·赫拉利则认为,“如果情况没有改变,我们文化中的大部分文字、图像、旋律甚至工具都将是由人工智能制作的。我们必须让这个过程变慢,让整个社会适应这个情况,并且制定出一套(应用于人工智能的)道德规则。否则我们的文明就有被摧毁风险。”

我认为ChatGPT的出现让我们看到通用人工智能出现了曙光。通用人工智能或强人工智能,不同的专家有不同的定义。如果你把它定义为完成各项通用任务,那么现在可以看作是AGI的早期版本。但是如果把它定义成有人类情感的智能体,我觉得这个目标还没有达到。”田奇认为。

不过,也有观点认为,未来新的职业、新的行业还没有被创造出来,尽早接受各行各业工作一定会不同程度被AI替代的事实,尽早驾驭AI工具,才能更好地生存在人机结合时代。也许,很多职业新机会将在AI for industries中诞生。比如,国外一些企业已经开始招聘提示词工程师(prompt engineer),这一岗位薪酬高,但要求也很高,因为要精准地给AI下指令,“差遣”AI产出预想中的结果并不容易。

“对个人来讲,要积极的去拥抱变化,去学习AI,适当转型。是不是人人可以拥有一个大模型,就像大型机到PC机的转变一样,我觉得这一天是会来到的。”田奇展望道。

写在最后

海德格尔说,人,应该诗意地栖居在大地上。

站在AI的蒸汽机时刻,人类正迎来一个崭新的历史阶段。

在成为星球主人数十万年后,今天,人类面临如何与自己创造的最强大的工具相处的问题。

无论我们对AI技术发展持有怎样的态度,未来已经在加速变成现实。所有的行业都将被AI重塑,AI终将渗透进社会生产生活的方方面面。

我们这代人,有机会见证和参与这一历史时刻。是幸运还是不幸,该以怎样的姿态迎接人机结合的新时代,正在成为每个人的必答题。

文中图片来自摄图网

END

本文为「智能进化论」原创作品。


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