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ChatGPT会取代人类?徐宗本院士谈AI的能与不能

作者:21世纪经济报道发布时间:2023-04-25

原标题:ChatGPT会取代人类?徐宗本院士谈AI的能与不能

南方财经全媒体见习记者马嘉璐 南沙报道

ChatGPT会在将来取代人类吗? “这件事永远不会发生。”4月24日,中国科学院院士、西安交通大学教授、鹏城实验室/琶洲实验室(黄埔)主任徐宗本在香港科技大学(广州)演讲时作出判断,ChatGPT的出现意味着通用人工智能的发展进入新阶段,对提升现实生产力将产生深刻影响,但从原理上来说仍有其不能应对的场景,人工智能并不会完全替代人的智能。

本次“科学与中国”走进大湾区系列活动由中国科学院、广东省人民政府指导,中国科学院学部科学普及与教育工作委员会主办,广东省科学技术协会、香港科技大学(广州)承办,广州市南沙区科学技术局支持。

ChatGPT有根本短板

通用人工智能,即是指能够理解或学习人类,并可以执行智力任务的人工智能。ChatGPT及其背后的大模型被认为是AI发展的分水岭,关于通用人工智能的讨论再次成为热潮。对此,徐宗本分析,ChatGPT实现了以语言大模型为基础的认知智能、多模态智能的突破,在各行业有着广阔的应用场景,如文本生成与创意写作、信息检索、教育辅导等。不过,由于ChatGPT对大数据的依赖性,其在面对依赖实时感知才能完成的任务、不可解释机理的任务、无法标准化评价的任务时,就会显示出根本性的短板。

因此,徐宗本认为,利用AI技术来延伸和拓展人的功能,使现实生产力大大提升,正是人类面对时代变革应该具备的“AI思维”。

徐宗本总结到,人工智能的发展具有四个发展态势:第一,AI开源已渐成风尚;第二,AI成为科学研究新工具;第三,AI应用服务趋于工业化;第四,AI赋能经济势不可当,数据要素战略地位愈加突出。

大数据发展面临三大科学任务

大数据、大模型、大算力是当前人工智能发展的主流路径。如何能让海量数据变得更有用?徐宗本介绍,大数据有四条原理:一是量变质变原理,即数据累积到一定程度,会突破某个临界点,这也是大模型“涌现机制”或“顿悟机制”背后的可能原因之一。二是关联聚合原理,即不同模块的数据汇聚在一起,就可以拼出完整的拼图,产生放大价值。三是分析致用原理,即需要通过分析,使原始数据转化成信息、知识、决策,这一过程至关重要。四是效用倍增原理,即数据的可复制、可重用、可加工等特性使得数据价值倍增。

下一步大数据发展该如何发力?“以前是数据去贴近计算,现在是计算去贴近数据。”徐宗本指出,当前大数据发展的现状存在产能过剩与产能不足并存、数据开放共享进展滞后、盲从与观望并存、数据垄断与数据安全事件多发、人才储备严重不足、核心技术尚未突破、应用水平处在低位等问题。

“明确目标是前提,拥有数据是基础,计算平台是支撑,分析技术是核心,产生效益是根本。”徐宗本说。他表示,重建分析基础、革新计算技术、劣实真伪判定是当前大数据面临的三大科学任务,区块链技术、互操作技术、存算一体的存储管理技术、大数据操作系统、大数据编程语言与执行环境、大数据基础算法、大数据机器学习、大数据安全技术、可视化与人机交互分析技术、真伪判定技术是当前十大技术方向。

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