张亚勤：20年内会实现通用人工智能，未来机器人比人要多得多

出品 | 搜狐科技

作者 | 梁昌均

7月5日，在今天的世界人工智能大会—前沿人工智能安全和治理论坛上，清华大学智能产业研究院（AIR）院长张亚勤预测，未来20年将实现通用人工智能。

他认为，大模型在未来10年的发展将会有五大趋势。第一个是多模态，语言、语音、图像和视频正在融合起来；其次是智能体的自主智能，可以实现自主的规划任务；第三是智能走向边缘，大模型从云端开始走向PC、手机等边缘端的智能设备。

第四个就是物理智能或具身智能。“我一直叫物理智能，现在新的名词比较时髦，叫具身智能，就是大模型用到无人车、无人机、机器人、物理基础设施等。”最后一个是生物智能，包括脑机接口用到人体人脑，以及医疗机器人、生物体和生命体。

“我最近和很多学者都一直在探讨，到底通用人工智能什么时候可以实现？有很多不同观点，我个人认为差不多在20年之内会实现通用人工智能。”张亚勤判断。

他认为，这个过程将分为三个阶段：信息智能、物理智能和生物智能。其中信息智能在5年之内可以达到所谓的图灵测试，而物理智能和具身智能可能还需要超过10年的时间。

“无人驾驶是具身智能，将是第一个实现新图灵测试的最大应用，明年可以看到大规模的实验性商用，在2030年之前会成为主流的应用。”张亚勤称，生物智能可能需要再用超10年的时间实现。

在大模型具备巨大能力的同时，也会带来很大的风险。张亚勤认为，相比信息世界，物理世界的风险会更大。

“你想想看我们再过10年，这个世界的机器人比人要多得多，机器人如果它失控，如果它被坏人所乱用，这时靠大模型去控制所带来的风险，不管是主动风险被动风险都会很大。”

张亚勤认为，更大的风险是生物智能、物理智能和信息智能融合在一块，这时如果失控或被乱用，会造成生存风险。因此，必须从现在关注AI安全。“大模型安全是一个系统工程，有许多数学、算法和工程的问题，也有很多策略的问题。”

他介绍称，大模型安全对齐有两种方法，一个是直接监督微调，把高质量的有用的安全信息直接用于监督微调；第二个是根据人类的偏好和价值观去做微调。这里面有很多理论方面的创新和突破，比如现在提出强化学习的方法，去改进安全策略等。

张亚勤还建议，要对AI建立分级体系，一般的模型和算法不要太去规范，让它往前发展，前沿的超大型模型需要去规范。“自动驾驶里面分成6级，从L0到L5，我建议把模型也分成L0到L5，用L5去规范它。”

除了模型本身的规范，还要对数据、模型的构建、对齐到最后评估，都需要有一套严格的标准。同时，在某些场景也需要更多的约束，比如无人车、医疗机器人等。

他还强调，需要建立实体的映射机制，标注AI生成的内容。“现在很多数字人和真人基本上看不到区别，要标注这是AI虚拟人。同时，未来会有很多机器人，可能是虚拟的机器人，有很多智能体，那么智能体应该是从属体，从属于某个人或者某个机构，最后要追溯到主体，这个事情从技术上来讲并不是很难。”

张亚勤还呼吁加强对AI安全研究的投入。“全球我们建议是30%，国内我们先从10%做起，以后慢慢到30%，包括我们的基础研究经费，产品开发经费，包括整个社会的投入，先以10%作为第一个起点。”

最后，他表示还需要设立一些清晰的红线和边界。“红线边界要设立起来其实不容易，因为每个国家可能有不同的情况，但是我觉得要设立什么不能做。”这些需要国际沟通的合作和协调机制，需要不同领域来精诚合作。