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lanqiusaishi：NBACBAWNBAdeng。suixinyudaxueappyuquanguoshuqianjiayujiaguanhezuo，kaizhanxunhuigongzuofang，rangnijiujinxuexi。shenghualangren：yongyoubianshenqianhebianshenhouliangtiaoming。shipinxinzengtoupinggongnengcaiyongmingmeiren+mingnanjiabin+mingnvjiabinderenshipinxiangqinmoshi，meirendainijinxingshipinxiangqin，suishisuidizaixianjianmian，bimianganga銜(xian)遠(yuan)科(ke)技(ji)創(chuang)始(shi)人(ren)周(zhou)伯(bo)文(wen)：可(ke)信(xin)賴(lai)AI落(luo)地(di)需(xu)要(yao)跨(kua)領(ling)域(yu)的(de)系(xi)統(tong)協(xie)作(zuo)

隨(sui)著(zhe)人工(gong)智(zhi)能(neng)行(xing)業(ye)的快(kuai)速(su)發(fa)展(zhan)，如(ru)何(he)平(ping)衡(heng)技術(shu)创新(xin)和(he)監(jian)管(guan)治(zhi)理(li)，已(yi)越(yue)发成(cheng)為(wei)行业關(guan)註(zhu)的焦(jiao)點(dian)。7月(yue)7日(ri)，由(you)南(nan)方(fang)都(dou)市(shi)報(bao)、清(qing)華(hua)大(da)學(xue)人工智能國(guo)際(ji)治理研(yan)究(jiu)院(yuan)主(zhu)辦(ban)的世(shi)界(jie)人工智能大會(hui)(WAIC)“人工智能创新與(yu)治理”論(lun)壇(tan)上(shang)，清华大学惠(hui)妍(yan)講(jiang)席(xi)教(jiao)授(shou)、電(dian)子(zi)系長(chang)聘(pin)教授，人工智能国际治理研究院首(shou)席專(zhuan)家(jia)、衔远科技创始人周伯文表(biao)示(shi)，需要平衡好(hao)人工智能技术落地和倫(lun)理治理，才(cai)能长远发展。

衔远科技创始人周伯文

從(cong)人機(ji)競(jing)爭(zheng)到(dao)人机协同(tong)

在(zai)周伯文看(kan)來(lai)，生(sheng)成式(shi)人工智能如此(ci)重(zhong)要的核(he)心(xin)在於(yu)，人工智能的能力(li)得(de)到極(ji)大提(ti)升(sheng)，以(yi)及(ji)人机协同能夠(gou)创造(zao)新的價(jia)值(zhi)。

“過(guo)去(qu)每(mei)壹(yi)次(ci)人工智能成为頭(tou)條(tiao)，都是(shi)通(tong)过跟(gen)人竞争，擊(ji)敗(bai)地表最(zui)強(qiang)的人類(lei)而(er)成为最头条。从1962年(nian)IBM開(kai)发的西(xi)洋(yang)跳(tiao)棋(qi)程(cheng)序(xu)击败人类跳棋高(gao)手(shou)，再(zai)到AlphaGo击败人类圍(wei)棋冠(guan)軍(jun)，都是竞争关系。”周伯文表示，“但(dan)今(jin)年大家使(shi)用(yong)ChatGPT的驚(jing)艷(yan)感(gan)受(shou)，来源(yuan)于大模(mo)型(xing)能够有(you)效(xiao)地理解(jie)妳(ni)的意(yi)圖(tu)，並(bing)根(gen)據(ju)你的指(zhi)令(ling)糾(jiu)正(zheng)錯(cuo)誤(wu)。換(huan)句(ju)話(hua)讲，這(zhe)一次人工智能的成功(gong)是人工智能和人协同的成功。”

从人机竞争到人机协同，將(jiang)知(zhi)識(shi)与數(shu)据的能力做(zuo)更(geng)好地結(jie)合(he)，進(jin)一步(bu)降(jiang)低(di)在具(ju)體(ti)場(chang)景(jing)落地應(ying)用的門(men)檻(kan)，無(wu)疑(yi)是今年来人工智能賽(sai)道(dao)持(chi)續(xu)升溫(wen)的关鍵(jian)。

自(zi)推(tui)出(chu)到月活(huo)用戶(hu)突(tu)破(po)1億(yi)，ChatGPT僅(jin)用時(shi)短(duan)短兩(liang)個(ge)月，成为有史(shi)以来增(zeng)长最快的应用程序。数据顯(xian)示，仅在2022年，生成式人工智能赛道就(jiu)发生了(le)78筆(bi)投(tou)資(zi)，總(zong)融(rong)资金(jin)額(e)超(chao)过13.7亿美(mei)元(yuan)，幾(ji)乎(hu)相(xiang)當(dang)于过去5年的融资总和。

此外(wai)，人工智能的自主学習(xi)和升級(ji)能力也(ye)同樣(yang)是行业关注的焦点，由此也衍(yan)生出對(dui)于人工智能處(chu)在怎(zen)样的发展階(jie)段(duan)的探(tan)討(tao)。

随着人工智能的发展走(zou)过70多(duo)年时間(jian)，从已經(jing)實(shi)現(xian)的狹(xia)義(yi)人工智能ANI到当前(qian)阶段的廣(guang)义人工智能ABI，ChatGPT的出现被(bei)普(pu)遍(bian)視(shi)为拉(la)开了AGI时代(dai)的大幕(mu)。

“我(wo)們(men)的定(ding)义是ANI是大量(liang)依(yi)赖于高度(du)监督(du)的学习算(suan)法(fa)，需要大量的数据，所(suo)以它(ta)任(ren)務(wu)狭窄(zhai)，你教它会的，它不(bu)一定会，你沒(mei)教过它，它絕(jue)对不会，当时看作为应用来讲，有很(hen)多不足(zu)。”周伯文表示。

而广义人工智能ABI，所需要具備(bei)的三(san)个特(te)点包(bao)括(kuo)：首先(xian)能通过自监督学习，第(di)二(er)是在没有外界幫(bang)助(zhu)分(fen)解任务的情(qing)況(kuang)下(xia)，能够自主完(wan)成端(duan)到端的任务。第三則(ze)是能成为生成式人工智能的助手。

对于当前阶段人工智能的发展，在周伯文看来是依然(ran)在通往(wang)AGI的路(lu)上，AGI尚(shang)未(wei)真(zhen)正到来。“AGI是人工智能的高阶形(xing)態(tai)，生成式人工智能是通往AGI的必(bi)由之(zhi)路。目(mu)前我们所处的阶段是GPT、Transformer，都是处于生成式人工智能重要的裏(li)程碑(bei)。”

可信赖AI如何打(da)造？

与此同时，人工智能发展至(zhi)今，无疑对人类社(she)会的生產(chan)生活产生了极大沖(chong)击。在探讨人工智能的价值及应用的同时，人工智能也越来越多地參(can)与到人类的生产活動(dong)中(zhong)，潛(qian)在風(feng)險(xian)同样值得关注。

事(shi)实上，由于对伦理和社会責(ze)任的擔(dan)憂(you)，馬(ma)斯(si)克(ke)、图靈(ling)獎(jiang)得主Bengio等(deng)千(qian)人聯(lian)合簽(qian)署(shu)了公(gong)开信，呼(hu)籲(xu)所有AI实驗(yan)室(shi)立(li)即(ji)暫(zan)停(ting)訓(xun)練(lian)比(bi)GPT-4更强大的AI系统至少(shao)6个月。而意大利(li)更是因(yin)为隱(yin)私(si)問(wen)題(ti)，宣(xuan)布(bu)全(quan)面(mian)禁(jin)止(zhi)使用ChatGPT。

这也意味(wei)着，如何打造安(an)全可控(kong)的可信赖AI，成为人工智能行业发展的基(ji)本(ben)前提和核心支(zhi)撐(cheng)。

在周伯文看来，不同国家都有人工智能的治理政(zheng)策(ce)出臺(tai)，其(qi)中有三个共(gong)同点是大家都在强調(tiao)的，首先是堅(jian)持治理目標(biao)与发展規(gui)劃(hua)并行，不能只(zhi)讲治理不讲发展。第二个就是治理的目的是为技术的创新和发展提供(gong)安全港(gang)，第三个是治理模式越来越市场化(hua)。

值得注意的是，由于当前缺(que)乏(fa)可信赖的AI評(ping)估(gu)指标，每个人心中都有一个“哈(ha)姆(mu)雷(lei)特”，導(dao)致(zhi)对于可信赖AI的定义完全不一样。在大模型的範(fan)式下，如何能厘(li)清不同維(wei)度，这些(xie)可信赖的AI有很多的挑(tiao)戰(zhan)。

对此，周伯文表示，可信赖AI的落地，需要跨领域的系统协作。

“可信赖AI的可信赖，意味着要貫(guan)穿(chuan)其全生命(ming)周期(qi)，不仅仅是在中间的算法开发阶段。从設(she)計(ji)初(chu)期的用户需求(qiu)到最後(hou)的产品(pin)交(jiao)互(hu)。这一领域由于各(ge)方关注点不同，存(cun)在很大的空(kong)白(bai)區(qu)域有待(dai)探索(suo)，需要学术界、工业界和政府(fu)监管部(bu)门的共同努(nu)力。”

早(zao)在2022年5月，周伯文创建(jian)并领导清华大学电子系协同交互智能研究中心。在他(ta)看来，未来人工智能，大模型发展的核心邏(luo)輯(ji)在于，AI将越来越多地擅(shan)长做系统化的工作，人需要在价值觀(guan)、在治理的角(jiao)度帮助AI在我们希(xi)望(wang)軌(gui)道上做系统化。人工智能和人的协同将产生更多的高价值场景。

“那(na)时候(hou)ChatGPT還(hai)没有出来，我们当时提出三个方向(xiang)，首先是人机协同的演(yan)繹(yi)，如何讓(rang)人和AI共同完成任务；第二是多模态的统一的表征(zheng)交互，我们認(ren)为要多模态表征交互；第三是模型和環(huan)境(jing)的协同演绎，就是模型和模型之间的相互学习。”

大模型应用回(hui)歸(gui)商(shang)业本質(zhi)

此外，周伯文表示，大模型的产业落地需要回归商业本质。

据悉(xi)，衔远科技研发的多輪(lun)对话ProductGPT目标是与专业人員(yuan)深(shen)度交互与协同，帮助企(qi)业高效打造爆(bao)款(kuan)创新产品。

在周伯文看来，衔远科技的大模型重構(gou)产品与用户二元关系，从市场洞(dong)察(cha)，爆品定义，方案(an)设计，产品研发和營(ying)銷(xiao)轉(zhuan)化五(wu)个维度給(gei)出专业建議(yi)，“通过对真实世界的各类过程中产生的数据进行壓(ya)縮(suo)表示，涉(she)及人们及其思(si)想(xiang)和情感、人们所处的狀(zhuang)态和他们之间的互动，也包括他们与产品的互动数据分析(xi)，把(ba)这些数据压缩成一个模型，通过这種(zhong)模型的生成能力，它能很好地帮你来生成什(shen)麽(me)是最好的爆品，什么是最好的设计。”

梳(shu)理衔远科技大模型的優(you)勢(shi)，大致可以概(gai)括为，从技术層(ceng)面解決(jue)了数据安全问题，以及用更专业的推理能力解决大模型成本的難(nan)题。

据悉，衔远科技通过研究一种无需完整(zheng)大模型参与的微(wei)调学习技术，实现基礎(chu)模型和本地数据的雙(shuang)重隐私保(bao)護(hu)。

“如果(guo)使用同一个模型，部分大模型的所有者(zhe)跟行业所有者不是同一家公司(si)，涉及到数据安全显然会产生很多纠紛(fen)。”周伯文表示，“通过让模型之间互相学习，让原(yuan)有的大模型生成一个仿(fang)真器(qi)，这个仿真器能够很好地帮助客(ke)户用他的消(xiao)費(fei)者数据调試(shi)这个系统，同时完成隐私保护和版(ban)權(quan)保护两大功能。”

此外，針(zhen)对大模型的幻(huan)覺(jiao)问题，衔远科技提出程序輔(fu)助蒸(zheng)餾(liu)，将大模型的推理能力进行专业化，通过专业化，实现60M小(xiao)模型在数学推理效果层面，超越13B大模型的成果。

周伯文表示：“通过模型跟模型的学习，把大模型的能力转移(yi)到一个小模型上，这里我们可以让一个小模型具备超过大模型的数据的推理效果。针对关注点不同的消费者，通过懂(dong)产品、懂用户的多模态生成，实现基于大模型的千人千面的个性(xing)化营销。”

南都見(jian)习記(ji)者 于典(dian) 马寧(ning)宁 发自上海(hai)返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多

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