人工智能的时代的到来，“人有人的用途”

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人工智能的时代的到来，“人有人的用途”

ChatGPT的到来，让人工智能再次成为了全球焦点，通用人工智能的出现，似乎已是“临门一脚”，而在这个时刻节点，不少学者纷纷回望人工智能范畴的两本开山之作：图灵的《计算机器与智能》，与维纳的《人有人的用途：控制论与社会》，前者提出了我们如今家喻户晓的图灵测验，而后者则直指人与机器的关系。

人工智能赋能百业，但焦虑也就此延伸：当AI的时代现已降临，人应该怎么自处？在近来召开的WAIC 2023 科学前沿全体会议上，来自学界、产业界等各范畴的专家一起聚焦AI的发展，及其带来的挑战。

“重新思考人与机器的沟通，人和机器在社会中的效果”

香港科技大学是全球第一批明确“拥抱”ChatGPT的高校之一，而在近期，香港科技大学也推出了HKUST ChatGPT。“人工智能对教育的影响是根本性的。” 香港科技大学首席副校长、英国皇家工程院院士郭毅可谈道，“当一个机器具有智能的时分，咱们要认真地领会，重新思考人与机器的沟通，人和机器在社会中的作用，人与人、人与机器、机器与机器的沟通。”

群众普遍担忧教育会遭到AI的冲击，但好像这既是教育工作者和教育界的挑战，又是促进学生从“记忆的一代”转向“置疑的一代”的机会。

为何在AI的年代教育更需要“置疑”？在郭毅可看来，这需要追溯常识的本来面目，“大模型训练出来的东西不能够说是常识。”郭毅可说道，常识是需要证明的，而大模型训练出来的实际上是高度抽象化的搜索，就像是互联网的一个JPEG（图像文件格局）。“你不能说它没有用，它很棒，它是一个非常精炼的信息压缩，但它不是常识。”

“我相信人有人的用途。”郭毅可谈道，“我是很喜欢这本书的，我觉得聪明的咱们应该用咱们创作的机器培育更聪明的人，而这些人又去创造更聪明的机器，更聪明的机器培育更聪明的人，这是一个健康的循环。”

“咱们有创造的才智，也要有控制的才智”

“我之前对ChatGPT都是指令式地说‘你帮我干个这个’，下回我在前面一定要加个‘请’，完毕之后说‘辛苦了’，我觉得我要对人工智能好一点，给自己留条后路。”在圆桌对谈环节，电影《流浪地球》系列导演、北京电影家协会副主席郭帆诙谐幽默的笑话让在场观众忍俊不禁。

在《漂泊地球》系列电影的创作过程中，人工智能已参与其间，“艺人的增龄和减龄、年轻和变老的过程其实也是经过人工智能的运算，做了几百代的迭代之后生成的，包含艺人的声音的修正，也是经过这个方法，这个咱们已经在使用了。”郭帆说道，“可是咱们今日看到的一切AIGC生成的内容，不管是视频仍是图片，已经对咱们造成很大的影响，它的精度没有达到电影级别，可是未来会到那个级别的。”

而在中国工程院院士、美国艺术与科学院院士、清华大学智能工业研究院院长张亚勤看来，AGI（通用人工智能）技能的发展很快，但反而不需要焦虑，“AIGC做得再好，它仍是个东西，真实的创造力、想象力、构思、构思，仍是靠咱们的作家，靠咱们的导演，包含咱们的艺人，这是AIGC无法替代的。”

张亚勤将AGI在感知和认知这两种层面进行界说，人工智能正阅历从感知向认知的腾跃，也就是从单纯的语音辨认、图像辨认等剖析，转向对语言语义的了解。“在感知和认知两层的能力，它或许和人相同强，甚至超过人的智能，可是咱们现在一切的算法，一切的硅基生命永远没有真实的情感，没有这个认识，这个也是最大的差异。”

“最近我个人签署了人工智能危险的呼吁，咱们要把人工智能所带来的危险和核武器、流行疾病放到同样的高度和优先级，人类是可以操控危险的，咱们有创造的才智，也要有操控的才智，但有必要要有这个认识。”张亚勤说道。

“模态的大一统”与“工业的大一统”

在ChatGPT推出不久，OpenAI又火速推出了GPT4.0，其间，多模态能力引人瞩目。

“言语不能彻底表达一切的信息，它可以表达许多情感，它可以作为情感的载体，但是人和人交互的时分，在言语之外很重要的是空间的交互。” 在圆桌论坛环节，微软研究院高级研究员杨健伟谈到，多模态赋予了交互许多新的或许。

而在多模态大模型的背面，则包含着一种范式变革上的趋势。此前，在人工智能领域，传统的学科区分都是垂直区分：自然言语、多媒体、语音……“在大模型时代，慢慢开端变成水平区分，原来讲不同学科的算法，大家自己做自己的，比如做语音的有自己的算法，做自然言语处理有自己的算法，现在Transformer把算法一致起来了。” 清华大学教授唐杰介绍到，“未来多模态会在一个结构里边训练，迟早会完成，我们也在尝试这方面的事情。”

技术上的大一统是否会导致工业上的大一统？“关于大公司来说，假如它的算力足够多，数据足够多，可以把数据做的足够好，这个关于许多的创业公司来说门槛适当高了。”尽管如此，但在加拿大工程院外籍院士、IEEE/IAPR/CAAI Fellow、HiDream.ai创始人兼首席执行官梅涛看来，这个问题不必忧虑，“一旦把根底模型做得足够好的时分，在模型层和应用层之间其实有很大的空间，因为三百六十行，各行各业很难使用通用的模型来满足客户的要求，这个时分关于创业公司来说有许多的机会。”

来源：上海科技

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