來(lái)源：睿見(jiàn)Economy

　　“亞布力中國(guó)企業(yè)家論壇第24屆年會(huì)”于2024年2月21日-23日召開(kāi),。清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院院長(zhǎng),、中國(guó)工程院院士張亞勤出席并演講,。

　　張亞勤說(shuō),，過(guò)去五年中，大模型已經(jīng)成為人工智能的主流趨勢(shì)。過(guò)去一年半，特別是ChatGPT出來(lái)之后，發(fā)展速度呈現(xiàn)出跳躍性,，不管?chē)?guó)內(nèi)也好，國(guó)外也好,，都有很多新的創(chuàng)新和進(jìn)展,。

　　在其看來(lái)，人工智能的發(fā)展、大模型,，最重要的基石是數(shù)字化,。

　　“IT產(chǎn)業(yè)過(guò)去30年最重要的事情就是數(shù)字化。一開(kāi)始是內(nèi)容的數(shù)字化，然后是企業(yè)的信息化,，到現(xiàn)在是物理世界的數(shù)字化和生物世界的數(shù)字化”，他說(shuō),。

　　具體來(lái)看,，物理世界中，家庭數(shù)字化,、工廠(chǎng)機(jī)器數(shù)字化,、電網(wǎng)數(shù)字化都已實(shí)現(xiàn)，汽車(chē),、交通,、公路鐵路也已經(jīng)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化。同時(shí),，生物世界也在全方位的數(shù)字化,，包括細(xì)胞、蛋白質(zhì),、基因,、大腦、身體器官等都在數(shù)字化,，“特別是最近新的芯片技術(shù),、新的傳感器技術(shù)、腦機(jī)接口技術(shù)”,。

　　在張亞勤看來(lái),，ChatGPT的出現(xiàn)代表了三個(gè)方面。

　　第一,，第一次有一個(gè)智能體通過(guò)了圖靈測(cè)試,，“我們這么多年做計(jì)算機(jī)、人工智能都是希望能通過(guò)圖靈測(cè)試”,。

　　第二,，ChatGPT開(kāi)啟了通向通用人工智能的亮光，“我們離真正的通用人工智能還有很多年,，也許十年,，也許二十年，ChatGPT給我們提供了一個(gè)方向,，提供了一個(gè)道路”,。

　　第三，真正有了人工智能的操作系統(tǒng),。張亞勤強(qiáng)調(diào),，“我們進(jìn)入了一個(gè)新時(shí)代，就像在PC時(shí)代是windows,、Linux,，在移動(dòng)時(shí)代是iOS,、安卓。現(xiàn)在,，我們有了大模型,，開(kāi)啟了人工智能時(shí)代”。

　　張亞勤說(shuō),，每次操作系統(tǒng)的變化都會(huì)改變生態(tài),。PC互聯(lián)時(shí)代是intel芯片，在windows上面有瀏覽器,，有各種各樣的應(yīng)用,。iOS、安卓為代表的移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代用的是ARM芯片,，上面有各種商店,，有各種app。在AI時(shí)代,，有了橫向大模型,，芯片是XPU，特別是GPU,，有垂直模型,，上面又有新的商店、新的應(yīng)用,。

　　“目前趨勢(shì)已經(jīng)相對(duì)比較明顯,，GPT4、GPT4S,、GPT4商店上個(gè)性的應(yīng)用,，上面開(kāi)發(fā)各種各樣新的垂直的模型。整個(gè)產(chǎn)業(yè)機(jī)會(huì)大很多,，比PC時(shí)代至少大兩個(gè)數(shù)量級(jí),，不管是整個(gè)設(shè)備的數(shù)目、整個(gè)影響力,，都會(huì)大好幾個(gè)數(shù)量級(jí)”,，他說(shuō)。

　　張亞勤業(yè)分享了AI大模型發(fā)展的技術(shù)方向,。

　　第一,，多模態(tài)?？绯叨?、跨不同模態(tài)，不僅僅有語(yǔ)音，有文字,，有圖像和視頻,，未來(lái)多模態(tài)也會(huì)包括各種各樣的結(jié)構(gòu)，蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu),，包括汽車(chē)?yán)锩婕す饫走_(dá)的信息,，包括人腦生物電的信息，都是不同的模態(tài),，都會(huì)進(jìn)入大模型的時(shí)代。

　　第二,，新算法?，F(xiàn)在有很多算法，但是這些算法在未來(lái)五年都會(huì)改變,?！艾F(xiàn)在的算法看起來(lái)很聰明，但是效率很低,，比起我們的大腦,，至少效率低一千倍，如果把能耗算進(jìn)去,，把整個(gè)效率算進(jìn)去?，F(xiàn)在其實(shí)所有的產(chǎn)品，包括OpenAI,、微軟的,，包括Google的，用的越多虧的越多,。我昨天還在西雅圖,，和微軟、OpenAI的很多同事都有交流,，未來(lái)一定會(huì)有大的變化,，效率會(huì)提高很多，需要新的算法的架構(gòu),，需要新的技術(shù)的架構(gòu)”,，張亞勤說(shuō)。

　　第三,，自主智能,。“現(xiàn)在我們把大模型作為一種工具,，它也可以把別的模型作為工具,，它可以制定目標(biāo)、規(guī)劃任務(wù)、自動(dòng)升級(jí),，完成目標(biāo),，已經(jīng)有產(chǎn)品開(kāi)始出現(xiàn)，完全是自主的,，不需要人為在中間交付和控制”,，他說(shuō)。

　　第四,，邊緣智能?，F(xiàn)在大模型用在云端，現(xiàn)在已經(jīng)開(kāi)始要放在手機(jī)上,，要放在PC上,，包括放在電視上，放到各種機(jī)器人上,，放到各種IoT的邊緣上,，邊緣也會(huì)有智能。

　　第五,，物理智能或具身智能,，把大模型用到物理世界去，包括無(wú)人車(chē),，包括各種機(jī)器人,。

　　第六，生物智能,。大模型用到人的大腦,，用到生命體、生物體里,，信息智能,、物理智能和生物智能三個(gè)融合。

　　張亞勤還介紹,，由于大模型的推出,，加速了無(wú)人駕駛技術(shù)的發(fā)展?！霸谧鰺o(wú)人車(chē)的時(shí)候,，大的難點(diǎn)是長(zhǎng)尾效應(yīng)。不管有多少測(cè)試的數(shù)據(jù),，總有些場(chǎng)景是顧及不大的,，這時(shí)安全性十分重要。長(zhǎng)尾很多方面可以用大模型幫我們補(bǔ)足”,。

　　“特別是生成式AI,，可以讓我們生成很多很多我們平時(shí)測(cè)試或者想象不到的場(chǎng)景,，包括用新的多模態(tài)的一些生成的工具。以后的數(shù)據(jù),，不管車(chē)也好,，機(jī)器人也好，90%以上都是要生成的,，10%以下是真實(shí)的數(shù)據(jù),，而且生成的數(shù)據(jù)本身的效率和本身的質(zhì)量會(huì)更高，以后我們會(huì)看到用自己生成的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練自己”,，張亞勤說(shuō),。

　　張亞勤透露，自己一直在做無(wú)人車(chē),，可能兩年左右,，無(wú)人駕駛就會(huì)出現(xiàn)ChatGPT時(shí)刻?！耙?yàn)楝F(xiàn)在無(wú)人車(chē)技術(shù)已經(jīng)比有人駕駛安全N倍,，安全很多,，技術(shù)方面已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了,，這個(gè)當(dāng)然要商業(yè)運(yùn)營(yíng)，有很多別的方面的因素,，但是我十分有信心看到在未來(lái)的兩年,，能看到一些無(wú)人駕駛的ChatGPT的時(shí)刻”。

　　張亞勤還介紹了強(qiáng)腦科技的腦機(jī)接口,，“非植入式的,，用了很高品質(zhì)的傳感器，用腦電的信號(hào),、行為的信號(hào)做腦機(jī)的接口,，有空可以參觀(guān)它在杭州的公司，我10月份去,，十分震撼,。這位工程師完全用了感知的信號(hào)，sensor信號(hào),，用了人工智能的算法,，裝了之后，他寫(xiě)的書(shū)法絕對(duì)比我寫(xiě)的好多,，完全用意念,、用信號(hào)控制。包括小女孩可以彈鋼琴,，包括對(duì)我這種睡眠有問(wèn)題的,，可以幫助我睡眠”,。

　　不過(guò)，張亞勤指出,，現(xiàn)在人工智能的大模型,，不管是語(yǔ)言模型、視覺(jué)模型和多模態(tài)的模型,，由于功能強(qiáng)大,，未來(lái)發(fā)展可能帶來(lái)的機(jī)會(huì)，但也蘊(yùn)含很多風(fēng)險(xiǎn),。

　　第一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)是信息方面的風(fēng)險(xiǎn),。“這個(gè)風(fēng)險(xiǎn)一直存在,，但是由于大模型可以完全逼真模擬聲音,、模擬圖片，現(xiàn)在可以模擬視頻,。美國(guó)現(xiàn)在馬上總統(tǒng)競(jìng)選,，已經(jīng)有很多人在模仿拜登、川普,，他們害怕影響選舉的公正性,，這確實(shí)是一個(gè)問(wèn)題”，“現(xiàn)在的技術(shù)強(qiáng)大到這么一個(gè)時(shí)刻,，我們要注意這個(gè)風(fēng)險(xiǎn)”,。

　　第二個(gè)風(fēng)險(xiǎn)，當(dāng)信息智能拓展到物理智能,、生物智能的時(shí)候,，如果大模型失控或者是被壞人所利用，會(huì)造成很大的風(fēng)險(xiǎn),?！耙院螅蚁嘈糯竽Ｐ妥鳛椴僮飨到y(tǒng),，作為工具,，會(huì)用到所有的地方，包括我們的金融系統(tǒng),，包括我們的軍事系統(tǒng),、決策系統(tǒng)，這個(gè)時(shí)候風(fēng)險(xiǎn)就會(huì)指數(shù)性地增加”,。

　　第三個(gè)風(fēng)險(xiǎn),，生存風(fēng)險(xiǎn)?！扒岸螘r(shí)間大家可能注意到,，大家談到人工智能大模型所帶來(lái)的可能和核武器,、流行病一樣的風(fēng)險(xiǎn)。我簽署了一個(gè)呼吁,，我自己是很樂(lè)觀(guān)的,，但是我們要有這樣的一個(gè)意識(shí)。現(xiàn)在我們處于人工智能研究和產(chǎn)品比較早期,，我們有很多辦法可以去改變它的走向,。但是如果我們沒(méi)有這樣的意識(shí)，永遠(yuǎn)不會(huì)去改進(jìn)它的風(fēng)險(xiǎn)”,。

　　張亞勤還給出了大模型發(fā)展的幾點(diǎn)建議：

　　第一,，要建立分級(jí)體系，特別是對(duì)前沿大模型,。張亞勤說(shuō),，對(duì)于一般的人工智能大模型不需要太多監(jiān)管，但是對(duì)像Sora這樣的大模型,，一定要有監(jiān)管,，包括場(chǎng)景的約束，需要有評(píng)估體系,。

　　第二,，實(shí)體的映射?！拔易约阂恢痹谧黾夹g(shù),，喜歡創(chuàng)新,，不希望被管,。但第一次我認(rèn)為前沿大模型需要更多地治理，包括AI產(chǎn)生內(nèi)容的標(biāo)識(shí)”,?！爸辽倌阋尨蠹抑肋@是AI產(chǎn)生的。我們現(xiàn)在不管搜索也好,，平臺(tái)上做一個(gè)廣告,，要標(biāo)識(shí)廣告，盡管那個(gè)‘廣告’兩個(gè)字越來(lái)越淡,，越來(lái)越看不見(jiàn)了,，但至少要標(biāo)識(shí)。我們做個(gè)數(shù)字人,，做個(gè)AI的內(nèi)容你是不知道的,，你需要標(biāo)識(shí)，這是基本要去做的”,。

　　張亞勤強(qiáng)調(diào),，以后做智能體機(jī)器人,，無(wú)論軟件或者硬件，一定需要有一個(gè)對(duì)應(yīng)的主體,?！叭绻噶隋e(cuò)誤，出現(xiàn)問(wèn)題,，一定要能追溯到主體”,。

　　第三，做前沿大模型的公司,，包括國(guó)家基金會(huì),、科研機(jī)構(gòu)，要把投資的10%用來(lái)做AI風(fēng)險(xiǎn)的研究,?！安粌H僅是政策的研究，還有很多很深的學(xué)術(shù)研究和技術(shù)研究,，從事技術(shù)的人必須現(xiàn)在就開(kāi)始對(duì)此進(jìn)行研究,，使得研究者和企業(yè)、政府共同前進(jìn),，而不是對(duì)立的關(guān)系”,。

　　“現(xiàn)在，我們進(jìn)入了人工智能時(shí)代,，從過(guò)去多個(gè)算法,、多個(gè)任務(wù)、很多模型,，走向相對(duì)統(tǒng)一的大算法,、多模態(tài)，自訓(xùn)練,、自監(jiān)督和預(yù)訓(xùn)練的大模型”,，張亞勤說(shuō)，模型越大對(duì)物理世界的描述就越準(zhǔn)確,。據(jù)張亞勤預(yù)測(cè),，到2030年，全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)會(huì)達(dá)到20萬(wàn)億美元,，其中約10%是由大模型,、生成式AI所創(chuàng)造的。