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刘湘明:AI应用三大关键挑战:工程化、盈利与鸿沟|直击乌镇

IP属地 北京 编辑:朱天宇 钛媒体APP 时间:2024-11-22 14:20:17

图片世界互联网大会乌镇峰会官方

人工智能是2024年世界互联网大会乌镇峰会设定的核心关键词,也成为来自全球各地嘉宾们热议的焦点。

11月21日,2024年世界互联网大会乌镇峰会人工智能负责任开发与应用论坛在浙江乌镇举行。

论坛以“以人为本、智能向善、造福人类”为主题,旨在促进建设多主体参与、多层面治理的人工智能科研、转化与发展机制,推动构建人工智能技术和产业发展的良好生态。中国国家互联网信息办公室总工程师孙蔚敏、浙江省人民政府副省长张雁云、世界知识产权组织驻华代表刘华出席论坛并致辞。

论坛上,全国政协委员、中国网络空间安全协会理事长赵泽良,中国工程院院士、同济大学校长郑庆华等国内外顶尖专家、学者及行业领袖围绕“创造以人为本的人工智能”“现实世界与数字世界交融的秩序与规则”“推动人工智能治理从规则迈向实践”等议题作主旨发言,并就“洞见与人工智能共存的未来”“构建可互操作的人工智能治理框架”等主题进行圆桌讨论。

作为该论坛的协办方,钛媒体联合创始人、联席CEO刘湘明与参与了“洞见与人工智能共存的未来”圆桌讨论。与其共同参与讨论的还有,中国电信研究院副院长李安民,浙江大学传媒与国际文化学院常务副院长方兴东,以及,浙江大学滨江研究院数智融合研究中心主任韩蒙。

作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力,人工智能在深刻改变人们生产生活的同时,也带来未知的风险。因此,确保“智能向善”,发展负责任的人工智能,成为全球共同关注的关键。

刘湘明认为,当前AI技术与应用的现状面临着三大挑战。

首先是工程化。在与很多AI大模型公司交流后,他发现了一个共识是,一开始,大家对大模型应用的使用感非常好,但真正到落地具体业务场景时,会面临巨大挑战。

比如说,一般大模型的准确率是99%,但是,媒体行业对于差错率的容忍度在万分之几,如果要把差错率控制在这个程度,工作量会大到难以想象。这是特别复杂的工程化问题,而不是单纯的技术问题。

其次是盈利问题。在技术和应用侧,大模型已经发展到了非常繁荣的阶段,行业内在思考的是,要如何活下去并产生利润。当前大模型在盈利路径上,有To B和To C两条。To C的好处是在于有规模,有机会迅速成为独角兽,挑战在如何从众多应用中突围,找到用户的最大公约数。而To B的机会在于,聚焦场景提供解决方案,找到一个准确的场景,就能很快盈利。

最后是数字鸿沟,也是AI鸿沟问题。传统企业有场景和数据,但缺乏相关人才等资源。而传统企业跨越AI,比原来跨越到数字化的难度更大,人才更稀缺。怎么帮助这些企业实现这些跨越,也是未来持续要解决的问题。

刘湘明观察到,互联网杀手级应用是搜索,移动互联网的杀手级的应用是短视频,人工智能的杀手级应用现在还没有出现。人工智能时代,一定要有大量的应用涌现。只有足够多的应用能尽快落地,真正的杀手级的AI应用才会出现。

关于大模型技术的未来发展,中国电信研究院副院长李安民认为,更加需要高度关注AI多模态、AI工具型技术、AI跨系统和跨学科、AI安全相关的技术这四个方面。

他发现,多模态核心抽象出来的是空间和时间,但是,今后最值得高度关注的是时序,包括时间与空间的结合。同时,任何一次伟大的革命,都必须有跨时代工具。高质量数据不能只停留在概念,还应该关注制造清洗机和蒸馏器,数据标识和度量等方面的处理,以及相关测量和一体化集成工具。此外,“负责任”的AI核心是软件安全,现在AI设施越来越“关基化”(关键信息基础设施),不仅仅是赋能。AIGC赋能的内容,就是它对关键基础设施发起攻击。

统计和梳理了全球截至目前三百多个比较正式倡议和共识之后,方兴东发现,中美两国,包括欧盟地区目前在有关人工智能的法律法规方面的进展是值得肯定的。今年9月22日联合国决议通过的《全球数字契约》是最重要的一个文本,也是最全面体现人类价值和互联网初心的文本。

他认为,人工智能时代,人与人之间,国与国之间,数据与数据之间,机器与机器之间,前所未有地连在一起,他们之间的撕裂和冲突也是前所未有的。目前最关键的问题是,全球性的机制以及怎么合作落地。对AI的治理,目前技术不是关键和焦点,人本身才是治理的关键。

韩蒙发现,大模型在技术侧正发生巨大变化。人们开始逐渐把相关预训练模型与控制系统相结合,这也是最近比较火热的词——具身智能。本质上,大模型可以有效驱动控制系统,进一步发挥作用,我们就可以打破本身数字世界与物理世界的交集,让数字世界进一步驱动物理世界,直接拓展应用场景。

他认为,人工智能是可以治理的,在技术侧有多重实现路径。比如说,大模型的幻觉问题,可以直接对模型处理来解决,还可以通过监测和管控等技术手段解决。但确实无法提供100%的安全,因为人工智能也在快速发展。同时,当人工智能进一步与具身智能或者是跟控制系统相结合的时候,它带来的危害更加有挑战。(作者|李程程,编辑|胡润峰)

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