【現象】與人“對話”、編寫代碼、創作詩歌、翻唱歌曲……如今,具備一定理解和自主學習能力的人工智能,可以完成一些以往被認為只有人類才能完成的工作。近期,深度學習、大模型等關鍵技術推動人工智能快速發展,引發社會關注。
【點評】
人工智能可分為專用人工智能和通用人工智能。專用人工智能,只能通過一套特定的算法,完成特定的任務。通用人工智能又稱強人工智能,能像人一樣舉一反三、觸類旁通。比如,它能接收不同類別、有一定規模的數據,包括文字、影像、語音,然后把它們融合在一起,遇到新任務時,就可以快速“想到”做過的相關事情并調用掌握的相關知識,創造性地解決問題、完成任務。
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近年來,人工智能大模型的出現,為通用人工智能的實現打開了新的想象空間。這些大模型往往運用一套算法、一套模型結構、一個訓練思路,來提升人工智能的分析處理能力,而不是直接去解決一個個具體的問題。就像把一個孩子從小學培養到了大學,完成了通識教育,再讓他們來學習一些專業知識,去完成特定的任務。這提升了人工智能處理復雜任務的能力。比如,過去只能進行錄音轉寫的人工智能應用,現在則可以根據要點進行提煉總結。
盡管經過大模型訓練的人工智能仍然“不懂”所做事情的意義,但已經可以輸出接近人類理解的結果,并具備生成新事物的“創造力”。目前,一些生成式人工智能應用正向辦公、生活等領域滲透,一批生物制藥、遙感、氣象等垂直領域的專業類大模型走向應用。
通用人工智能加速走進現實,將成為新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量,對人們的生產生活產生重大影響。目前,我國已逐步建立起涵蓋理論方法和軟硬件技術的體系化研發能力,一批具有行業影響力的預訓練大模型蓬勃發展,形成了緊跟世界前沿的技術群。也應看到,我國人工智能發展水平總體上仍處于起步階段,通用人工智能研究與應用仍然任重道遠。
要重視通用人工智能發展,營造創新生態,重視防范風險。為通用人工智能發展營造良好創新生態,要緊跟行業發展趨勢,推動各種參數規模、技術架構、模態、場景的大模型高質量發展,發揮我國市場廣闊和應用場景豐富的優勢,探索具有產業價值的應用方向,為技術研發提供更多支撐。同時,要加強資源和研發力量統籌,在芯片、底層技術架構、人才培養、產學研融合、開源開放生態建設等方面協同發力,讓技術進步和產業發展形成良性循環。
人工智能不斷進化,也會帶來一定風險。積極推進人工智能治理,要有一定的前瞻性。通用人工智能可處理海量數據,生成近似原作的產品,將在知識產權保護、個人隱私保護、打擊虛假信息等方面帶來新的挑戰。 、行業、企業等相關各方應加強風險研判,共同制定標準和制度規則,有效防控人工智能的科技倫理風險,不斷推動科技向善、造福人類。
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經濟日報頭版刊文:營造通用人工智能發展創新生態
文章來源:人民日報 作者: 谷業凱
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