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人工智能發(fā)展駛?cè)肟燔嚨?任勇:技術(shù)創(chuàng)新、人才培養(yǎng)是關(guān)鍵

每日經(jīng)濟新聞 2024-03-17 23:29:54

每經(jīng)記者 楊昕怡    每經(jīng)編輯 文多    

2024年2月,OpenAI首個AI(人工智能)視頻生成模型Sora橫空出世,讓世界再次感受到了人工智能時代的沖擊。隨著這一里程碑式應用出現(xiàn),2024年的AI發(fā)展將走向何方?

3月15日,由工業(yè)和信息化部工業(yè)文化發(fā)展中心牽頭成立的AI應用工作組主辦,每日經(jīng)濟新聞承辦,數(shù)智未來場景實驗室協(xié)辦的“Sora的啟示:AI應用再飛躍”主題沙龍活動在京成功舉辦。

活動中,中國人工智能學會智能產(chǎn)品與產(chǎn)業(yè)工作委員會主任任勇教授從技術(shù)創(chuàng)新和人才培養(yǎng)兩個方面,闡述了人工智能發(fā)展的關(guān)鍵因素。

任勇表示,目前人工智能發(fā)展過程中的五大關(guān)鍵因素分別是數(shù)據(jù)、算法、算力、自動化和倫理。這五項因素將共同作用,相互交織,貫穿人工智能全過程。

同時,任勇認為,AI發(fā)展將伴隨倫理和社會不平等問題,“擁有大量數(shù)據(jù)、資源和技術(shù)的組織、個人可能會在AI時代更具競爭力,反之則可能被邊緣化。”因此,他認為,在AI發(fā)展進程里,不光要關(guān)注算力等技術(shù)性因素,同時也要關(guān)注其背后的技術(shù)倫理,加強對技術(shù)使用的方向引導。

能源消耗面臨巨大挑戰(zhàn)

“算法是人工智能的大腦,算法的改進和創(chuàng)新,使人工智能可以完成越來越復雜的任務(wù),從而更好地進行仿生模擬。”在列舉人工智能發(fā)展過程中的五大關(guān)鍵因素時,任勇尤其強調(diào)了算法的重要性。

作為支撐算法和數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施,算力就是人工智能熱潮中的核心生產(chǎn)力。“算力時代”里,應該如何突破算力瓶頸?

任勇表示,當代基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學習方法對于算力的要求在不斷提高。為了處理大量的數(shù)據(jù)并訓練日益復雜的網(wǎng)絡(luò)模型、實現(xiàn)日益復雜的算法,“人工智能對算力的需求幾乎每3個月翻一番”。

放眼全球,算力已經(jīng)成為世界各國戰(zhàn)略布局的重中之重。前瞻產(chǎn)業(yè)研究院報告顯示,目前我國AI算力市場競爭可分為三大梯隊,其中微軟、谷歌等企業(yè)部署更具全球競爭力的產(chǎn)品,國內(nèi)具有競爭力的企業(yè)有百度、阿里、華為等。

聯(lián)想集團與畢馬威聯(lián)合發(fā)布的《“普慧”算力開啟新計算時代》報告指出,在全球算力產(chǎn)業(yè)規(guī)模排名中,中美兩國處于領(lǐng)先地位且中國算力規(guī)模增速領(lǐng)跑。據(jù)報告測算,預計到2025年,我國算力核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將不低于4.4萬億元,算力關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)規(guī)模可達24萬億元。

在各企業(yè)爭相突破算力瓶頸的當下,任勇也關(guān)注到,人工智能的發(fā)展對算力的需求逐漸增加,也在能源消耗方面帶來了巨大的挑戰(zhàn),“智能計算需要消耗的能源是巨量的”。

他舉例,AlphaGo用到1202個CPU和176個GPU,一盤棋的能耗約3000千瓦時,相當于1噸煤的發(fā)電量,訓練過程進行了數(shù)十萬盤對弈,消耗的能源超過20萬噸煤的發(fā)電量。

“我們需要突破現(xiàn)有資源瓶頸,拓展新的資源空間,這對人工智能的長期發(fā)展來說意義深遠。”任勇表示。

AI倫理議題也日益凸顯

這場科技革命的步伐日益加快,ChatGPT、Sora等標志性人工智能產(chǎn)品正深刻影響著每一個人的生活。隨之而來的倫理議題也日益凸顯,成為人們共同面臨的重要挑戰(zhàn)。

近年來,我國發(fā)布了《新一代人工智能治理原則》《新一代人工智能倫理規(guī)范》等文件,強調(diào)人工智能需要以“智能向善”為導向目標,要將倫理道德融入人工智能全生命周期。

任勇指出,在人工智能發(fā)展過程中,會出現(xiàn)倫理和社會問題。例如在隱私和數(shù)據(jù)安全方面,人們擔心個人數(shù)據(jù)可能被濫用,在個人信息被竊取后,用于定向廣告等。

他還補充說,人工智能會引發(fā)責任、透明度問題以及失業(yè)焦慮,“自動化和機器人技術(shù)的進步可能會導致一些工作的自動化,從而引發(fā)失業(yè)和職業(yè)轉(zhuǎn)型的問題。”

對此,任勇認為,解決上述問題需要在技術(shù)層面上做到改善人工智能架構(gòu)、優(yōu)化人工智能算法、讓人類參與訓練循環(huán);在社會層面上需要嚴格監(jiān)管、解放思想和堅持原則,同時在人才培養(yǎng)上進一步加強產(chǎn)教融合力度。

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