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長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)圈

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黃浦江畔傳來AI最強(qiáng)音:交互構(gòu)建“智能體經(jīng)濟(jì)”

  昨天,各種“靈魂之問”在外灘大會(huì)開幕式暨主論壇上相互碰撞:大模型賴以生存的Scaling Law(規(guī)模法則)是否失效了?AI智能體能否成為下一個(gè)創(chuàng)新突破口?AI的智力上限到底在哪里?人類又該如何與AI共存……隨著AI能力的倍速增長(zhǎng),業(yè)內(nèi)也出現(xiàn)了更多思考甚至是反思,而這些聲音正匯聚在黃浦江畔,印刻在上海的科技底色中。

  “超級(jí)個(gè)體+智能體”變革

  “人類數(shù)據(jù)紅利正逼近極限,人工智能正在進(jìn)入以持續(xù)學(xué)習(xí)為核心的‘經(jīng)驗(yàn)時(shí)代’,潛力將遠(yuǎn)超以往。”2024年圖靈獎(jiǎng)得主理查德·薩頓是個(gè)AI的“樂天派”,認(rèn)為即便現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)面臨枯竭,但AI在與世界交互中還能產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)源。

  源碼資本投資合伙人、美國(guó)國(guó)家工程院外籍院士張宏江同樣對(duì)AI未來發(fā)展保持樂觀。

  規(guī)模法則被看作大模型性能提升的第一性原則,即大模型參數(shù)越高,性能就越好。雖然業(yè)界認(rèn)為預(yù)訓(xùn)練模型的規(guī)模法則在逐漸放緩,即參數(shù)堆得越高,性能卻難以提升,但張宏江特別指出,推理模型的出現(xiàn),塑造了大規(guī)模發(fā)展的新曲線“推理規(guī)模法則”。

  正是由于新法則的出現(xiàn),大模型訓(xùn)練成本和效率在逐漸改善。在過去三年中,大模型單位詞元(Token)價(jià)格正快速下降,隨著大模型性能的持續(xù)提升,使用成本也會(huì)不斷降低。

  展望人工智能的未來,理查德·薩頓提出了四條現(xiàn)實(shí)的“預(yù)測(cè)原則”:第一,對(duì)世界應(yīng)該如何運(yùn)轉(zhuǎn)并沒有共識(shí),但沒有哪一種看法能夠凌駕于其他;第二,人類將真正理解智能,并借助技術(shù)將其創(chuàng)造出來;第三,當(dāng)今人類的智力水平,很快將會(huì)被超級(jí)人工智能或者超級(jí)智能增強(qiáng)的人類遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越;第四,權(quán)力和資源會(huì)流向最聰明的智能體。

  基于此,他認(rèn)為,在人類的發(fā)展進(jìn)程中,人工智能的替代將是不可避免的,“人工智能是宇宙演化的必然下一步,我們應(yīng)以勇氣、自豪和冒險(xiǎn)精神來迎接它?!?/p>

  “人類正在進(jìn)入‘智能體群’時(shí)代?!睆埡杲J(rèn)為,當(dāng)數(shù)量龐大的智能體之間彼此交互、執(zhí)行任務(wù)、交換數(shù)據(jù)、交換信息,甚至交換任務(wù),而人類與這些智能體群的交互,將構(gòu)成所謂的“智能體經(jīng)濟(jì)”。

  受此影響,模型和算力會(huì)成為未來組織的核心資產(chǎn)?!捌髽I(yè)需要擴(kuò)大算力,使模型變得更強(qiáng)大,使數(shù)據(jù)變得更豐富?!彼赋?,智能體將重塑企業(yè)流程,“超級(jí)個(gè)體+智能體”的組合會(huì)帶來巨大產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)性變革。

  讓AI干活仍“一片荒漠”

  學(xué)界對(duì)AI產(chǎn)業(yè)化的態(tài)度非常積極,而產(chǎn)業(yè)端出乎意料地更為保守,他們看到更多的反而是AI落地應(yīng)用中的痛點(diǎn)亟待解決。

  “現(xiàn)在AI寫文作畫,已經(jīng)比99.99%的人都要做得好。但真正讓AI干活,還是一片荒漠?!庇顦淇萍紕?chuàng)始人兼CEO王興興語出驚人。

  AI與機(jī)器人的融合發(fā)展正在催生全新的具身智能產(chǎn)業(yè),也就是讓機(jī)器人能像人一樣自主感知、規(guī)劃和行動(dòng)。但是,王興興認(rèn)為,當(dāng)前具身智能發(fā)展仍然存在一些挑戰(zhàn),包括高質(zhì)量數(shù)據(jù)以及模型算法層面。

  在數(shù)據(jù)層面,數(shù)據(jù)采集和質(zhì)量問題比較突出,也需要提升數(shù)據(jù)的利用率。在模型層面,當(dāng)前多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合并不理想,并且在機(jī)器人領(lǐng)域,模型與機(jī)器人的控制模態(tài)對(duì)齊也是難點(diǎn)?!氨热绺鶕?jù)一個(gè)生成視頻讓機(jī)器人學(xué)做家務(wù),單純的視頻生成可能已經(jīng)比較好,但是如何將視頻生成與機(jī)器人控制模態(tài)對(duì)齊,仍然非常有挑戰(zhàn)。”他舉例說道。

  螞蟻集團(tuán)CEO韓歆毅則認(rèn)為,專業(yè)AI垂類應(yīng)用有通用大模型取代不了的價(jià)值,他以螞蟻AI在醫(yī)療健康領(lǐng)域的布局為例,健康幾乎是每個(gè)個(gè)體的剛需,且有走向高頻的趨勢(shì),“AI醫(yī)療健康做到極致,了解病人、能根據(jù)實(shí)際情況提供個(gè)性化服務(wù),還能幫助執(zhí)行解決問題,像一個(gè)專業(yè)的醫(yī)生,這是AI醫(yī)療走到最后的目標(biāo)”。

  但與此同時(shí),他也認(rèn)為AI短期內(nèi)還無法取代醫(yī)生,它更應(yīng)該是醫(yī)生的助手,目前最佳方式就是“人機(jī)結(jié)合”,“我們希望AI能幫助醫(yī)生‘分身有術(shù)’,把更多精力放在科研上,放在疑難雜癥上,同時(shí)讓大量的基層醫(yī)生能夠有很好的助手”。

  不能只看“誰跑得更快”

  “外灘大會(huì)的定位從來不在于炫‘更先進(jìn)的技術(shù)’,而在于探討‘更清醒地理解技術(shù)如何重塑我們’?!鄙虾?bào)業(yè)集團(tuán)黨委書記、社長(zhǎng)李蕓在開幕式暨主論壇的開篇發(fā)言中表示,在促進(jìn)技術(shù)發(fā)展的同時(shí)還要為其提供正確方向,促進(jìn)技術(shù)向善向上,這也是外灘大會(huì)從設(shè)立開始的初衷之一。

  “人類簡(jiǎn)史系列”作者尤瓦爾·赫拉利從“人”的角度出發(fā),反思當(dāng)前AI行業(yè)的發(fā)展困境——“我并不反對(duì)科技變革。但作為歷史學(xué)者,我對(duì)變革的節(jié)奏和方式感到擔(dān)憂?!彼J(rèn)為,歷史上變革最大的問題往往不是最終目標(biāo),而是通向目標(biāo)的過程。

  每當(dāng)歷史上出現(xiàn)強(qiáng)大的新技術(shù)時(shí),社會(huì)都要花很長(zhǎng)時(shí)間去探索與之相匹配的制度與習(xí)慣。例如工業(yè)化不僅是蒸汽機(jī)的故事,還需要公司法、環(huán)保法規(guī)與社會(huì)保障網(wǎng)絡(luò)等更多配套機(jī)制。

  “單有速度,不是進(jìn)步,”赫拉利認(rèn)為,實(shí)現(xiàn)真正的進(jìn)步,首先是合作。“如果切斷與他人的一切聯(lián)系,僅僅依靠自己,這不會(huì)讓你更強(qiáng),最終那會(huì)讓你窒息。把這個(gè)古老的教訓(xùn)帶入人工智能時(shí)代,意味著建立可驗(yàn)證的全球承諾,而不僅僅看‘誰跑得更快’?!?/p>

  所有的產(chǎn)品都要基于人的需求,所有的創(chuàng)新都要回歸人性。在金沙江創(chuàng)投主管合伙人朱嘯虎看來,“人的需求在哪里都是不變的,過去三十年不變,未來三十年也不會(huì)變”,只有AI不斷滿足人的需求,才能“進(jìn)化”出最好的形態(tài)。

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