李萌
全國政協委員、科學技術部原副部長
各位領導、專家,大家下午好!
很高興受邀參加上半年數字經濟金融形勢分析會。三中全會《決定》提出要“完善推動新一代信息技術、人工智能......等戰略性產業發展政策和治理體系”,“完善生成式人工智能發展和管理機制”,“建立人工智能安全監管制度”等,為推動我國人工智能發展提供了遵循。深刻領會《決定》精神,落實好各項重大部署,是我國人工智能發展的保證。結合會議主題,我想圍繞我國人工智能發展現狀和趨勢做一些分享。
人工智能是第四次科技革命的主導力量。從學科來講它將是新階段的帶頭大哥(帶頭學科),從技術來講它將是各領域新興技術背后的元技術,從能力來講它將是所有系統的生成器和物理世界的模擬器,泛化能力不斷增強的大模型已經成為一項通用技術,正在引領人工智能走向大一統。
01 對人工智能五級分級和三大學派統一的認識具有重大意義,智能的愿景更加清晰
過去對人工智能的智能形態分類是:計算智能—感知智能—認知智能,它們之間有遞進關系;新一輪人工智能浪潮啟動以來,將人工智能的能力發展劃分為弱人工智能—強人工智能—超級人工智能,它們之間也有遞進關系;過去幾十年的發展中產生了一些學派:比如著名的符號主義、連接主義、行為主義。符號主義模擬人的心智,比如專家系統;連接主義模擬人的大腦突觸網絡;行為主義模擬人的行為,如機器人。他們只是針對不同場景的智能實現方式,沒有遞進關系。現在大家認為這三種場景下的實現方式有可能在大模型及具身智能體的框架下實現大一統,讓人工智能發展路徑更加清晰。
最近OpenAI發布通用人工智能五種級別的分類標準:1.聊天機器人。當前AI,類似CHATGPT,可以與人類對話的人工智能。2.推理者。像博士一樣解決問題,無需工具。3.智能體。可以代表用戶采取行動的人工智能代理。4.創新者。可以創造新事物的人工智能。5.組織者。可以完成整個組織工作的人工智能。
目前處在第一級,很快就會達到2級、3級。這樣一個分類反映出引領人工智能發展的企業最新的認知更加凝練聚焦,把長遠的智能雄心階段化、具象化甚至產品化,也使人們對于通用人工智能能力的理解從模糊概念走向更加嚴謹、更加明確。這對人工智能發展具有重要意義。
中美在大模型時代走的主干道是相同的,就是scaling law,大力出奇跡,壓縮即智能。2020年智源研究院就有一個口號“大練模型,練大模型”。所以CHATGPT出來后悟道和盤古參數也達到萬億規模。個人認為,中美人工智能差距正逐漸縮小,馬斯克、扎克伯格、李開復等企業家和領軍學者也堅持中美差距縮小論,而媒體對于這一評價是動態變化的。英國《經濟學人》去年表示,中美存在10年鴻溝,今年年初認為差距為1年。但也要看到,OpenAI旗下的Q-star和Google旗下的Gemini有部分新技術還未公開,不知道還會有什么秘密武器。
如果要說我們存在什么問題的話,其實就是人才、人才,還是人才。我們總體上人才趕不上發展的需求是個問題,人才被切斷與外面的聯系也是個問題。吸引人才迫在眉睫,三中全會《決定》已經作了改革人才體制機制的部署,并提出了具體措施,關鍵是落實到位,要把培養和集聚人才特別是吸引外來人才作為戰略舉措。現在60歲以上老年領軍人物多在高校;中年骨干多在科研院所;年輕的創業人才站在了產業風口一線,這是一道令人振奮的風景線,這部分人才華橫溢、信心爆棚、收入頗高,要從精神激勵和環境創造上積極支持鼓勵。
02 我國人工智能發展呈現五個引人矚目的現象,為我國新質生產力發展打開思考空間
人工智能越來越成為是我國數字經濟發展的靈魂,是現階段數字技術發展最重要的驅動力。隨著通用大模型泛化能力增強,我國人工智能發展持續提速,應用不斷普及和深化,出現一些新的現象。
一是垂類大模型應用明顯擴大。
產業大模型取得的重要進展給中國產業特別是制造業進步帶來重要影響。中國的大模型之路與美國有很大不同,產業垂類模型應用走在先,工業大模型、礦山大模型、物流大模型、港口大模型,還有金融大模型、醫療大模型、教育大模型,在助推相關產業提升效率上發揮了重要作用,華為和華菱鋼鐵聯合開發的盤古鋼鐵大模型在世界經濟論壇上獲得國際電聯全球人工智能優秀創新大獎。這個模型賦能寶鋼數字化轉型,實現降本增效,一年單煉鐵環節就能節省10億元,高爐溫度波動由原來的100~200度變為10度以內,每噸鋼節省1公斤焦炭。這些垂類模型是大模型小模型銜接、新模型老模型并用的。
人工智能驅動的科學研究在基礎研究和醫療、材料、生物、化合物等領域的應用已經有所展開,AI for Science、AI for Research甚至AI for Engineering將充分發掘人工智能加速重大科學問題研究和知識發現的變革性潛力,提升眾多行業的創新效能和創新水平。
二是數字人初登上舞臺即發展迅速。
數字人帶來了驚艷體驗,也帶來了商機,真人驅動數字人,高級仿真數字人等悉數登場,活躍在教育教學、醫療服務、電商購物、線上直播、客服推銷、智庫咨詢以及名人紀念等大應用場景,呈現高速擴展態勢。據艾媒咨詢發布的《2024年中國虛擬數字人產業發展白皮書》,2023年我國“數字人”帶動的產業市場規模和核心市場規模分別為3334億元和205億元,預計到2025年將分別超過6400億元、480億元,比2023年增長超過90%、130%。
當然,數字人技術的出現有兩面性,對企業來說直接面臨的是安全問題,香港某跨國公司遭遇“AI換臉”詐騙,詐騙分子通過偽造多人參與視頻會議的效果,模仿公司高層人員聲音對受害者發出行動指示,誘使多次轉賬,致其損失高達2億港元。對社會來講,深度偽造和深度愚弄被不良利用所產生的危害是人所共知的。如何不斷推動技術進步,利用好有利的一面,治理打擊危害的一面,不僅僅是政府的事情,也是全社會的責任,但考驗著政府管理服務的智慧和能力。
三是具身智能成為追逐的熱點。
具身智能在國內各大機構的人工智能研究與運用中的地位明顯上升。人類智能、離身智能、具身智能的協調發展是今后人工智能發展的主線。從各地推動人工智能發展的形勢看,政府工作布局、學界研究力量、企業投資取向都在向具身智能聚焦,當然也存在押寶式的積極性。最先到來的可能是高級別的自動駕駛,這個具身智能體還是遵循眼見為實的原則,多采用圖像識別模式。個人預計,自動駕駛汽車、人形機器人、低空智能運載可能是我國未來5-10年的“新三樣”。當然這一方面需要持續不斷地研發和技術迭代,另一方面也需要政府、企業、社會保持良好溝通互動形成共識。
四是在具身智能的旗號下,國內人形機器人也出現發力超越態勢。
目前國內外人形機器人還都處于低版本的具身智能狀態,但技術迭代很快。比如國內宇樹科技Unitree G1人形機器人憑借具身智能技術,脫離預先算法編程,增強自身與物理世界交互能力。清華大學、上海交大研發團隊和一些機器人企業也取得驕人成績。斯坦福大學以宇樹科技研發的國產硬件平臺為基底,研發的HumanPlus人形機器人能模仿人類技能自主完成不同任務。波士頓動力受到國內機器人發展啟發斷臂轉型,棄液壓轉電驅,降低電驅版Atlas人形機器人制造成本,期望通過高性價比實現商業化。
五是區塊鏈和隱私計算在數據交易領域應用深化。
在國家大力推動數據資產入表、數據要素交易的大背景下,各地央國企、數據交易機構都在積極探索如何利用隱私計算+區塊鏈技術賦能數據資產入表、數據交易業務。區塊鏈在數據資產入表、數據要素交易中發揮留證存痕、確權作用,隱私計算在數據交易過程中發揮數據安全交換、隱私保護作用。例如趣鏈通過為貴州數交所打造隱私計算一體機,為數據交易業務提供數據交付的能力(以往數交所只能對數據交易過程進行監督,數據交付過程暫時沒有監督手段),實現從數據備案到數據交易、再到數據交付的閉環。
已有聯盟之間互聯互通趨勢擴大。隨著聯盟鏈越來越多落地,國內已形成各種各樣的垂直行業聯盟鏈,如金融領域的銀行間聯盟鏈、征信機構間聯盟鏈、監管聯盟鏈、銀行+企業聯盟鏈等。但是同一類業務的聯盟不但在不同區域可能形成多條聯盟鏈,甚至還可能因平臺技術差異而同時存在多條鏈的情況,并隨著各自聯盟鏈業務的發展,不同聯盟鏈之間互聯、合作開展業務的需求也逐步增多。例如,趣鏈公司通過跨鏈技術將光大銀行FABRIC鏈和招商銀行CITA鏈進行互聯。
此外,向量數據庫和檢索增強生成技術未來可能會運用于數據交易,提高數據交易效率和準確性。
03 轉變觀念,積極擁抱人工智能革命
大模型是處理復雜系統問題的高手,系統越復雜、問題越多就越能顯現出模型生成的優越性。但我們有些觀念受上一輪科技革命影響還比較深,對于新技術存在顧慮,或將成為推動人工智能革命的“包袱”,我們用人工智能解決復雜系統的問題上需要從建模仿真思維更多地融入乃至轉向大模型計算思維。對大模型生成結果的信任需要經歷一個過程,比如上世紀60年代美國家庭主婦在超市中不希望采用計算器、美國宇航員對計算機計算出來的結果不信任。隨著技術進步和社會適應,這些疑慮會逐漸消失。每一輪科技革命,新思維、新技術都會挑戰舊觀念、舊行為,人工智能革命被廣泛接受需要經歷信任建立過程,我們要加快轉變觀念,積極擁抱人工智能革命。
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