21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道 見習(xí)記者 崔文靜 實(shí)習(xí)生陳惜源 北京報(bào)道

ChatGPT的問世帶火了人工智能。中信智庫(kù)專家委員會(huì)主任、中信建投證券研究所所長(zhǎng)武超則認(rèn)為，人工智能將帶來(lái)一場(chǎng)產(chǎn)業(yè)變革，變革的量級(jí)之大可與PC互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)相比擬。

(資料圖片)

未來(lái)，人工智能將如何影響我們的生活與工作？它會(huì)成為工作的幫手還是對(duì)手？能夠制定旅行規(guī)劃的私人“小秘書”會(huì)出現(xiàn)嗎？

在中信智庫(kù)7月6日首次發(fā)布的人工智能領(lǐng)域研究成果《人工智能十大發(fā)展趨勢(shì)》中，這些問題得到了解答。具身智能、大模型的B端應(yīng)用、數(shù)據(jù)中心的AI變革等同樣得到了展望。武超則就發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了詳細(xì)解讀。

虛擬邊界被逾越具身智能將成為AI發(fā)展新形態(tài)

人工智能的能力進(jìn)階版——具身智能，正在為業(yè)內(nèi)人士探討。在《人工智能十大發(fā)展趨勢(shì)》中，“逾越虛擬邊界：具身智能成為AI發(fā)展新形態(tài)”被列為趨勢(shì)之一。

何為具身智能？

具身智能是可以和物理世界進(jìn)行感知交互，并具有自主決策和行動(dòng)能力的人工智能系統(tǒng)。具身智能中的智能體能夠以主人公的視角感受物理世界，通過與環(huán)境產(chǎn)生交互并結(jié)合自我學(xué)習(xí)，從而產(chǎn)生對(duì)于客觀世界的理解和改造能力。

斯坦福大學(xué)教授李飛飛將具身智能列為計(jì)算機(jī)視覺未來(lái)的關(guān)鍵發(fā)展方向，并將其稱之為人工智能研究的“北極星”。現(xiàn)階段來(lái)看，谷歌推出RoboCat大模型，英偉達(dá)推出Nvidia VIMA，具身智能已經(jīng)成為AI龍頭企業(yè)競(jìng)相爭(zhēng)奪的高地。

武超則認(rèn)為，通用人工智能與機(jī)器人產(chǎn)業(yè)正處在快速發(fā)展、互相融合促進(jìn)的戰(zhàn)略機(jī)遇期，作為兩大領(lǐng)域交叉的核心應(yīng)用，具身智能有望在未來(lái)取得快速發(fā)展。具身智能將促使智能體具備自主規(guī)劃、決策、行動(dòng)、執(zhí)行等能力，實(shí)現(xiàn)人工智能的能力進(jìn)階。

通用人工智能途徑明晰腦機(jī)接口創(chuàng)造新交互方式

“我們正處于狹義人工智能相對(duì)成熟、通用人工智能曙光乍現(xiàn)的階段，目前以GPT-4為代表的自然語(yǔ)言大模型被認(rèn)為是通往通用人工智能的重要潛在路徑。”武超則表示。

“大模型智慧火花：走向通用人工智能的途徑愈發(fā)明晰，腦機(jī)接口創(chuàng)造新的交互方式。”，被認(rèn)為是人工智能的另一重要趨勢(shì)。

狹義人工智能是指當(dāng)下已取得顯著進(jìn)展但局限特定領(lǐng)域的人工智能，如語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器視覺等。

通用人工智能簡(jiǎn)稱AGI，是指具有像人類一樣的思考能力，可以適應(yīng)廣泛的領(lǐng)域并解決多種問題的機(jī)器智能，AGI是人工智能研究的重要目標(biāo)之一。

OpenAI CEO薩姆·奧特曼(Sam Altman)表示，AGI時(shí)代可能很快就會(huì)到來(lái)，未來(lái)十年內(nèi)行業(yè)可能會(huì)擁有超強(qiáng)的AI系統(tǒng)。

《人工智能十大發(fā)展趨勢(shì)》認(rèn)為，人類與人工智能之間的溝通方式也在不斷升級(jí)，腦機(jī)接口有望成為下一代人機(jī)交互方式。當(dāng)前，腦機(jī)接口技術(shù)正在突破人類的生理界限，不僅為殘障人士提供了前所未有的可能性，而且有望成為下一代的人機(jī)交互方式。

改寫勞動(dòng)力市場(chǎng)的未來(lái)

人工智能會(huì)導(dǎo)致失業(yè)嗎？它會(huì)成為我們的工作競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，還是得力助手？

“大模型的深遠(yuǎn)影響：改寫勞動(dòng)力市場(chǎng)的未來(lái)、重塑科研范式”被視為人工智能的另一趨勢(shì)。

大語(yǔ)言模型對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的影響深遠(yuǎn)而復(fù)雜。據(jù)OpenAI聯(lián)合賓夕法尼亞大學(xué)的研究報(bào)告預(yù)測(cè)，約80%的美國(guó)勞動(dòng)力可能有至少10%的工作受到大語(yǔ)言模型的影響。

大語(yǔ)言模型的應(yīng)用帶來(lái)勞動(dòng)力市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和變化。《人工智能十大發(fā)展趨勢(shì)》認(rèn)為，短期而言，大語(yǔ)言模型可能替代部分低技能或重復(fù)性工作；中期來(lái)看，大語(yǔ)言模型也將創(chuàng)造新的人工智能相關(guān)就業(yè)機(jī)會(huì)；長(zhǎng)期來(lái)看，大語(yǔ)言模型的應(yīng)用將會(huì)深度改變各行業(yè)的工作模式和商業(yè)模式，讓企業(yè)的組織架構(gòu)更加扁平化和小型化。過程中需要個(gè)人和企業(yè)去積極適應(yīng)，發(fā)展人類獨(dú)有的創(chuàng)新、協(xié)作和社交等能力，與人工智能共同進(jìn)化。

與此同時(shí)，AI與前沿科學(xué)的結(jié)合展現(xiàn)出了巨大潛力，可顯著降低前沿科技研究中的智力成本并提升研究效率。生命科學(xué)、氣象預(yù)測(cè)、數(shù)學(xué)、分子動(dòng)力學(xué)等前沿科學(xué)均得到了人工智能的廣泛助力，AI for Science將帶來(lái)科研范式的變革和新的產(chǎn)業(yè)形態(tài)。

大語(yǔ)言模型將成為個(gè)人智能助理

人工智能在對(duì)工作帶來(lái)挑戰(zhàn)和機(jī)遇的同時(shí)，也將為生活帶來(lái)諸多便利，比如，具有私人“小秘書”性質(zhì)的個(gè)人智能助理或?qū)⒊蔀樯詈脦褪帧?/p>

“大模型C端角色：個(gè)人智能助理與新一代的流量入口”被視為人工智能的又一重要趨勢(shì)。

武超則提到，大語(yǔ)言模型將成為個(gè)人智能助理。大模型目前具備接入互聯(lián)網(wǎng)、進(jìn)行內(nèi)存管理等能力，通過目標(biāo)任務(wù)自動(dòng)拆分、計(jì)劃制定、計(jì)劃實(shí)施等方式，能夠自主完成用戶的需求，成為每個(gè)人的智能助理，如制定旅行計(jì)劃并進(jìn)一步預(yù)定賓館和餐飲。

與此同時(shí)，大模型正在成為新一代的流量入口。GPT-4正在逐步開放插件功能，通過底層模型連接第三方應(yīng)用，從而構(gòu)建豐富的生態(tài)系統(tǒng)。

GPT-4自插件功能開放以來(lái)，目前已經(jīng)接入超過500個(gè)插件（其中包括教育、金融等場(chǎng)景）。隨著大模型能力的不斷增強(qiáng)以及插件生態(tài)的不斷豐富，大模型有望成為新一代的人機(jī)交互方式以及流量入口，2023年5月OpenAI官網(wǎng)訪問量為18.6億次，是全球第19名次的互聯(lián)網(wǎng)訪問IP。

多模態(tài)模型加速文本、圖像和視頻融合

“多模態(tài)模型能夠處理視覺信息、文本信息、聽覺信息等多元化數(shù)據(jù)，能夠?qū)Σ煌憩F(xiàn)形式的信息進(jìn)行融合理解，是人工智能全面理解真實(shí)世界的重要一步。未來(lái)模型將面對(duì)更加復(fù)雜多樣化的交互場(chǎng)景，更加注重各種形式的信息融合。”武超則提到。

“統(tǒng)一未來(lái)：多模態(tài)模型加速文本、圖像和視頻融合。”亦被視為人工智能的未來(lái)趨勢(shì)。

多模態(tài)模型是什么？

多模態(tài)模型能夠處理視覺信息、文本信息、聽覺信息等多元化數(shù)據(jù)，可以對(duì)不同表現(xiàn)形式的信息進(jìn)行融合理解，進(jìn)一步提升大模型的遷移學(xué)習(xí)能力，是人工智能全面理解真實(shí)世界的重要一步。

目前，文本、語(yǔ)音、圖片等單模態(tài)人工智能模型已經(jīng)相對(duì)成熟，大模型正在朝著多模態(tài)信息融合的方向快速發(fā)展。從CLIP的誕生再到GPT-4的圖像處理能力，圖文多模態(tài)技術(shù)已經(jīng)取得了顯著的進(jìn)步。大模型不止?jié)M足文字和圖像，開始向著音頻、視頻等領(lǐng)域拓展。

在武超則看來(lái)，未來(lái)模型將面對(duì)更加復(fù)雜多樣化的交互場(chǎng)景，更加注重各種形式的信息融合，多模態(tài)技術(shù)將在智能家居、智慧城市、醫(yī)療診斷、自動(dòng)駕駛等方面打開全新的應(yīng)用空間。

高質(zhì)量數(shù)據(jù)提升模型性能向量數(shù)據(jù)庫(kù)賦能數(shù)據(jù)管理

“數(shù)據(jù)的力量：高質(zhì)量數(shù)據(jù)提升模型性能，向量數(shù)據(jù)庫(kù)賦能數(shù)據(jù)管理”系人工智能的另一趨勢(shì)。

深度學(xué)習(xí)的進(jìn)步建立在以更大的模型處理海量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上。GPT-1模型從1.17億參數(shù)上升至GPT-3的1750億參數(shù)，模型效果取得了顯著突破，同時(shí)還有能力的涌現(xiàn)。但是模型參數(shù)量的增大帶來(lái)算力需求的激增，模型架構(gòu)和參數(shù)量提升帶來(lái)的收益正處于遞減狀態(tài)。

阿伯丁大學(xué)、麻省理工大學(xué)等研究機(jī)構(gòu)的一項(xiàng)研究顯示，高質(zhì)量的語(yǔ)言數(shù)據(jù)將在2026年耗盡，低質(zhì)量的語(yǔ)言數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)將分別在2030 -2050年、2030 -2060年間枯竭。

以數(shù)據(jù)為中心的人工智能更加專注于數(shù)據(jù)的價(jià)值，進(jìn)一步推動(dòng)AI模型的性能突破。斯坦福大學(xué)吳恩達(dá)教授提出二八定律：80%的數(shù)據(jù)+20%的模型=更好的AI。以數(shù)據(jù)為中心的策略可以解決數(shù)據(jù)樣本不足、數(shù)據(jù)偏差等問題，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集成為推動(dòng)模型性能進(jìn)一步提升的關(guān)鍵要素，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)以及完善的數(shù)據(jù)收集和評(píng)估體系的價(jià)值將進(jìn)一步凸顯。

智算中心成為關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施

《人工智能十大發(fā)展趨勢(shì)》認(rèn)為，“數(shù)據(jù)中心的AI變革：智算中心成為關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施”亦為人工智能的未來(lái)趨勢(shì)。

云計(jì)算是當(dāng)前重要的AI算力提供方案，AI服務(wù)器市場(chǎng)獲得迅猛發(fā)展。根據(jù)TrendForce數(shù)據(jù)，2022年全球AI服務(wù)器的出貨量占整體服務(wù)器比重約1%，隨著大模型訓(xùn)練側(cè)和推理側(cè)的需求爆發(fā)，AI算力資源需求預(yù)計(jì)將呈指數(shù)增長(zhǎng)。根據(jù)IDC數(shù)據(jù)，預(yù)計(jì)未來(lái)5年中國(guó)智能算力規(guī)模的年復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)52.3%，全球價(jià)值萬(wàn)億美金的數(shù)據(jù)中心存量市場(chǎng)將從通用計(jì)算逐步過渡向AI計(jì)算。

武超則介紹道，云計(jì)算正從CPU為中心的同構(gòu)計(jì)算架構(gòu)向以CPU+GPU/NPU為中心的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)深度演進(jìn)。預(yù)計(jì)大模型帶來(lái)的GPU存量空間將從2023年的277億美金上升至2025年的1121億美金，以GPU為代表的AI計(jì)算資源中短期將處于供不應(yīng)求的狀態(tài)。

隨著專有領(lǐng)域的計(jì)算需求提升，AI芯片追求更高的性能和更低的功耗，芯片的多樣性和生態(tài)豐富性將不斷提升。部分頭部互聯(lián)網(wǎng)廠商將著力推進(jìn)AI芯片的自主研發(fā)，如谷歌著力打造專注深度學(xué)習(xí)的TPU，同時(shí)不斷豐富其AI生態(tài)布局。

大模型B端應(yīng)用：專業(yè)數(shù)據(jù)與成本驅(qū)動(dòng)行業(yè)模型百花齊放

專業(yè)數(shù)據(jù)與成本驅(qū)動(dòng)行業(yè)模型百花齊放，是人工智能在B端應(yīng)用的又一大趨勢(shì)。

數(shù)據(jù)壁壘帶來(lái)企業(yè)端大模型百花齊放。《人工智能十大發(fā)展趨勢(shì)》提到，通用大模型可以幫助用戶解決一般性問題，而當(dāng)企業(yè)需要處理其特定行業(yè)的數(shù)據(jù)和任務(wù)時(shí)，往往需要針對(duì)其行業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)對(duì)基本模型進(jìn)行微調(diào)，垂直行業(yè)的特性和需求不盡相同，因此大模型的應(yīng)用也呈現(xiàn)出多樣化的趨勢(shì)。

B端應(yīng)用出于對(duì)模型的經(jīng)濟(jì)性考量，未來(lái)將呈現(xiàn)階梯式、差異性需求。大模型在垂直領(lǐng)域的商業(yè)化落地對(duì)模型的運(yùn)行成本更為敏感，模型的推理成本與模型的參數(shù)量多少密切相關(guān)，需要不同參數(shù)規(guī)模的大模型組成多層次的產(chǎn)品組合，從而在不同場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)最佳的經(jīng)濟(jì)性，進(jìn)一步提升大模型的豐富度。

大模型輕量化：降低應(yīng)用成本、帶動(dòng)端側(cè)算力發(fā)展

“大模型輕量化：降低應(yīng)用成本、帶動(dòng)端側(cè)算力發(fā)展”亦為人工智能的趨勢(shì)之一。

在武超則看來(lái)，隨著大模型小型化、場(chǎng)景化需求增加，同時(shí)出于對(duì)AI應(yīng)用的經(jīng)濟(jì)性、可靠性和安全性考量，部分場(chǎng)景的推理將逐步從云側(cè)擴(kuò)展向端側(cè)，帶動(dòng)端側(cè)算力需求的進(jìn)一步提升。

目前多個(gè)大模型都已推出“小型化”和“場(chǎng)景化”版本。5月23日谷歌發(fā)布的PaLM-2大模型，其中最輕量版本“壁虎”可在移動(dòng)端運(yùn)行，運(yùn)行速度快且支持離線操作，其他多個(gè)大模型也都有其對(duì)應(yīng)的小參數(shù)版本。

大模型端側(cè)應(yīng)用布局不斷加速。根據(jù)武超則介紹，端側(cè)算力正在快速發(fā)展過程中，高通通過量化、編譯和硬件加速進(jìn)行優(yōu)化，使Stable Diffusion能在搭載第二代驍龍8移動(dòng)平臺(tái)的手機(jī)上運(yùn)行。高通在微軟Build2023開發(fā)者大會(huì)上展示了最新的端側(cè)AI能力以及在下一代Windows 11上開發(fā)生成式AI的工具，并表示未來(lái)幾個(gè)月大語(yǔ)言模型有望在端側(cè)運(yùn)行。

AI可解釋性亟待增強(qiáng) 監(jiān)管緊迫性日益凸顯

在人工智能的快速發(fā)展中，AI在帶來(lái)應(yīng)用便利性的同時(shí)，也可能引發(fā)數(shù)據(jù)隱私、算法偏見、AI倫理等一系列問題。因而，“治理與技術(shù)的平衡：AI可解釋性亟待增強(qiáng)，監(jiān)管緊迫性日益凸顯”被列為人工智能的第十大趨勢(shì)。

武超則表示，從技術(shù)角度來(lái)看，可以通過可解釋AI等技術(shù)手段增強(qiáng)AI的可信度。可解釋AI使人工智能的決策過程透明化，增加輸出內(nèi)容的可理解性和可信任度，對(duì)于構(gòu)建用戶對(duì)AI系統(tǒng)的信任、提升系統(tǒng)的有效性、應(yīng)對(duì)潛在的倫理問題都至關(guān)重要 。

從規(guī)范角度來(lái)看，各國(guó)政府也都已經(jīng)開始采取行動(dòng)，制定和執(zhí)行各種AI政策和法規(guī)。

2021年11月，聯(lián)合國(guó)發(fā)布《人工智能倫理問題建議書》，提出發(fā)展和應(yīng)用人工智能要體現(xiàn)出四大價(jià)值，即尊重、保護(hù)和提升人權(quán)及人類尊嚴(yán)，促進(jìn)環(huán)境與生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展，保證多樣性和包容性，構(gòu)建和平、公正與相互依存的人類社會(huì)。

今年4月，我國(guó)網(wǎng)信辦出臺(tái)《生成式人工智能服務(wù)管理辦法（征求意見稿）》，明確了生成式人工智能的定義，從明確條件要求、劃定責(zé)任主體、形成問題處理機(jī)制、明晰法律責(zé)任幾個(gè)方面為行業(yè)劃定底線。

歐盟、美國(guó)、英國(guó)也于年內(nèi)發(fā)布人工智能監(jiān)管相關(guān)新規(guī)范。

關(guān)鍵詞：