來源標題：AI加速從“百模大戰(zhàn)”向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用演進
隨著AI等新技術(shù)與物理世界加速融合，智能時代進入新序章，人們不禁發(fā)問，AI的奔涌浪潮將把我們帶向何方?“人機共生”時代會帶來什么挑戰(zhàn)與問題?近日舉行的外灘大會期間，眾多人工智能行業(yè)的學界專家、產(chǎn)業(yè)先鋒、創(chuàng)業(yè)者們齊聚，圍繞前沿科技發(fā)展與挑戰(zhàn)，探討當下、追問未來。
20余個AI助手集體亮相
當AI走進生活，人類的一天將會發(fā)生怎樣的變化?在外灘大會展區(qū)，觀眾可以同20多個AI助手互動，親身體驗與AI共同生活的一天。
在“未來助手”展區(qū)，觀眾可以點點支付寶的AI生活管家“支小寶”，說句話就可以實現(xiàn)充話費、查快遞、查上月消費、看醫(yī)保余額、異地就醫(yī)備案等。當你與朋友許久未能相見，穿上特制的人造肌肉纖維衣服，就能感受到“抱抱的傳遞”，這個智能可穿戴設(shè)備，已經(jīng)提前記錄下朋友擁抱力度、姿勢等數(shù)據(jù)并傳導(dǎo)給你。
在科技風口之下“走得慢”的老年人群體，也獲得了AI行業(yè)的關(guān)注。藍馬甲助老志愿者陳幼娟，就在現(xiàn)場展示了以她為原型搭建的名叫“陳幼娟教你用手機”的助老智能體，手機里的“卸載”是什么意思、去醫(yī)院看病如何在手機上提前掛號、陌生人說能幫你孫子獲得知名院校錄取名額是真是假……這些問題都可以在這個搭載在手機上的智能體中找到答案。
除了“智商”，大模型還開始具備機器曾經(jīng)很難擁有的“情商”。大會期間，大模型創(chuàng)業(yè)企業(yè)西湖心辰發(fā)布并上線國內(nèi)首個端到端語音大模型“心辰Lingo”。在現(xiàn)場展示的實際對話場景中，大模型不僅能理解人類的語音內(nèi)容，還能捕捉對方的語氣、節(jié)奏和情緒，并用極為自然、高度擬人的語氣與對方進行交流。
從“拼參數(shù)”到“拼應(yīng)用”
眾多學界專家、產(chǎn)業(yè)先鋒認為，AI領(lǐng)域正在經(jīng)歷“百模大戰(zhàn)”到“產(chǎn)業(yè)應(yīng)用”的關(guān)鍵演進。
螞蟻集團總裁韓歆毅說：“AI技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用是一個不斷循環(huán)迭代的過程，需要在應(yīng)用中發(fā)現(xiàn)技術(shù)落地的難點，讓技術(shù)發(fā)展的方向更加聚焦。”
復(fù)旦大學的智能顯微成像大模型UniFMIR，突破了現(xiàn)有熒光顯微成像的極限，大大提升生命科學和醫(yī)學研究等領(lǐng)域的觀察和分析質(zhì)量;支付寶面向行業(yè)正式啟動智能體生態(tài)開放計劃，并推出一站式智能體開發(fā)平臺“百寶箱”;12歲就失去右臂的“00后”周鍵，借助人工智能和腦機接口技術(shù)，用仿生手彈奏了一首鋼琴曲;同濟大學和上海人工智能實驗室聯(lián)合發(fā)布“書生·濟世”數(shù)字金融平臺……在外灘大會上，以大模型為代表的人工智能技術(shù)與多個行業(yè)深入結(jié)合的趨勢已初步顯現(xiàn)。
企業(yè)家們也在討論中達成共識：目前正處于行業(yè)發(fā)展的一個關(guān)鍵節(jié)點——大模型從“拼參數(shù)”開始走向“拼應(yīng)用”。他們認為，接下來行業(yè)須面對兩個問題，一是如何降低推理成本等大模型成本，進而推動其大規(guī)模落地應(yīng)用，二是如何以應(yīng)用驅(qū)動技術(shù)的發(fā)展。
重視AI治理防止技術(shù)濫用
正在加速到來的“人機共生”時代還在不斷生發(fā)出新的難題。
復(fù)旦大學計算機科學技術(shù)學院教授、上海市數(shù)據(jù)科學重點實驗室主任肖仰華提出，生成式人工智能技術(shù)發(fā)展以月為單位迅速進步，但是人類的情感、價值、倫理觀念調(diào)整十分緩慢，如何調(diào)和這個矛盾，是當前需要直面的挑戰(zhàn)之一。同時還應(yīng)該特別注意防范技術(shù)成癮，防止先進技術(shù)對人類造成反噬。在他看來，AI的大規(guī)模濫用是可能損害“人之為人”的本性的，AI技術(shù)的應(yīng)用要有所為有所不為，要重視技術(shù)治理，做到未雨綢繆。
“缺乏對集體性、不確定性和激勵機制的關(guān)注，是當前對人工智能的討論中缺失的三個方面。”機器學習泰斗、美國“三院院士”邁克爾·喬丹認為，人工智能落地產(chǎn)業(yè)，需要形成互相協(xié)作的集體，要構(gòu)建人工智能的協(xié)作系統(tǒng)，必須引入經(jīng)濟學的“激勵”視角。他說，人類在集體協(xié)作時能夠更好地應(yīng)對不確定性，但如何讓當前的AI系統(tǒng)也具備類似的集體協(xié)作能力，仍是一個未解的關(guān)鍵問題。
