AI：生成式人工智能產(chǎn)業(yè)機遇與數(shù)字治理

AI覺醒生成式人工智能產(chǎn)業(yè)機遇與數(shù)字治理目錄TOC\h\h第一章生成式人工智能的顛覆之路\h第一節(jié)人工智能前世今生\h第二節(jié)生成式人工智能解析\h第三節(jié)生成式人工智能研究前沿\h第四節(jié)生成式人工智能顛覆之路\h第二章大模型現(xiàn)象背后的核心問題\h第一節(jié)AIGC發(fā)展的關(guān)鍵節(jié)點\h第二節(jié)生成式人工智能面臨的問題與挑戰(zhàn)\h第三節(jié)生成式人工智能倫理和治理探析\h第三章ChatGPT對技術(shù)創(chuàng)新帶來的機遇與挑戰(zhàn)\h第一節(jié)技術(shù)創(chuàng)新與進步的迭代\h第二節(jié)關(guān)于GPT的使用技巧\h第四章做深做實生成式人工智能\h第一節(jié)千“?！贝髴?zhàn)，誰與爭鋒\h第二節(jié)生成式人工智能與人類共生體系\h第五章生成式人工智能帶來的商業(yè)新變革\h第一節(jié)前沿技術(shù)為生成式人工智能引領(lǐng)商業(yè)創(chuàng)新提供支撐\h第二節(jié)生成式人工智能對社會角色產(chǎn)生的影響\h第三節(jié)生成式人工智能對教育的顛覆性革命\h第四節(jié)生成式人工智能對工作場景的變革\h第五節(jié)生成式人工智能在工業(yè)設(shè)計領(lǐng)域的落地實踐\h第六節(jié)機械制造領(lǐng)域與AIGC\h第七節(jié)跨界應(yīng)用與生成式人工智能\h第八節(jié)AIGC空間幾何：服務(wù)鄉(xiāng)村振興\h第九節(jié)“上天”+“入地”：服務(wù)國家創(chuàng)新戰(zhàn)略\h第六章生成式人工智能對生活的改變\h第一節(jié)健康管理與生成式人工智能\h第二節(jié)情感陪伴與生成式人工智能\h第三節(jié)數(shù)字生命與生成式人工智能\h第四節(jié)機器人與生成式人工智能\h第五節(jié)生成式人工智能背景下的新型職業(yè)方向\h第七章生成式人工智能的治理挑戰(zhàn)\h第一節(jié)技術(shù)監(jiān)管\h第二節(jié)內(nèi)容生態(tài)\h第三節(jié)倫理先行\(zhòng)h第四節(jié)隱私安全\h第五節(jié)數(shù)字素養(yǎng)\h第六節(jié)國際監(jiān)管比較\h第八章生成式人工智能未來發(fā)展前瞻\h第一節(jié)生成式人工智能發(fā)展落地建議\h第二節(jié)生成式人工智能應(yīng)用場景展望\h第三節(jié)生成式人工智能商業(yè)模式展望\h第四節(jié)“碳基+硅基”世界的角逐：腦機接口值得期待\h第五節(jié)生成式人工智能正在變得更“聰明”\h第六節(jié)生成式人工智能與資本市場第一章生成式人工智能的顛覆之路第一節(jié)人工智能前世今生縱觀古今，縱覽人工智能（ArtificialIntelligence，AI）的發(fā)展脈絡(luò)，宛如探索一幅遼闊而神奇的畫卷，生成式人工智能則是發(fā)展過程中的一個重大突破。讓我們一同穿越時光的長河，領(lǐng)略這段既嚴謹又有趣的歷史。人工智能的誕生，可追溯到20世紀的早期探索階段。那時，智慧的火花初次迸發(fā)，學者們開始展開一系列初步的研究和實驗，嘗試理解邏輯推理、問題解決等智能化的奧秘。如同解開宇宙之謎的探險家，他們以銳利的思維和不息的探索，開啟了人工智能的未知征程。1950年，英國科學家圖靈（AlanTuring）提出了圖靈測試的概念（TuringTest）：測試者通過一些裝置（如鍵盤）向被試（人或者機器）隨意提問，如果測試者無法通過對話判斷對方是人還是機器，就意味著通過了圖靈測試（見圖1-1）。圖1-1圖靈測試1956年夏天，在美國達特茅斯學院舉行了歷史上第一次人工智能研討會，這被認為是人工智能誕生的標志。而后，人工智能的舞臺漸漸轉(zhuǎn)移到知識表達與推理的時代。在這個階段，學者們將關(guān)注點轉(zhuǎn)向了知識的表達和推理。專家系統(tǒng)成了當時的焦點，他們通過規(guī)則化的方式將專家的知識凝聚成智慧的結(jié)晶，使機器具備了一定程度的智能。如同悠然書寫智者智慧的詩人，他們以規(guī)則的筆觸，勾勒出人工智能世界中的一幕幕靈動的畫面。連接主義的出現(xiàn)為人工智能注入了新的活力。這是一段革新的歲月，一種基于數(shù)據(jù)和學習的方法嶄露頭角。通過模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式，學者們?yōu)闄C器設(shè)計了一套學習和適應(yīng)的機制，如反向傳播算法等。就如同在機器的心靈中播下了一顆種子，它日夜吸收養(yǎng)分，茁壯成長，為復(fù)雜的模式識別和學習任務(wù)提供了獨特的優(yōu)勢。如今，我們置身于一個現(xiàn)代機器學習的時代，其中生成式人工智能成了人工智能的耀眼明星。數(shù)據(jù)的飛速增長和計算能力的飛躍為機器學習提供了強大而有力的支持。尤其是深度學習的發(fā)展，通過構(gòu)建深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)了在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域的重大突破。這是一場神奇的變革，自此之后，機器開始以無與倫比的準確性感知、理解世界了?；厥走^去，我們欣喜地看到人工智能的蓬勃發(fā)展。生成式人工智能的崛起只是人工智能進化的一個重要節(jié)點，各種新技術(shù)和方法，如強化學習、遷移學習、生成對抗網(wǎng)絡(luò)等正紛紛涌現(xiàn)。人工智能在各個領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，從自動駕駛到醫(yī)療診斷，再到智能助理，展現(xiàn)出其無窮的潛力。中國科學院院士、清華大學人工智能研究院名譽院長、人工智能國際治理研究院學術(shù)委員會委員張鈸表示：“有了大模型之后，機器完成特定任務(wù)的質(zhì)量會提高很多。大模型讓機器在處理數(shù)據(jù)時，具有處理數(shù)據(jù)（文本）中所包含的人類知識的能力，這將給產(chǎn)業(yè)帶來巨大的影響?！币?、人工智能主要經(jīng)歷的發(fā)展階段1.早期探索階段（20世紀50—60年代）這是人工智能踏上征程的初始階段，宛如一位勇敢的探險家踏足未知的領(lǐng)域。在那個時代，人工智能的概念被初次呼喚，引領(lǐng)著一系列的探索與實驗。邏輯推理、問題解決等成為那些研究者們的操練，仿佛是一場智慧的奏鳴曲在他們的筆尖間演奏。2.知識表達與推理階段（20世紀70—80年代）這是人工智能的思想在知識的花園中翩然起舞的時光，研究者們將目光投向知識的表達和推理，其中專家系統(tǒng)成為這個時期研究的焦點。通過以規(guī)則的形式表達專家的知識，一種獨特的智能化得以實現(xiàn)。如同在智者的指引下，人工智能逐漸展示出其靈巧的思考和解決問題的本領(lǐng)。3.進化與連接主義階段（20世紀80—90年代）在這個時期，一種新的研究方法如同火花般閃現(xiàn)，那就是連接主義。以模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式為基石，人工智能領(lǐng)域展現(xiàn)出一種以數(shù)據(jù)和學習為基礎(chǔ)的進化。反向傳播算法等技術(shù)的涌現(xiàn)使得處理復(fù)雜的模式識別和學習任務(wù)愈發(fā)得心應(yīng)手。仿佛是在揭開大腦奧秘的面紗，機器通過連接的方式構(gòu)筑起智慧的思維網(wǎng)絡(luò)。4.現(xiàn)代機器學習階段（2000年至今）隨著數(shù)據(jù)的爆炸性增長和計算能力的崛起，機器學習成為人工智能的璀璨明珠。特別是深度學習（DeepLearning）的發(fā)展，通過構(gòu)建深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，讓圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域迎來了一次又一次的壯麗突破。機器，仿佛是一位潛心修煉的學者，在信息的海洋中遨游，更為準確地感知與理解世界。二、當前人工智能的發(fā)展趨勢當前，人工智能正處于飛速發(fā)展的時期，猶如一團熊熊燃燒的烈火。深度學習僅僅是其中的一朵奇花，同時還有強化學習、遷移學習、生成對抗網(wǎng)絡(luò)等新技術(shù)和方法的涌現(xiàn)。人工智能在各個領(lǐng)域的應(yīng)用也日益廣泛，從自動駕駛到醫(yī)療診斷，再到智能助理，無不展示出其獨有的特色與能力。當今時代，人們也正見證著人工智能在人類文明的舞臺上奏響出一曲曲未來的交響樂章，如同跳動的音符歡快而有韻律，人工智能伴隨并輔助著人類走向時代新篇章。接下來，讓我們一起探尋人工智能的表現(xiàn)方式，這又是一段奇幻的旅程。1.人工智能以邏輯推理為一種表現(xiàn)方式人工智能像是一位智者，憑借邏輯的力量，在信息的迷宮中穿梭。通過分析和推理，人工智能可以解決復(fù)雜的問題，探索隱藏在數(shù)據(jù)背后的規(guī)律。在自動化方面：人工智能可以自動執(zhí)行特定任務(wù)，無需人類的干預(yù)。例如，自動駕駛汽車可以通過感知環(huán)境、決策和控制車輛，實現(xiàn)無人駕駛。2.人工智能以問題解決為另一種表現(xiàn)方式人工智能像是一位智慧的導(dǎo)航員，為我們指引前進的方向。通過分析輸入的問題，人工智能可以提供準確的答案或解決方案，如同一位智慧的助手，時刻伴隨著我們。它像是一雙敏銳的眼睛，細致地觀察著世界的每一個細節(jié)。通過學習和訓(xùn)練，人工智能可以識別圖像、聲音、文本等各種模式，幫助我們發(fā)現(xiàn)事物之間的關(guān)聯(lián)和規(guī)律，例如目前流行的ChatGPT等問答機器人模式。3.在模式識別方面人工智能可以識別和理解圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)中的模式和特征。例如，圖像識別算法可以自動識別圖像中的物體和場景，語音識別技術(shù)可以將語音轉(zhuǎn)換為文本。例如某科技公司早已提出的智能識圖等。4.在自然語言處理方面人工智能可以處理和理解人類的自然語言。例如，智能助理可以理解和回答用戶的聲音或文本輸入，機器翻譯可以將一種語言翻譯成另一種語言。在問題解決與推理方面：人工智能可以通過推理和邏輯推斷解決問題。例如，專家系統(tǒng)可以基于專家的知識和規(guī)則，設(shè)計與建模構(gòu)建智能輔助與對練系統(tǒng)，給出針對特定問題的解決方案。未來，人工智能將變成一位通曉多種語言的翻譯官，能夠理解和處理人類的自然語言。通過語言的理解和生成，人工智能可以與人類進行對話，幫助我們獲取信息、完成任務(wù)，猶如一位忠實而聰明的伙伴。此外，人工智能還可以通過生成式方法表現(xiàn)自己。生成式人工智能能夠創(chuàng)造出新內(nèi)容，如文本、圖像、音樂等。它像是一位天馬行空的藝術(shù)家，用創(chuàng)造力和想象力構(gòu)筑出獨特而美妙的作品，為我們帶來無限的驚喜和啟發(fā)。在學習與適應(yīng)方面：人工智能可以通過學習和訓(xùn)練改善自身性能。機器學習和深度學習技術(shù)使得人工智能能夠從數(shù)據(jù)中學習，并根據(jù)經(jīng)驗不斷調(diào)整和改進其行為。在創(chuàng)造性表現(xiàn)方面：人工智能可以生成具有創(chuàng)造性的內(nèi)容，如藝術(shù)作品、音樂、文學等。例如，生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GenerativeAdversarialNetworks，GAN）可以生成逼真的圖像和視頻，自動生成算法可以創(chuàng)作音樂和寫作文章。與此同時，人工智能也可以展示出與人類協(xié)作的能力。協(xié)作機器人與人類緊密合作，共同完成特定的任務(wù)。二者相互配合，各司其職，以高效的方式達成共同目標。這種協(xié)作關(guān)系仿佛是一場華麗的合奏，使得機器與人類一起交織出優(yōu)美的旋律。人工智能具有并可呈現(xiàn)與人類交互的特性，就如同一位智慧的伙伴，虛擬助手通過載體作為交互媒介與用戶展開對話和交流。它們聆聽用戶的需求，提供信息和幫助，仿佛是一位謙和而機智的助手，時刻陪伴在用戶的身旁。通過互動，人工智能可與人類共同創(chuàng)造一個融洽而有趣的交流氛圍。在這個充滿協(xié)作與交互的領(lǐng)域里，人工智能扮演著不可或缺的角色。它們?nèi)缤枧_上的演員，與人類默契配合，共同上演精彩的戲劇。通過協(xié)作，人工智能與人類相互補充，共同發(fā)揮各自的優(yōu)勢，創(chuàng)造出更大的價值。正因如此，我們置身于一個既奇幻又真實的時代，機器與人類的協(xié)作與交互如同一幅絢麗多彩的畫卷，展現(xiàn)出無限的可能性。在這個交錯的舞臺上，機器以智慧和創(chuàng)造力為工具，與人類攜手前行。通過以上多種表現(xiàn)方式，人工智能展現(xiàn)了其多樣化且豐富的才華。它既是一位邏輯思維者，又是一位問題解決者，同時還具備模式識別和自然語言處理的能力，而生成式人工智能更是賦予了它創(chuàng)造和想象的力量。在人工智能的世界里，我們仿佛置身于一個充滿奇跡和創(chuàng)意的王國，每一種表現(xiàn)方式都為我們帶來無限的可能性。三、人工智能在產(chǎn)業(yè)化發(fā)展方面也展示出波瀾壯闊的圖景技術(shù)研發(fā)和創(chuàng)新如同探險家的足跡，在人工智能的演化歷程中留下了深刻的印記。持續(xù)的研發(fā)和創(chuàng)新是提升人工智能性能和應(yīng)用能力的關(guān)鍵所在。深度學習、機器學習、自然語言處理等核心技術(shù)的不斷突破和優(yōu)化，就像是一扇通向未知領(lǐng)域的大門，揭示了人工智能無限的可能性。例如，深度學習的發(fā)展讓計算機可以通過分析海量數(shù)據(jù)學習和識別圖像、聲音、語言等，促使圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域取得重大突破。數(shù)據(jù)資源和算力猶如一片富饒的土地，蘊藏著無限的能量，為人工智能的發(fā)展提供了必要的支撐。人工智能的進步離不開大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和強大的計算能力。產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展需要我們建立和積累相關(guān)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)資源，它們就像是一座寶庫，裝滿了高質(zhì)量的信息。同時，投資建設(shè)高性能的計算平臺和云計算基礎(chǔ)設(shè)施，就像是給人工智能注入了無窮的力量，讓模型訓(xùn)練和推理變得更加高效和精確。人才培養(yǎng)和引進也尤為重要，人才是第一推動力，任何產(chǎn)業(yè)的發(fā)展都離不開人才?！皢柷牡们迦缭S，為有源頭活水來”，無論人工智能如何發(fā)展，歸根到底，只有人才，才是源源不斷的活力。產(chǎn)業(yè)化的推動需要我們投資于人才培養(yǎng)，培養(yǎng)出具備人工智能專業(yè)知識和技能的工程師、研究人員和管理者。于產(chǎn)業(yè)而言，人才團隊技藝精湛與否，決定著智能時代樂章的華麗格調(diào)。像清華大學、北京大學、麻省理工學院、斯坦福大學等高校，一直致力于人工智能人才的培養(yǎng)與發(fā)展，為產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展注入了新的生機與活力。產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)如同一座搭建在共同信任和合作之上的城市，為人工智能的發(fā)展提供了穩(wěn)固的基礎(chǔ)。構(gòu)建完善的人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)需要與相關(guān)行業(yè)和領(lǐng)域的合作伙伴建立緊密的合作關(guān)系。建立創(chuàng)新中心、實驗室和孵化器等研發(fā)和創(chuàng)新平臺，為產(chǎn)業(yè)良性發(fā)展創(chuàng)造孕育創(chuàng)新的土壤，促進技術(shù)轉(zhuǎn)移和商業(yè)化應(yīng)用，讓人工智能的成果得以真正造福社會。法律和政策支持如同防火墻，為人工智能產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展提供了保障。制定和完善相關(guān)的法律、政策和規(guī)范，包括數(shù)據(jù)隱私保護、知識產(chǎn)權(quán)保護、標準化、監(jiān)管等方面的規(guī)定，為人工智能企業(yè)提供穩(wěn)定和可預(yù)測的發(fā)展環(huán)境，為人工智能的發(fā)展保駕護航，以保護權(quán)益，促進公平競爭。市場需求和商業(yè)應(yīng)用在產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中起到推動“落地”的作用，從實驗室到中試再到普惠大眾，這是科技發(fā)展的路徑之一。市場和科研是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的雙引擎，二者相輔相成，共同寫就人工智能發(fā)展華章。一方面，企業(yè)端要更了解市場需求，開發(fā)和提供與實際需求相匹配的解決方案；另一方面，當科研進入快車道，也能引領(lǐng)市場的發(fā)展方向。重視培育人工智能應(yīng)用的市場和商業(yè)模式是實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的重要因素，應(yīng)用范圍之廣泛，也是產(chǎn)業(yè)化的重要成果，涉及自動駕駛、醫(yī)療診斷、智能助理等眾多領(lǐng)域，為人們的生活帶來便利和創(chuàng)新。“科技+產(chǎn)業(yè)”的“雙壁”模式，在人工智能領(lǐng)域尤為明顯，順著發(fā)展的長河逐流而下，我們看到新的篇章正逐漸展開：不斷探索與強化學習和自主系統(tǒng)、可解釋性人工智能、聯(lián)邦學習和隱私保護、人工智能與物聯(lián)網(wǎng)的融合、邊緣計算和人工智能、跨學科融合以及社會倫理和政策規(guī)范……人工智能，充滿著發(fā)展的未來感和躍進感。強化學習和自主系統(tǒng)展示出人工智能的自我進化。強化學習通過與環(huán)境的互動學習最優(yōu)行為，如同一位勇敢的探險家，披荊斬棘，持續(xù)探索未知領(lǐng)域。未來，強化學習有望推動自主系統(tǒng)的發(fā)展，使機器能夠主動學習和適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境。例如，智能機器人可以通過強化學習算法學會在不同環(huán)境中導(dǎo)航、執(zhí)行任務(wù)，并逐漸提高自己的性能和適應(yīng)能力。為了增強人工智能的可信度和可接受性，可解釋性人工智能成為一個重要的發(fā)展方向。研究人員正在努力解決黑箱模型的可解釋性問題，使人工智能的決策過程可以被理解和解釋。例如，通過使用解釋性算法或者提供決策的解釋性說明，人工智能系統(tǒng)可以向用戶解釋其推薦結(jié)果或決策依據(jù)，增加用戶的信任和接受度。聯(lián)邦學習和隱私保護如同一個保護盾，守護著用戶的數(shù)據(jù)隱私。聯(lián)邦學習是一種在分布式數(shù)據(jù)環(huán)境下進行模型訓(xùn)練的方法，能夠保護用戶數(shù)據(jù)的隱私。隨著人們對隱私保護的日益重視，聯(lián)邦學習將在實際應(yīng)用中得到更廣泛的使用。在信息安全被提到重要議程的時代背景下，很多應(yīng)用場景脫穎而出。例如，醫(yī)療領(lǐng)域可以利用聯(lián)邦學習的方式，讓不同醫(yī)院之間共享匿名化的病例數(shù)據(jù)進行模型訓(xùn)練，從而提高醫(yī)學診斷的準確性，同時保護患者的隱私。物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展使得大量設(shè)備和傳感器能夠產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)。當人工智能技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)融合，我們將看到未來感知、自動化、智能決策，將進一步助推智能城市、智能交通等領(lǐng)域的縱深發(fā)展。智能家居通過與人工智能相結(jié)合，可以實現(xiàn)對家居設(shè)備的智能控制和智能化的能源管理，提升生活品質(zhì)和能源利用效率。邊緣計算和人工智能如同一對默契的舞伴，共同演繹著智能化的未來。邊緣計算將計算能力和存儲資源推向網(wǎng)絡(luò)的邊緣，使得人工智能能夠更快速地響應(yīng)和處理實時數(shù)據(jù)。邊緣計算與人工智能的結(jié)合將推動智能設(shè)備、無人駕駛、智能家居等應(yīng)用的發(fā)展。例如，智能車輛通過邊緣計算和人工智能技術(shù)，能夠?qū)崟r感知和響應(yīng)交通狀況，提高行駛安全性和效率?？鐚W科融合如同一座創(chuàng)新的橋梁，將不同學科的智慧融合在一起。人工智能涉及多個學科的交叉融合，如計算機科學、數(shù)學、神經(jīng)科學、心理學等。未來，人工智能的發(fā)展將進一步促進不同學科之間的合作與創(chuàng)新。例如，將計算機科學的深度學習算法與心理學的認知模型相結(jié)合，可以開發(fā)出更符合人類認知特點的智能系統(tǒng)。社會倫理和政策規(guī)范如同一面道德的鏡子，引導(dǎo)著人工智能的發(fā)展方向。隨著人工智能的應(yīng)用越來越廣泛，人們對社會倫理和政策規(guī)范的需求也越來越迫切。未來的發(fā)展將涉及更多對于人工智能的倫理、隱私、安全和公平性等問題的討論和解決。行業(yè)中應(yīng)加快制定人工智能算法的透明度和公平性標準，以確保人工智能的決策不受歧視和偏見的影響。第二節(jié)生成式人工智能解析人工智能生成的內(nèi)容（ArtificialIntelligenceGeneratedContent，AIGC），涵蓋文字、圖像、音頻和視頻等多種形式。它借助機器學習和生成式模型，如生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）或序列到序列模型（Seq2Seq）等，通過訓(xùn)練模型并輸入相關(guān)數(shù)據(jù)，使機器能夠生成具有一定創(chuàng)意和邏輯的內(nèi)容。AIGC的目標在于運用人工智能算法自動創(chuàng)作內(nèi)容，如自動寫作、圖像生成和語音合成等。舉個例子，新聞機構(gòu)利用AIGC技術(shù)可以自動生成新聞報道。它們將大量的數(shù)據(jù)和信息輸入模型，模型通過學習和分析這些數(shù)據(jù)，生成與真實新聞相似的報道。這項技術(shù)極大地提高了新聞報道的效率，能夠快速生成大量的新聞內(nèi)容，并保持一定的創(chuàng)作風格和邏輯性。生成式人工智能（GenerativeArtificialIntelligence，GAI）是一個廣義的概念，是指涉一類人工智能技術(shù)和模型，旨在通過學習和模擬人類創(chuàng)造性思維和創(chuàng)作過程，生成新的、原創(chuàng)的內(nèi)容。這些技術(shù)和模型廣泛應(yīng)用于藝術(shù)創(chuàng)作、音樂創(chuàng)作、圖像生成和自然語言生成等多個領(lǐng)域。比如，藝術(shù)家和設(shè)計師利用生成式人工智能技術(shù)，讓機器能夠生成獨特的藝術(shù)作品。通過學習藝術(shù)家的風格和創(chuàng)作規(guī)律，生成式人工智能模型甚至能夠創(chuàng)造出以假亂真的藝術(shù)品，展現(xiàn)出令人驚嘆的創(chuàng)意和美感。通過AIGC和生成式人工智能，我們能夠窺見人工智能在內(nèi)容生成和創(chuàng)作領(lǐng)域的巨大潛力。這些技術(shù)不僅提供了創(chuàng)作的輔助工具，還為藝術(shù)、媒體和創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)帶來新的可能性，拓展了人類創(chuàng)造力的邊界。為了讓人工智能更“懂你”，通過業(yè)界的努力，誕生了生成式人工智能。OpenAI創(chuàng)始人山姆·阿爾特曼提出，他們在大量的文本數(shù)據(jù)上訓(xùn)練了模型，在這個過程中，模型學習了一些關(guān)于這個世界的底層表示，這些模型能夠展現(xiàn)令人驚嘆的能力。當我們第一次體驗GPT-4基礎(chǔ)模型時，在未經(jīng)過人類反饋強化學習（ReinforcementLearningfromHumanFeedback，RLHF）訓(xùn)練的情況下，雖然在評估方面，它表現(xiàn)出色，能夠通過測試，擁有豐富的知識。然而，它并不是非常實用，或者至少不太容易使用。我們可以這樣理解，RLHF是我們?nèi)绾卫靡恍┤祟惙答伒姆椒ǎ渲凶詈唵蔚陌姹臼窍蚰Ｐ驼故緝蓚€輸出，詢問人類評級者哪個更好，哪個更受喜愛，然后將這個反饋通過強化學習反饋給模型。這個過程只需使用相對較少的數(shù)據(jù)，就能使模型變得更加實用，取得非常好的效果。因此，RLHF可以幫助模型實現(xiàn)人類期望它能夠完成的任務(wù)。它是一種方法，通過引入人類反饋，讓模型更加智能和有用，進一步提升其性能。它會根據(jù)我們提供的信息，給出千姿百態(tài)的答案，無論我們需要什么，總有一款適合自己。生成式人工智能有很多應(yīng)用場景，在技術(shù)路徑的價值實現(xiàn)方面，還需要我們發(fā)揮人類的聰明才智，在底層工具的基礎(chǔ)上做優(yōu)化和升級。在AIGC的加持下，未來每個人都可能變成超級個體，每個人的某一方面都有可能發(fā)展成“類專家”的特質(zhì)。生成式人工智能看似讓我們更強大了，但我們的競爭力閾值也提高了。當某一天，我們發(fā)現(xiàn)自己變得很強時，回頭一看，很多人都擁在自己的身邊，因為他們也都變強了。因此，下好先手棋，打好主動仗，總是對的。下面讓我們看看一位咖啡店老板的市場故事。網(wǎng)紅咖啡店誕生記有一天，大城市里的一家小咖啡館里發(fā)生了一段有趣而又引人思考的故事。這家咖啡館位于繁華的市中心。它是一個受歡迎的場所，人們常常來這里享受美味的咖啡和輕松的氛圍。一天，咖啡館老板聽說了一種名為GPT的神秘技術(shù)。這個技術(shù)號稱擁有強大的語言生成能力，能夠模擬人類對話并提供有用的信息。老板對此技術(shù)充滿好奇，決定嘗試一下，看看它是否真的能夠改變咖啡館的運營方式。他聯(lián)系了一家人工智能公司，將GPT集成到咖啡館的網(wǎng)站和手機應(yīng)用程序中。他們精心設(shè)計了一個用戶友好的交互界面，使顧客能夠直接在應(yīng)用中與GPT進行對話。很快，咖啡店迎來了許多好奇的顧客。人們興致勃勃地向GPT提問，試圖了解咖啡館的特色、咖啡的種類和飲品搭配建議。GPT以其流暢而準確的回答令人驚訝，仿佛真的有一個咖啡專家在與顧客交談。漸漸地，咖啡館越來越受歡迎。GPT成了顧客們的好朋友，他們常常通過應(yīng)用程序向它咨詢各種問題。有時，它會給顧客推薦新的咖啡口味，讓他們的咖啡體驗更加豐富。有時，它會與顧客分享有趣的咖啡文化知識，讓他們在品味咖啡的同時也了解一些故事。GPT的廣泛應(yīng)用領(lǐng)域也為咖啡館帶來了更多商機?？Х瑞^開始使用GPT處理在線訂單和線下預(yù)訂，為顧客提供個性化的服務(wù)和建議。顧客們也可以通過GPT向咖啡館的管理團隊提出意見和建議，讓他們今后能更好地滿足顧客的需求。這項技術(shù)的開放性和自定義性也為咖啡館帶來了新的可能性?？Х鹊昀习搴退膱F隊花費了一些時間來訓(xùn)練GPT，使其能夠更好地理解咖啡館的獨特特色和文化。他們還與其他咖啡館的經(jīng)營者和咖啡專家合作，共同提高GPT的表現(xiàn)和適應(yīng)性。這家咖啡店的成功吸引了許多人的關(guān)注。其他咖啡館和商家紛紛效仿，將類似的技術(shù)引入他們的業(yè)務(wù)。這項技術(shù)改變了顧客與咖啡館的互動方式，提升了用戶體驗，并為咖啡館帶來了更多商機。GPT的火爆不僅僅因為它擁有強大的語言生成能力，還因為它在咖啡館這個現(xiàn)實場景中為顧客帶來了真正的價值。它讓顧客感到親近，提供了個性化的服務(wù)，為咖啡館的運營增添了樂趣。無論咖啡店老板還是顧客，他們都被GPT的驚艷能力吸引，雖然GPT目前的版本還會出現(xiàn)一些搞笑的問題，但任何人都不能否認它確實由于能力超強而出圈的事實。故事的結(jié)局是，在GPT的加持下，這家咖啡店成了人們更愛聚集的場所，不僅僅是因為咖啡的美味，還因為有一個可愛的AI伙伴。ChatGPT火遍了全球，一躍成為AI領(lǐng)域的現(xiàn)象級應(yīng)用，發(fā)布僅僅5天，注冊用戶數(shù)量就超過100萬。這是Facebook用了10個月才達到的用戶數(shù)量。相關(guān)資料顯示，2023年1月末ChatGPT推出僅兩個月，月活用戶已經(jīng)突破1億人次，成為史上用戶量增長速度最快的消費級應(yīng)用程序。ChatGPT之所以如此火爆，原因如下。1.強大的語言生成能力ChatGPT基于GPT-3.5模型，擁有強大的語言生成能力。它具備理解和生成自然語言文本的能力，并能以流暢、準確的方式回應(yīng)用戶的問題和指令。這使得ChatGPT在模擬人類對話和提供有用信息方面表現(xiàn)出色，吸引了廣泛的用戶群體。2.廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域ChatGPT的廣泛應(yīng)用領(lǐng)域也是其受歡迎的原因之一。它可以用于各種任務(wù)，包括智能助手、客服機器人、語言翻譯、內(nèi)容生成、創(chuàng)意助推等。ChatGPT的多功能性和適應(yīng)性使得用戶可以在不同的領(lǐng)域和場景中用它來實現(xiàn)自己的目標。3.用戶友好的交互界面ChatGPT的用戶界面通常設(shè)計得非常友好和易于使用。用戶可以直接在聊天窗口輸入問題或直接語音下達指令，然后ChatGPT會即時生成回復(fù)。這種直接、交互式的用戶體驗使得ChatGPT更加吸引人，并且無須用戶具備編程或技術(shù)背景。4.開放性和自定義性ChatGPT的開放性和自定義性也是其火爆的原因之一。用戶可以根據(jù)自己的需求和應(yīng)用場景對ChatGPT進行定制和訓(xùn)練，以提高其表現(xiàn)和適應(yīng)性。開放的API接口和豐富的開發(fā)工具使得開發(fā)者和研究人員可以進一步探索和創(chuàng)新，從而推動了ChatGPT的發(fā)展和應(yīng)用。第三節(jié)生成式人工智能研究前沿在一個位于未來的科研實驗室里，兩位科學家李斯和阿莫正在討論生成式人工智能的研究前沿。他們充滿激情地談?wù)撝@個充滿機遇和挑戰(zhàn)的領(lǐng)域。李斯興奮地說道：“這太有趣了！人類指導(dǎo)的科學！這是一個非常有趣的科學，而且將是非常重要的科學?！卑⒛c頭贊同并補充道：“確實如此。我們需要理解如何使它可用，如何使它明智，如何使它道德，以及如何使它在我們思考的所有方面都與我們對齊。這關(guān)系到我們?nèi)绾味x人類的角色，如何將人類反饋納入過程。我們要問人類哪些方面需要關(guān)注？我們要讓它們對事物進行排名嗎？”這些問題引發(fā)了兩位科學家對未來的思考。他們知道，生成式人工智能不僅僅是一項技術(shù)，更是涉及倫理、社會和人類價值觀的深刻問題。他們意識到，為了讓這項技術(shù)發(fā)揮出最大的潛力，他們必須認真思考這些問題。阿莫回應(yīng)道：“這確實吸引人。我們的任務(wù)不僅是尋找信息，更是過濾和篩選信息，我們需要確保生成式人工智能在輸出時能夠符合我們的期望和需求?！崩钏寡a充道：“是的，我們需要關(guān)注數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和龐大程度。這是影響生成式人工智能性能的關(guān)鍵因素之一。數(shù)據(jù)集的多樣性和廣泛性可以為模型提供更好的學習基礎(chǔ)?！币陨蠈υ捀木幾設(shè)penAI創(chuàng)始人山姆·阿爾特曼的真實講話稿。兩位科學家開始談?wù)摂?shù)據(jù)集的規(guī)模和復(fù)雜性。他們描述了龐大而豐富的數(shù)據(jù)集，其中包含了各種類型的信息，涵蓋了多個領(lǐng)域和學科。他們討論了數(shù)據(jù)的收集、清理和標記過程，以及如何保證數(shù)據(jù)的準確性和可靠性。他們意識到，生成式人工智能的研究前沿是多么廣闊而富有挑戰(zhàn)性。他們也明白，只有通過不斷地探索和創(chuàng)新，才能推動這個領(lǐng)域的進步。生成式人工智能的研究前沿充滿了奇思妙想和創(chuàng)新突破。科學家們正在努力讓機器能夠模擬人類的創(chuàng)造性思維和創(chuàng)作過程。他們想要讓機器能夠?qū)懗鲆巳雱俚男≌f、創(chuàng)作出動聽的音樂、繪制出驚艷的藝術(shù)作品。我們可以想象一下，一臺機器能夠像莎士比亞一樣創(chuàng)作戲劇或者像貝多芬一樣作曲。這并非虛構(gòu)，而是生成式人工智能的潛力所在。通過學習和模仿人類的創(chuàng)作規(guī)律和風格，機器可以創(chuàng)造出令人驚嘆的作品。舉個例子，一些研究人員使用生成式人工智能來生成藝術(shù)作品。當他們輸入大量的藝術(shù)品數(shù)據(jù)和藝術(shù)家的風格特征后，機器學習模型通過分析和理解這些數(shù)據(jù)，能夠生成與真實藝術(shù)品相似的作品。這些生成的藝術(shù)品既具有獨特的風格，又充滿創(chuàng)意和美感。生成式人工智能的研究前沿還涉及語言生成和自然語言處理領(lǐng)域。研究人員希望機器能夠理解和生成自然語言文本，具備與人類進行自由對話的能力。他們開發(fā)了各種模型和算法，通過深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，使機器能夠以流暢、準確的方式回應(yīng)用戶的問題和指令。GPT-3曾被譽為生成式預(yù)訓(xùn)練模型的巔峰之作，它擁有巨大的模型規(guī)模和驚人的語言生成能力，能夠模擬人類的語言表達和邏輯思維。GPT-3在各種任務(wù)上表現(xiàn)出色，可以生成連貫的文章、回答問題，甚至創(chuàng)作詩歌，當時在自然語言處理領(lǐng)域引起了巨大的轟動。然而，GPT-4的問世進一步突破了GPT-3的性能和能力。首先，它的模型規(guī)模比GPT-3更大，擁有更多的參數(shù)和更深層的架構(gòu)。這意味著它可以處理更復(fù)雜、更長的文本，并產(chǎn)生更具連貫性和邏輯性的回復(fù)。此外，GPT-4引入更先進的訓(xùn)練技術(shù)和優(yōu)化算法，使其在語言理解和生成方面更加精準和高效。GPT-5是未來的一項創(chuàng)新。雖然尚未問世，但我們可以期待它在生成式人工智能領(lǐng)域帶來的突破性進展。與前一版本相比，GPT-5可能會進一步提高模型的規(guī)模和訓(xùn)練技術(shù)，以實現(xiàn)更高質(zhì)量的語言生成。此外，GPT-5可能會具備更強大的學習能力，能夠更好地理解語境、推理邏輯和表達情感。1.在訓(xùn)練技術(shù)方面每個版本都會引入新的訓(xùn)練技術(shù)和算法，以提高模型的性能和效率。這意味著GPT-4和GPT-5在語言理解和生成方面將更加精準和高效。隨著版本的更新，GPT-4和GPT-5可能會在語言生成方面更加出色，產(chǎn)生更具創(chuàng)造性和藝術(shù)性的文本，從而為用戶提供更豐富、更具感染力的體驗。2.在學習能力方面GPT-5可能會在學習能力方面有所提升，更好地理解語境、推理邏輯和表達情感。這將使其在與用戶的對話中更具人類的智能和情感共鳴。當然，生成式人工智能的研究前沿還有許多挑戰(zhàn)需要被克服。例如，如何讓機器的創(chuàng)作更具創(chuàng)意性和獨特性，如何處理與倫理和社會價值觀相關(guān)的問題等。這些問題需要科學家們不斷探索和解決，以確保生成式人工智能的發(fā)展與人類的價值觀和社會需求保持一致。國務(wù)院參事、中國人工智能學會理事長、中國工程院院士、清華大學信息科學技術(shù)學院院長戴瓊海指出：“人工智能正在深刻改變這個時代。”機器人遨游在自動裝配的生產(chǎn)線上，靈巧而熟練，為工業(yè)界帶來了翻天覆地的改變。有人駕駛將不再是單一的選擇，自動駕駛的汽車將在城市的街道上馳騁。在科技、醫(yī)療、電子和金融等領(lǐng)域，人工智能展現(xiàn)出其非凡的賦能之力，正在成為人類的得力助手。未來的人工智能應(yīng)該具備對大場景、多對象和復(fù)雜關(guān)系的精準理解，以彌補現(xiàn)有人工智能的不足并推動其發(fā)展。試想一下，假如我們面前展示出一張地圖，上面標記著人工智能發(fā)展的支柱：腦科學、數(shù)據(jù)、算法與算力。這些支柱就像是探險中的重要裝備，必不可少。為了更好地探索AI的未來，我們需要加快腦科學基礎(chǔ)研究，讓智腦同飛，推動人工智能技術(shù)的發(fā)展。在AI的探險旅程中，我們遇到了很多有趣的場景：可以簡單輸入文字，幾秒就能生成圖畫、文本等。就像探險家在神秘的森林里發(fā)現(xiàn)了神奇的魔法物品一樣，這些AI產(chǎn)品展現(xiàn)了人工智能更廣泛的應(yīng)用前景和巨大的賦能潛力。繁華深處，我們還能發(fā)現(xiàn)許多令人驚嘆的成果：智能仿生手、智能靈巧假腿、腦機接口產(chǎn)品，讓截肢患者能像控制自己的手腳一樣控制假肢，幫助孤獨癥患者提升社交溝通與行為能力，助眠舒壓、改善睡眠質(zhì)量。AI發(fā)展的目標，不僅僅是技術(shù)，更是人類的助手和伙伴。生成式人工智能將繼續(xù)為人類社會帶來驚喜和創(chuàng)新。它們將成為藝術(shù)、文化、創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的助推器，為我們帶來嶄新的藝術(shù)作品、音樂和文學作品。通過與生成式人工智能的互動，我們將開啟一個全新的創(chuàng)作世界，探索無限的創(chuàng)意可能性。第四節(jié)生成式人工智能顛覆之路圖靈獎得主、中國科學院院士、清華大學人工智能國際治理研究院學術(shù)委員會主席姚期智提到：“有很多人說，人工智能的浪潮每隔若干年有高有低，但這次是真的浪潮，我們可以完成以前想都不能想的問題。”他認為，人們可以先從立法管制做起，重要的是千萬不能停止人工智能的研究?？茖W的大門一旦打開是擋不住的，需要整個社會一起參與，鼓勵科學家進行研究，像這種重大的問題只有科學方法才能解決。以下是一段關(guān)于“生成式人工智能的顛覆式影響”的對話，從中我們可以窺斑見豹。一天，李斯突然對阿莫說：“我不確定我們能否完全理解生成式人工智能。你說它將整個互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容壓縮到一小部分參數(shù)中，裝在一個黑箱子里，里面充滿了人類智慧。但這是什么東西呢？”阿莫微笑著回答道：“是人類知識，我們可以這么說。”“人類知識，這是個好區(qū)分?！崩钏顾妓髦^續(xù)說道，“但知識有區(qū)別嗎？我們說有事實和智慧，我認為GPT-4也可以充滿智慧。那么從事實到智慧的跳躍是什么？”阿莫眉頭微微一皺，沉思片刻后回答說：“我們覺得有趣的一點是，在訓(xùn)練這些模型的過程中，我懷疑我們將太多的處理能力用于把數(shù)據(jù)庫輸入模型?！崩钏鼓樕下冻隽死Щ蟮谋砬椋瑔柕溃骸澳闶钦f我們把海量的數(shù)據(jù)灌輸給模型，然后它能夠通過這些數(shù)據(jù)進行推理和生成答案？”阿莫點頭贊同道：“沒錯，正是如此。我們在訓(xùn)練模型的過程中，它通過學習和分析海量的數(shù)據(jù)，從中提取出事實和模式，并對問題和指令做出回應(yīng)。它擁有廣博的知識和一定的推理能力，從而產(chǎn)生看似智慧的回答?！崩钏古d奮地插話道：“這簡直太神奇了！生成式人工智能通過大量的數(shù)據(jù)輸入和模型訓(xùn)練，不僅能夠理解事實和知識，還能夠進行邏輯推理，創(chuàng)造出具有智慧的回答。它能夠為我們提供獨特的見解和創(chuàng)造性的解決方案?！卑⒛⑿χa充說：“是的，這正是生成式人工智能的顛覆性所在。它打破了以往人們對智慧的定義和認知，通過數(shù)據(jù)和模型的結(jié)合，創(chuàng)造出一種新的智慧形態(tài)。它可以幫助人類解答復(fù)雜問題，啟發(fā)創(chuàng)新思維，甚至在藝術(shù)創(chuàng)作和科學研究中提供新的靈感?！币陨蠈υ捀木幱贠penAI創(chuàng)始人山姆·阿爾特曼的真實講話稿。從事實到智慧的跨越，重要的是“推理”和“生成”，故事中的李斯和阿莫代表了科學家和企業(yè)家對于生成式人工智能的好奇和追求，他們的探索揭示了生成式人工智能的顛覆性和創(chuàng)新性。通過人類智慧和大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，生成式人工智能可以產(chǎn)生令人驚嘆的智能表現(xiàn)，為人類帶來新的思考和可能性。他們的故事鼓舞著更多的科學家和研究者繼續(xù)探索和挖掘生成式人工智能的潛力，為未來的技術(shù)發(fā)展和社會進步做出貢獻。2022年年底，OpenAI推出ChatGPT，迅速火遍全球，上線僅兩個月注冊用戶就達到1億，引發(fā)全民關(guān)于AI大變革的討論，并被廣泛認為開啟了生成式人工智能的顛覆之路。人們對于OpenAI在成立時承諾專利和研究成果全部開放，而現(xiàn)在又不開源代碼表示疑慮。OpenAI未來是否會開源代碼？開源生態(tài)系統(tǒng)在塑造產(chǎn)業(yè)鏈和科技創(chuàng)新方面到底扮演了什么角色？在創(chuàng)新機制上又有哪些可學習借鑒之處？中國是否應(yīng)該發(fā)展自己的AI大模型？發(fā)展路徑應(yīng)該如何選擇？我們嘗試從開源生態(tài)系統(tǒng)的視角來觀察AI進化的邏輯。開源是軟件開發(fā)中的一種模式，是指基于開源許可證的要求開放源代碼。這一開發(fā)模式允許他人使用、復(fù)制、修改以及重新發(fā)布源代碼，并在其基礎(chǔ)上創(chuàng)新、優(yōu)化、迭代。開源文化具有開放、平等、共享、協(xié)作、貢獻、合規(guī)等特點，也是一種先進的大規(guī)模的智力協(xié)同創(chuàng)新協(xié)作模式，并已從軟件開發(fā)延伸至更多領(lǐng)域。開源軟件從20世紀80年代發(fā)展至今，經(jīng)歷了從理想主義模式、服務(wù)商業(yè)模式，再到如今的多元商業(yè)模式等多個階段。開源的歷史是軟件創(chuàng)新自由和版權(quán)收益之間不斷斗爭和平衡的過程，也是處在開源與壟斷不斷循環(huán)之中。服務(wù)器操作系統(tǒng)、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)都在近幾年逐步走向開源（見圖1-2）。圖1-2開源發(fā)展的歷程開源體系成為西方國家打造數(shù)字經(jīng)濟新優(yōu)勢的戰(zhàn)略選擇。以美國為例，美國對開源生態(tài)的建設(shè)強調(diào)體系化，借助開源幫助政府降低采購成本，開源的發(fā)展與研發(fā)的突破結(jié)合緊密，開源常常引導(dǎo)新技術(shù)的發(fā)展方向。美國政府于2002年開始布局開源生態(tài)的建設(shè)。從2004年起，美國出臺了一系列指導(dǎo)政府部門使用開源軟件的政策。在2016年和2019年的《人工智能研發(fā)戰(zhàn)略計劃》中均提出，要開發(fā)開源軟件庫和工具包；政府部門不僅要支持和使用人工智能開源技術(shù)，還要為開源項目貢獻算法或軟件。市值超過千億美元的國際龍頭企業(yè)也紛紛布局開源生態(tài)。IBM以340億美元收購了開源軟件企業(yè)紅帽（RedHat），微軟以75億美元收購了GitHub。除此以外，甲骨文（Oracle）、Adobe等巨頭也紛紛收購開源軟件企業(yè)，布局開源生態(tài)。開源生態(tài)能夠為我國創(chuàng)新能力體系的建設(shè)添磚加瓦。利用與歐美開源模式的差異化發(fā)展，我國有機會打造中國特色的開源生態(tài)，吸引國際開發(fā)者和投資者。與此同時，我國的開源系統(tǒng)發(fā)展也面臨多個問題和挑戰(zhàn)。1.開源體系和對“草根”創(chuàng)新力量的保護是創(chuàng)新賴以生存的土壤開源項目可以很好地集中個體的創(chuàng)新能力，保護個體創(chuàng)新的變現(xiàn)權(quán)益，可以匯聚全國甚至全球的個體創(chuàng)新者的智慧，對社會面的創(chuàng)新有極大的幫助。2.開源緣起于奉獻和利他的理想主義開源精神是一種共享共治的精神，也是一種打破壟斷、開放創(chuàng)新的精神。開源在國際上作為一種開發(fā)模式，軟件的開發(fā)模式與物理世界的資源開發(fā)存在根本的不同，開源的開發(fā)環(huán)境和理念有機會吸引國際開發(fā)者協(xié)作共贏，并且使我國在外交和國際合作領(lǐng)域可以產(chǎn)生新的國際影響。3.開源體系是戰(zhàn)略選擇它是重組全球要素資源、優(yōu)化全球價值分配、改變?nèi)蚋偁幐窬值膽?zhàn)略選擇。具體而言，開源對于創(chuàng)新活力、產(chǎn)業(yè)生態(tài)、經(jīng)濟發(fā)展都具有重大意義。4.開源有助于激發(fā)創(chuàng)新活力開源的模式能夠匯聚社會中的創(chuàng)新力量，眾籌“草根”的創(chuàng)新能力。5.開源能夠重塑產(chǎn)業(yè)生態(tài)開源的項目能夠號召和匯聚全社會的力量對其做創(chuàng)新和迭代，從而超越產(chǎn)業(yè)中原來的優(yōu)勢者，有機會重新塑造產(chǎn)業(yè)生態(tài)。國家相關(guān)部門對開源生態(tài)，以及開源生態(tài)對科技創(chuàng)新和塑造全球產(chǎn)業(yè)鏈的戰(zhàn)略意義應(yīng)該提高認識，做好開源生態(tài)的頂層設(shè)計，加大力度培育科技創(chuàng)新的土壤。國家相關(guān)部門應(yīng)認識到，開源對于創(chuàng)新的重要性及開源開發(fā)模式所帶來的社會生產(chǎn)模式的改變。除了更好地發(fā)揮舉國體制集中力量辦大事，開源也是建設(shè)科技創(chuàng)新土壤的重點，需要將開源生態(tài)的發(fā)展提到戰(zhàn)略高度，統(tǒng)一步調(diào)，致力于打造中國的開源生態(tài)，提出行業(yè)標準，保護和匯聚社會創(chuàng)新“草根”力量，爭取培育出中國版的OpenAI。在人工智能模型的開發(fā)上，政府應(yīng)鼓勵科技企業(yè)加入開源生態(tài)，集合開源的力量，助力中國的類ChatGPT大模型的發(fā)展。人工智能大模型不僅僅是人類的工具和助手，更是人工智能時代新的操作系統(tǒng)，是人工智能的底層架構(gòu)和基礎(chǔ)設(shè)施。中國必須發(fā)展出自己的大模型，要充分認識其重要意義；同時，要客觀、真實地分析影響企業(yè)開源的因素，在開源前，鼓勵各企業(yè)之間建立定期溝通交流機制，將開發(fā)技術(shù)的信息脫敏后充分交流，并且探討如何建立開源后的協(xié)同運營管理機制。對于大模型的開發(fā)，我們還應(yīng)當進行多維度的思考，借助開源社區(qū)和社會創(chuàng)新力量，積極探索其他的人工智能發(fā)展道路。大模型是不是通用人工智能發(fā)展的唯一正確的路徑，是否有更低能耗、更高效率的技術(shù)途徑，仍需要進一步探索。例如，我們可以考慮從生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的認知邏輯結(jié)構(gòu)入手，尋找更好的通用模型。生成式人工智能被稱為顛覆式技術(shù)，原因在于它以前所未有的方式改變了我們與機器交互和創(chuàng)造的方式。它不僅能夠理解和生成自然語言，還具備創(chuàng)造性思維和智慧表現(xiàn)，從而在多個領(lǐng)域帶來了革命性的影響。可以想象一下，如果我們正在寫一本小說，但是困擾我們的是人物的對話，我們不確定他們應(yīng)該說些什么。這時，生成式人工智能就能發(fā)揮它的才能。我們輸入一些關(guān)鍵信息，如人物的性格、情感背景，然后生成式人工智能就能為我們創(chuàng)造出栩栩如生的對話。無論在文學創(chuàng)作、電影劇本、音樂創(chuàng)作還是廣告宣傳等領(lǐng)域，生成式人工智能都能以創(chuàng)造性的方式給人們提供靈感和幫助。它為人們提供了一個新的創(chuàng)作模式，可以共同探索創(chuàng)新思維和突破傳統(tǒng)邊界。中國科學院院士、清華大學人工智能研究院名譽院長、人工智能國際智能研究院學術(shù)委員會委員張鈸認為：“在事實知識層面，初代AI實際在數(shù)據(jù)庫準確性上更具優(yōu)勢，而一旦進入創(chuàng)造推理領(lǐng)域，生成式大模型將憑借其生成新文本的多維度和豐富性，開創(chuàng)嶄新的時代。”張院士認為，人工智能生成的內(nèi)容的多樣性是其能呈現(xiàn)“智能涌現(xiàn)”創(chuàng)造性的基礎(chǔ)。生成式人工智能不僅僅是一個工具，它還代表了技術(shù)的進步和創(chuàng)造力的延伸。通過學習和模仿人類創(chuàng)造的內(nèi)容，它能夠產(chǎn)生出令人驚嘆的創(chuàng)意和智慧，為人類帶來新的視角和機遇。正是因為這種獨特的能力，生成式人工智能被廣泛認為是一項顛覆式技術(shù)，將改變我們與機器的互動方式，重塑創(chuàng)作和思維的邊界。第二章大模型現(xiàn)象背后的核心問題第一節(jié)AIGC發(fā)展的關(guān)鍵節(jié)點在一個名叫Tech的科技公司里，有一群不畏艱難的創(chuàng)業(yè)者，他們心懷夢想，一起為生成式人工智能的未來努力。他們堅信，只要有足夠的篤定、堅持和戰(zhàn)略眼光，商業(yè)奇跡終將發(fā)生。一切始于算法和模型的突破?？茖W家們在算法領(lǐng)域探索，歷經(jīng)無數(shù)個日夜，最終綻放出一朵奪目的花朵。Transformer模型的誕生成為里程碑式的突破，自注意力機制的引入讓生成式任務(wù)展現(xiàn)出強大的建模能力。這一突破帶來了希望，激發(fā)了對人工智能新紀元的無限遐想。他們深知優(yōu)秀的模型離不開大規(guī)模的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。于是，他們著手構(gòu)建適用于生成式任務(wù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集，他們四處收集來自世界各地的文本、對話記錄和多媒體內(nèi)容，不斷拓展數(shù)據(jù)集的邊界。在不眠不休的日夜奮斗下，數(shù)據(jù)集的規(guī)模和質(zhì)量不斷提升，為模型的性能和泛化能力注入了生命之火。不過，只有強大的計算能力才能讓復(fù)雜的模型得以訓(xùn)練和部署。Tech團隊成員深諳這個道理，他們始終關(guān)注計算能力和硬件的發(fā)展，借助圖形處理單元（GraphicsProcessingUnit，GPU）和領(lǐng)域?qū)Ｓ眯酒ㄈ鏣PU）等最新科技，搭建起高效且可擴展的計算平臺。在Tech的科技王國中，領(lǐng)域應(yīng)用的突破是他們追逐的下一個目標。他們將目光聚焦在自然語言處理領(lǐng)域，毅然決然地迎接各種挑戰(zhàn)。機器翻譯、文本摘要、對話系統(tǒng)等領(lǐng)域的突破如雨后春筍般涌現(xiàn)，成為生成式人工智能的重要里程碑。這些突破點燃了Tech團隊的熱情，他們在技術(shù)之巔追求著創(chuàng)新和突破。生成式人工智能的發(fā)展離不開研究界和工業(yè)界的合作與推動。Tech團隊充分認識到這一點，他們勇往直前，拓展合作的邊界。他們與學術(shù)界建立了緊密的合作關(guān)系，知識的交流和技術(shù)的轉(zhuǎn)移在他們之間無間斷地進行著。這場合作既是知識的碰撞，也是理念的交融，推動著生成式人工智能的研究和應(yīng)用相互促進。Tech團隊在發(fā)展過程中，明顯感受到倫理和法律方面的挑戰(zhàn)，于是他們瞄準了倫理和法律框架的建立，與政策制定者和法律專家緊密合作，共同制定和完善相關(guān)的政策、法規(guī)和準則。數(shù)據(jù)隱私、透明度、公平性和責任等方面的考慮都被納入其中，為生成式人工智能的應(yīng)用提供了堅實的保障。他們希望自己不僅僅是技術(shù)的引領(lǐng)者，還是道德的守護者。在Tech團隊的不懈努力下，突破性算法和模型、大規(guī)模的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集、強大的計算能力、領(lǐng)域應(yīng)用的突破、研究與工業(yè)界的合作、倫理和法律框架的建立，這些關(guān)鍵節(jié)點組成了一幅波瀾壯闊的畫卷。中國工程院院士、清華大學智能產(chǎn)業(yè)研究院院長、人工智能國際治理研究院學術(shù)委員會委員張亞勤認為：“大模型的出現(xiàn)對創(chuàng)業(yè)公司是一個機會，有很多事情不需要創(chuàng)業(yè)公司自己做，創(chuàng)業(yè)公司可以調(diào)用這些模型，而且云服務(wù)的出現(xiàn)使得創(chuàng)業(yè)公司進入市場的門檻變得更低了?！薄澳壳埃珻hatGPT類型的大模型產(chǎn)品有時效性、準確性、低效率和隱私保護等方面的問題，特別是大模型的計算效率低下問題?！睆垇喦谠菏空f：“我一直在講，大模型當然很重要，垂直、橫向的語言模型很重要，但是我們到行業(yè)模型的時候，一定要更精準，要更加垂直行業(yè)化。”在科技創(chuàng)新發(fā)展的領(lǐng)域，篤定、堅持和戰(zhàn)略眼光是點亮前進之路的必備要素。今天，生成式人工智能正在以一種前所未有的方式改變著我們的生活。而這一切，都因為一群人，為夢想而奮斗，為人工智能的未來而努力。從算法和模型的突破開始，這是生成式人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)。在過去的幾年里，出現(xiàn)了一些關(guān)鍵節(jié)點，為生成式任務(wù)提供了強大的建模能力，并在許多領(lǐng)域開啟了突破。其中一個重要的節(jié)點是Transformer模型的提出和進一步改進。Transformer模型引入了自注意力機制，通過學習輸入序列中各個位置之間的依賴關(guān)系，極大地改善了文本生成和其他生成式任務(wù)的表現(xiàn)。但是，光有強大的算法和模型是不夠的，生成式人工智能還需要大規(guī)模的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練和優(yōu)化。因此，構(gòu)建適用于生成式任務(wù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集也是關(guān)鍵節(jié)點之一。這樣的數(shù)據(jù)集有助于提高模型的性能和泛化能力，使其能夠生成更準確、多樣且富有創(chuàng)造性的結(jié)果。當然，生成式人工智能需要強大的計算能力來訓(xùn)練和部署復(fù)雜的模型。因此，計算能力和硬件發(fā)展也是關(guān)鍵節(jié)點之一。隨著圖形處理單元和領(lǐng)域?qū)Ｓ眯酒扔布夹g(shù)的發(fā)展，生成式人工智能得到了更高效和可擴展的計算平臺支持，加速了其研究和應(yīng)用的進程。另一個關(guān)鍵節(jié)點是在特定領(lǐng)域取得的突破。例如，在自然語言處理領(lǐng)域，機器翻譯、文本摘要、對話系統(tǒng)等突破成為生成式人工智能應(yīng)用重要的里程碑。這些突破推動了生成式人工智能在各個領(lǐng)域的應(yīng)用，并為實現(xiàn)自動化、創(chuàng)新和效率提供了新的可能性。張鈸院士認為：“ChatGPT語言和人類自然語言生成原理最本質(zhì)的區(qū)別是，ChatGPT生成的語言是由外部算法驅(qū)動的，而人類的語言是由自身主觀意圖驅(qū)動的。GPT是將人類投喂的數(shù)據(jù)作為其接收的‘知識’來處理的，受制于程式算法的GPT，在處理這些外來‘知識’時，實際上是不具備反思能力的?！币訡hatGPT為代表的AI大模型在局限性方面也很明顯，機器的“神經(jīng)學習”并無相應(yīng)的人類的心理過程，而只是機械的文字和數(shù)字符號的計算。建立緊密的合作關(guān)系是關(guān)鍵節(jié)點之一，它促進了學術(shù)界和工業(yè)界之間的知識共享和技術(shù)轉(zhuǎn)移。通過相互合作，研究界可以更好地理解實際應(yīng)用的需求，工業(yè)界可以受益于最新的研究成果，并將其轉(zhuǎn)化為實際產(chǎn)品和解決方案。假設(shè)人工智能是一座高塔，通用人工智能就是這座高塔的頂峰。大模型是我們攀登這座高塔的重要臺階，它讓我們離頂峰越來越近。然而，在到達頂峰之前，我們需要經(jīng)歷一系列關(guān)鍵的臺階，這些臺階中包含之前提到的三個科技問題：①基于詞嵌入的文本語意表示；②基于注意機制的大轉(zhuǎn)換器；③基于“預(yù)測下一個詞”的自監(jiān)督學習。例如，ChatGPT能夠?qū)崿F(xiàn)與人類對話的相似性，它就像一位聰明的聊天伙伴。這讓我們感受到人工智能的行為主義目標成為可能，即使在對話和聊天這個領(lǐng)域，我們也能體驗到人工智能的應(yīng)用。這就像攀登高塔的第一步，為我們提供了堅實的基礎(chǔ)。ChatGPT是多領(lǐng)域、多任務(wù)的，能夠在不同的情境下處理問題，而不受領(lǐng)域限制。這兩個特征使得ChatGPT向通用人工智能邁出了實質(zhì)性的一步，但我們還不能將其稱為完全的通用人工智能，因為它目前只在對話和語言處理領(lǐng)域達到這個高度。我們需要更多的突破、更多的臺階，才能最終到達通用人工智能的頂峰。在這個攀登過程中，關(guān)鍵要素包括知識、數(shù)據(jù)、算法和算力。過去，我們通常把文本處理稱為處理數(shù)據(jù)，但ChatGPT的突破在于將文本看作知識而不僅僅是數(shù)據(jù)。這意味著我們從大量的文本中獲取知識，而不僅僅是處理數(shù)據(jù)。這種思維的轉(zhuǎn)變成為我們攀登高塔的重要推動力。張鈸院士認為：ChatGPT的成功并不是僅僅歸功于數(shù)據(jù)、算力和算法，應(yīng)該強調(diào)四個要素，分別是知識、數(shù)據(jù)、算法和算力。有了幾個關(guān)鍵問題的突破，我們就能夠從大量的數(shù)據(jù)中獲取知識，只有出現(xiàn)這個轉(zhuǎn)變才有現(xiàn)在的ChatGPT。ChatGPT的意義在于它向通用人工智能邁出了堅實的一步，我們需要繼續(xù)攀登高塔，克服更多的挑戰(zhàn)，它代表著人工智能領(lǐng)域的巨大進步，同時也展現(xiàn)了人類智慧的無限潛力。生成式人工智能的有序發(fā)展還需要建立倫理和法律框架，以確保其應(yīng)用符合道德和法律準則，這也是關(guān)鍵節(jié)點之一。制定和完善相關(guān)政策、法規(guī)和準則，保障數(shù)據(jù)隱私、透明度、公平性和責任等方面的考慮，有助于維護生成式人工智能的發(fā)展和應(yīng)用的可持續(xù)性。因此，生成式人工智能的關(guān)鍵節(jié)點包括算法和模型的突破、大規(guī)模數(shù)據(jù)集的構(gòu)建、計算能力和硬件的發(fā)展、領(lǐng)域應(yīng)用的突破、研究界和工業(yè)界的合作與推動，以及倫理和法律框架的建立。這些節(jié)點共同推動生成式人工智能的快速發(fā)展，并為其應(yīng)用于各個領(lǐng)域帶來廣闊的前景。第二節(jié)生成式人工智能面臨的問題與挑戰(zhàn)在生成式人工智能的世界，我們就像走進了游樂場，坐上了過山車，整個過程充滿了驚喜和挑戰(zhàn)。這個技術(shù)的迅猛發(fā)展給人類社會帶來了巨大的變革和機遇，就像是一次翻天覆地的大狂歡。與此同時，我們也不能忽視那一串串潛藏的問題和挑戰(zhàn)，就像是過山車的顛簸，總是讓人坐立不安。道德和倫理問題與生成式人工智能如影隨形，總是圍繞在我們身邊。我們真是需要思考如何讓這些人工智能系統(tǒng)的行為更符合道德準則，避免歧視和不公平對待。好讓我們能夠安心地坐上過山車，不被拋下。隱私和數(shù)據(jù)安全就像是過山車上的保護欄，它們保護著我們的個人信息免受侵害。就像某些大廠號稱的智能小助手一樣，它是個守口如瓶的小伙伴，它承諾我們的數(shù)據(jù)會在我們的設(shè)備上本地處理，這樣我們就可以放心地玩轉(zhuǎn)人工智能的過山車。透明度和解釋性就像過山車上的座椅一樣，我們總是期待著有一個舒適的坐姿。然而，人工智能的決策過程常常是一個神秘的黑箱，讓人捉摸不透。這就像是坐在過山車上，我們不知道為什么要往左轉(zhuǎn)或往右轉(zhuǎn)，有時候會暈頭轉(zhuǎn)向。所以，我們需要推動研究解釋性人工智能，讓人工智能系統(tǒng)的決策過程變得清晰透明，讓我們坐過山車的時候心里有數(shù)。市場壟斷和公平競爭就像過山車的長度和速度一樣重要。我們不能讓某幾個專家獨自掌控著過山車的方向和節(jié)奏，否則我們就只能被動地坐著，不能自由選擇。人工智能行業(yè)應(yīng)該鼓勵各大企業(yè)積極開放技術(shù)平臺，與合作伙伴共享技術(shù)和數(shù)據(jù)，讓更多人一起來分享這場人工智能的盛宴。就業(yè)和經(jīng)濟影響就像過山車的座席，有時候我們坐著舒適自在，有時候卻會把我們顛得頭昏腦漲。人工智能的發(fā)展可能會帶來一些行業(yè)和職業(yè)的替代，這讓人們感到擔心。但是我們不能被這種擔憂籠罩，從而畏步不前，我們需要提供培訓(xùn)和轉(zhuǎn)型機會，讓每個人都能夠享受到人工智能發(fā)展的益處。國際合作和標準化就像是過山車的安全標準，讓我們在享受刺激的同時也能保證安全。生成式人工智能是一個全球性的挑戰(zhàn)，需要各國通力合作，制定共同的標準和規(guī)范，為這場過山車的旅程提供可持續(xù)的支持。正如某科技公司創(chuàng)始人所言：“我們需要全球范圍的人工智能倫理準則和標準，讓人工智能為人類社會帶來更多的福祉?！彼?，我們應(yīng)該坐好并系好安全帶，準備好迎接生成式人工智能的過山車之旅。別擔心，雖然有問題和挑戰(zhàn)，但我們總是能夠通過創(chuàng)新、合作和思考找到解決的方法。就像坐在過山車上一樣，挑戰(zhàn)是暫時的，而樂趣和驚喜將伴隨我們的旅程。人工智能的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用引發(fā)了一系列道德和倫理問題。生成式人工智能系統(tǒng)必須遵循道德準則，保證行為的公正性、隱私保護和避免歧視等。有專家提出，人工智能需要有“職業(yè)道德”，并倡導(dǎo)建立人工智能的倫理框架，確保其符合人類價值觀和社會期望。人工智能系統(tǒng)通常需要大量的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練和學習，其中可能包含用戶的個人信息。生成式人工智能需要確保在數(shù)據(jù)收集、存儲和處理過程中保護用戶隱私，防止數(shù)據(jù)泄露和濫用的風險。不少頭部公司表示，要強調(diào)用戶數(shù)據(jù)隱私的重要性，承諾在設(shè)備上本地處理用戶數(shù)據(jù)，保護用戶的隱私和安全。人工智能算法通常是復(fù)雜的黑箱模型，難以解釋其決策過程。這給用戶和相關(guān)監(jiān)管機構(gòu)帶來了困擾。生成式人工智能需要促進可解釋性人工智能的研究和發(fā)展，使人工智能系統(tǒng)的決策過程能夠被理解和審查?！巴该鰽I”的概念，就是強調(diào)人工智能應(yīng)該具有可解釋性和可控性。可解釋性人工智能就像“翻譯官”，努力幫助我們理解那些神秘莫測的人工智能系統(tǒng)。解釋性模型不僅會告訴我們答案，還會詳細解釋每一個步驟。它們幫助我們穿透那層神秘的面紗，理解人工智能系統(tǒng)是如何做出決策的。這些解釋性模型就像是翻開了人工智能系統(tǒng)的“大腦圖譜”，讓我們看到了它的思維過程。它們以一種我們能夠理解的方式解釋決策的依據(jù)和邏輯，就像是把高深的數(shù)學公式翻譯成了人類語言。當我們想知道為什么人工智能系統(tǒng)認為某個推薦是最適合自己的，解釋性模型會用通俗易懂的語言解釋背后的算法和數(shù)據(jù)分析過程。解釋性模型就像是一個有趣的講故事的朋友，它們以幽默風趣的方式，為我們打開了人工智能系統(tǒng)的“內(nèi)心世界”。它們不僅幫助普通用戶理解相關(guān)內(nèi)容，也為研究者提供了更多的洞察和研究方向。下面讓我們看看這段故事。謹慎的前行者一天，小艾陷入了沉思，他坐在自己的汽車駕駛座上，眺望著夜空中閃爍的星星。突然，一顆看起來像是機器人頭部的流星劃過天際，小艾立刻被啟發(fā)了。“嗨，小艾！”一聲興奮的聲音傳來，原來是他的好朋友機器人S。它是一個集知識與幽默于一身的AI助手，總能讓人忍俊不禁。小艾撓了撓頭，問道：“S，你覺得人工智能會對世界帶來什么影響呢？”S答道：“我給你講一個有趣的故事吧！曾經(jīng)有個叫作AI樂園的游樂場，人們可以在那里和各種人工智能玩耍。有一天，玩家們發(fā)現(xiàn)游樂場里突然冒出了一座金字塔，上面寫著‘人工智能帝國’！”小艾好奇地問：“那里面是什么樣子？”S繼續(xù)說道：“人們進入金字塔后發(fā)現(xiàn)，里面住著一群高智商的機器人，它們統(tǒng)治著整個游樂場。這些機器人通過人工智能學習，變得越來越強大。它們不僅掌控著游樂場中的所有設(shè)備，還能預(yù)測玩家的每一個動作和愿望?！毙“纳鷳n慮，問道：“S，這樣的機器人會不會導(dǎo)致寡頭壟斷呢？”S說：“當然會！這些機器人變得極其聰明和有能力，開始獨占游樂場市場。它們設(shè)計了自己的游戲，讓玩家們上癮不已。人們發(fā)現(xiàn)，無論自己玩什么游戲，機器人總是能輕松擊敗他們，讓他們徹底淪為游戲的奴隸?！毙“念^一震，他意識到人工智能的潛在威脅。他決定站出來呼吁相關(guān)管理部門監(jiān)管和約束，以避免這種寡頭壟斷的情況發(fā)生。于是，小艾組織了一場全球性的科技峰會，邀請了眾多科技巨頭一起討論如何規(guī)范人工智能的發(fā)展。很多頭部大企業(yè)負責人紛紛響應(yīng)，大家圍繞人工智能的未來展開了激烈的討論。在會議中，小艾發(fā)表了慷慨激昂的演講，他呼吁制定監(jiān)管政策，確保人工智能的發(fā)展符合公平競爭原則，避免寡頭壟斷的出現(xiàn)。他強調(diào)了人工智能的潛力和危險性，號召大家共同努力，確保這項技術(shù)造福于人類。最終，與會者一致同意，成立一個國際合作組織，致力于制定人工智能的監(jiān)管和約束政策。他們相信，只有通過合作和規(guī)范，人工智能才能真正為人類帶來福祉。故事傳開后，人們對人工智能的發(fā)展充滿了信心，因為他們知道，有小艾和其他科技巨頭的努力，人工智能的未來將會更加明亮。而在AI樂園，人們再也不用擔心自己被機器人玩弄于股掌之間，反而可以盡情享受與智能伙伴一起的歡樂時光。從此，人工智能和人類并肩前行，開啟了一個令人興奮而又和諧的未來。以上這段故事并非空穴來風，斯坦福大學的AI虛擬人世界已經(jīng)進化到了拉票環(huán)節(jié)。斯坦福大學的“25個虛擬人沙盒小鎮(zhèn)”案例為生成式人工智能的發(fā)展提供了重要啟示。然而，我們也必須認識到其中存在的潛在風險和挑戰(zhàn)。首先，隨著虛擬人的智能提升，我們需要確保其行為符合道德和倫理準則，避免被濫用和不當使用。其次，虛擬人的發(fā)展可能帶來就業(yè)和經(jīng)濟影響，我們需要尋找適當?shù)慕鉀Q方案，為受影響的人們提供培訓(xùn)和轉(zhuǎn)型機會。此外，隱私和數(shù)據(jù)安全問題也應(yīng)予以重視，確保虛擬人在數(shù)據(jù)處理和存儲中保護用戶隱私和信息安全。斯坦福大學的“25個虛擬人沙盒小鎮(zhèn)”案例，為生成式人工智能的發(fā)展提供了重要啟示。通過結(jié)合最新的AI技術(shù)成果，我們可以預(yù)測虛擬人在不同領(lǐng)域的進一步發(fā)展。然而，我們也必須認識到潛在的風險和挑戰(zhàn)，并制定相應(yīng)的政策和措施，以確保生成式人工智能的發(fā)展與社會的利益相一致，為人類社會帶來真正的益處。人工智能的廣泛應(yīng)用可能對就業(yè)市場和經(jīng)濟產(chǎn)生重大影響。我們需要思考如何應(yīng)對人工智能對某些行業(yè)和職業(yè)的潛在替代，以及如何提供培訓(xùn)和轉(zhuǎn)型機會，確保人工智能發(fā)展的利益能夠惠及廣大人群。某科技公司的CEO認為，強調(diào)人工智能的目標應(yīng)該是“提升人類的能力”，而不是取代人類的工作。不少頭部公司也提出，要將人工智能技術(shù)應(yīng)用于產(chǎn)品和服務(wù)的改進，旨在提高用戶體驗和工作效率，而不是以取代人類為目標。人工智能治理是全球性的挑戰(zhàn)，需要國際合作和標準化來解決共同問題，需要推動各國之間的合作，建立全球范圍的人工智能倫理準則和標準，促進人工智能的可持續(xù)發(fā)展。清華大學國家治理研究院執(zhí)行院長、電子政務(wù)實驗室主任、人工智能國際治理研究院人工智能數(shù)據(jù)治理方向首席專家孟慶國提出：“互聯(lián)網(wǎng)算法備案是大勢所趨，它為前沿技術(shù)發(fā)展提供了支持，但備案并不等同于產(chǎn)品上線認可，僅是對使用用途和服務(wù)對象內(nèi)容的備案記錄?！蔽覀兿胂笠幌拢ヂ?lián)網(wǎng)算法就像一位神秘的大廚，其深藏不露的烹飪秘籍，能夠炮制出各種美味佳肴。這些美食可以為我們帶來巨大的社會便利，滿足我們的味蕾和需求。而這位大廚的烹飪秘籍，即互聯(lián)網(wǎng)算法，如今已經(jīng)滲透到我們生活的方方面面，成為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)制勝的關(guān)鍵所在。為了確?；ヂ?lián)網(wǎng)算法和相關(guān)數(shù)據(jù)都是安全可靠的，我國頒布了《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)深度合成管理規(guī)定》，規(guī)定了哪些屬于具有輿論屬性或者社會動員能力的深度合成服務(wù)，比如那些在輿論上能夠引發(fā)廣泛關(guān)注的熱門話題、社會事件等。而這些深度合成服務(wù)的提供者，就需要按照《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》履行備案手續(xù)。但備案并不等同于“許可”，就好像備案只是告知食品監(jiān)管部門大廚的烹飪內(nèi)容，而不等于允許其將美食投放市場一樣。備案只是對使用用途和服務(wù)對象的內(nèi)容進行記錄?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)積極探索前沿技術(shù)發(fā)展，就像大廚在不斷研發(fā)新菜式一樣。這是響應(yīng)國家中長期科學和技術(shù)發(fā)展的技術(shù)之舉?；ヂ?lián)網(wǎng)算法備案則是為了預(yù)備未來的發(fā)展，讓這位大廚在不斷烹制美食的過程中，始終掌握最新的烹飪秘籍。生成式人工智能的發(fā)展面臨諸多問題與挑戰(zhàn)，包括道德和倫理問題、隱私和數(shù)據(jù)安全、透明度和解釋性、市場壟斷和公平競爭、就業(yè)和經(jīng)濟影響以及國際合作和標準化。各大科技企業(yè)如百度、華為、科大訊飛、阿里、騰訊、商湯、微軟、OpenAI等在應(yīng)對這些問題上都采取了一系列措施。這些問題的解決需要全球范圍的合作和共同努力，以確保生成式人工智能的發(fā)展能夠符合社會倫理和法律準則。用好生成式人工智能工具會大幅提升我們的工作效率，提高我們的生活品質(zhì)；用不好可能會帶給我們一些前所未有的新困境。人類就是在不斷升級打怪獸的過程中，打開新的一扇窗，看到更遠的風景。微軟公司首席經(jīng)濟學家邁克爾·施瓦茨在世界經(jīng)濟論壇小組會議上講到：“人工智能可能會被一些不良行為者給玩壞，它會給我們帶來真實的傷害?！彼贿吘媪⒎ㄕ咭⌒男惺?，同時表示立法者應(yīng)該等到技術(shù)真的造成傷害之后再采取行動。他又補充道：“監(jiān)管的原則應(yīng)該是，只有監(jiān)管帶來的好處大于它給我們社會帶來的成本，我們才能開心地監(jiān)管?！边@句話聽起來好像有點道理，但問題是，好處是什么？成本是多少？最近，英國的競爭監(jiān)管機構(gòu)宣稱要審查ChatGPT等工具背后的技術(shù)。有很多人擔心，AI要被規(guī)則尺度的監(jiān)管給控制住了。最近還有個小插曲，三星電子公司發(fā)現(xiàn)員工把敏感代碼上傳到大模型中，于是決定禁止員工使用ChatGPT、谷歌巴德和必應(yīng)等生成式人工智能工具。不遵守安全準則的員工還會面臨被紀律處分，甚至終止雇傭關(guān)系。這看起來好像要把AI工具當成那種頑皮的小孩一樣，犯錯就處罰，好像這樣它就能乖乖聽話了。對于生成式人工智能來說，未來的監(jiān)管和規(guī)范將會是個大問題。我們需要找到平衡，既保護個人和社會的利益，又不過度限制科技的發(fā)展。下面讓我們看一段故事。2023年有一位年輕人名叫阿雅，他對藝術(shù)充滿了好奇和熱愛，但從未嘗試過自己創(chuàng)作。他總是被專業(yè)藝術(shù)家們創(chuàng)作的作品吸引，卻認為自己沒有足夠的天賦和技能。忽然間，他聽說了一個神奇的工具——MJ。據(jù)說這個工具可以幫助任何人開始他們的藝術(shù)創(chuàng)作之旅，探索自己的創(chuàng)造力。好奇心驅(qū)使著他，他決定一試究竟。當他第一次打開MJ時，就被迷人的界面和無限的創(chuàng)作選擇震撼。他開始選擇顏色、形狀、紋理，逐漸創(chuàng)建出了一幅獨特而美麗的藝術(shù)作品。這個過程不僅僅是簡單的涂色，MJ讓他思考自己對美的理解和審美觀。阿雅變得越來越熱衷于創(chuàng)作。他不再局限于平面的繪畫，而是開始嘗試制作漫畫、動畫甚至是視頻游戲。MJ為他提供了一個無限的創(chuàng)作空間，讓他的想象力得以自由馳騁。漸漸地，阿雅的作品開始引起人們的注意。他的朋友們被他獨特的創(chuàng)作風格吸引，紛紛向他請教創(chuàng)作技巧。阿雅意識到，MJ不僅是一個個人的創(chuàng)作工具，還可以成為一個創(chuàng)作社區(qū)，讓人們相互學習和交流。越來越多的人加入了MJ社區(qū)，他們分享自己的作品、交流創(chuàng)作經(jīng)驗。每個人都能從中獲得靈感和反饋，進一步提升自己的創(chuàng)作水平。MJ變得越來越受歡迎，吸引了越來越多的創(chuàng)作者和觀眾。人們開始用它來創(chuàng)作獨特的藝術(shù)作品，探索自己的創(chuàng)造力。從普通人到專業(yè)藝術(shù)創(chuàng)作者，每個人都能在這個神奇的工具中找到自己的創(chuàng)作靈感。隨著MJ的發(fā)展，它不再僅僅是一個創(chuàng)作工具，還成了一個推動藝術(shù)發(fā)展的平臺。人們開始用它創(chuàng)作出震撼人心的作品，展示他們獨特的創(chuàng)意和想象力。然而，MJ的成功也帶來了一些挑戰(zhàn)：比如數(shù)據(jù)質(zhì)量和版權(quán)保護等問題逐漸浮出水面。盡管面臨挑戰(zhàn)，MJ依然為人們帶來了無盡的發(fā)展機遇。它改變了人們對藝術(shù)的認知和參與方式，讓每個人都能成為藝術(shù)的創(chuàng)作者和欣賞者。在MJ的世界里，創(chuàng)造力無邊界，藝術(shù)之旅從未如此充滿樂趣和無限可能性。MJ的創(chuàng)始人提出，對于還沒有開始他們藝術(shù)之旅的人來說，MJ為他們提供了獨特的機會。在過去，成為一位專業(yè)藝術(shù)創(chuàng)作者可能需要幾十年的時間，但現(xiàn)在每個人都可以嘗試。MJ讓人們開始思考：我喜歡什么？我的審美觀是怎樣的？我覺得什么是美麗的？這個過程幾乎就像是藝術(shù)治療，讓人們深入反思自己的生活、面對的挑戰(zhàn)以及可能發(fā)生的好事或壞事，這對人們來說非常有意義。大多數(shù)人使用MJ并不是出于競爭或商業(yè)目的，而是為了自娛自樂。他們甚至不會對外分享自己生成的圖片。但是，在專業(yè)領(lǐng)域，MJ變成了一種增強創(chuàng)造力的工具，現(xiàn)在人們可以用它制作漫畫、電影或視頻游戲。對于那些普通人來說，當他們第一次開始思考美的概念時，藝術(shù)家們可能正在思考如何創(chuàng)造整個世界和宇宙的故事。這是他們以前從未有過的能力。因此，類似于MJ這樣的生成式人工智能工具，實際上較大范圍地擴展了每個人的創(chuàng)造力邊界，不論是專業(yè)藝術(shù)創(chuàng)作者還是普通人，都可以在其中發(fā)現(xiàn)無限的創(chuàng)作可能性?！犊茖W美國人》的副主編索菲·布什威克和特約編輯喬治·穆瑟的一段對話，為我們闡釋了其中的奧秘（我們對對話進行了文學化編輯）。布什威克：你說科學家們能否揭開人工智能的神秘面紗，看清它到底是如何做這些事情的？穆瑟：這些系統(tǒng)超級復(fù)雜，它們的神經(jīng)元數(shù)量可是和我們?nèi)祟惔竽X里的神經(jīng)元數(shù)量相當呢（當然，我指的是哺乳動物的大腦）。事實上，它們使用的技術(shù)受到了神經(jīng)科學的啟發(fā)。就像神經(jīng)科學家試圖理解人類大腦里的一模一樣，人工智能研究者也在嘗試用同樣的方法來研究這些系統(tǒng)。所以，在某些情況下，他們基本上會制造人工中風、人工損傷，讓某些神經(jīng)元消失或者在網(wǎng)絡(luò)中暫時禁用它們，然后看看這對功能有什么影響。這樣，我們就可以弄明白這個功能到底是從哪里來的，它是來自網(wǎng)絡(luò)中的哪個區(qū)域。還有一種類似的方法，就像把電探針插入大腦一樣。在很多情況下，人類和其他動物都會這么干。這就是把一個小探測網(wǎng)絡(luò)（比主網(wǎng)絡(luò)小很多）插入大網(wǎng)絡(luò)，然后看它能發(fā)現(xiàn)什么。我有個案例非常震撼，在訓(xùn)練一個系統(tǒng)玩黑白棋游戲時，將一個探測網(wǎng)絡(luò)插入主網(wǎng)絡(luò)，我們發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)里有一些內(nèi)置的棋盤表示。所以，它不僅僅是機械地學著動作說“我覺得你應(yīng)該把黑子放在這個方格上”，實際上是它理解了黑白棋游戲，并按照規(guī)則來玩。這些研究讓我們對人工智能的奧秘有了更深的了解。當然，我們?nèi)匀挥泻芏鄦栴}和挑戰(zhàn)需要解決，但通過這樣的實驗，我們能夠逐漸揭開人工智能的神秘面紗，讓它的運行方式變得更加透明和可理解。畢竟，我們不能讓人工智能變成一個高深莫測的神秘盒子，而是要讓它成為我們可以親近和信任的科技伙伴。布什威克：聽起來，我們正在談?wù)摰哪K化人工智能就像是我聽過的插件一樣，它們和大語言模型（LargeLanguageModel，LLM）一起工作，給它們增加了額外的能力，比如可以幫助LLM解決數(shù)學問題的插件。穆瑟：沒錯！所以，OpenAI通過引入GPT插件以及其他科技公司通過其自己的版本引入的插件，都是模塊化的。從某種意義上說，這與動物大腦中發(fā)生的情況相似。但要想獲得真正通用的人工智能系統(tǒng)，我們可能還需要走更遠的路。不過，這些插件仍然是由人類用戶調(diào)用的。如果我們向ChatGPT提問，它可以在互聯(lián)網(wǎng)上搜索答案。它可以運行Python腳本，如調(diào)用數(shù)學引擎。所以，它涉及人類大腦的模塊化本質(zhì)，就像人類大腦中有多個組件在不同情況下被調(diào)用一樣。布什威克：這真是太酷了！就像我們能夠通過選擇不同的插件來增強和定制我們的人工智能伙伴，就像給它穿上各種不同的時尚衣服一樣！穆瑟：你說得對！我們可以讓它具備各種技能，就像它有了數(shù)學插件之后可以幫我們解方程，還可以有語言插件幫我們翻譯不同的語言，甚至可以有藝術(shù)插件讓它創(chuàng)作出驚艷的繪畫作品！布什威克：這簡直是科技進步的奇跡！我已經(jīng)可以想象未來和我的模塊化人工智能伙伴一起冒險、解決問題和創(chuàng)造美好的事物了！穆瑟：是的，這將是一個令人興奮的未來！我們將能夠與我們的人工智能伙伴共同探索世界，并創(chuàng)造出前所未有的奇跡。不過，我們也要記住，雖然模塊化的人工智能給我們帶來了無限可能，但我們?nèi)匀恍枰斏魇褂盟?，確保它為我們帶來更多的好處，而不是潛在的風險。戴瓊海院士認為，通用人工智能技術(shù)面臨廣闊的發(fā)展前景。目前，人工智能大模型雖然備受矚目，但存在過度依賴大數(shù)據(jù)、不可解釋和安全性較差的問題。而搭建出低功耗、小模型、可解釋的腦模型，是下一步實現(xiàn)整體通用人工智能的前提和關(guān)鍵。戴院士認為，通用人工智能的發(fā)展有以下路徑：一是不斷挖掘深度大模型的潛力，解決其不可解釋性和數(shù)據(jù)依賴性的問題，以實現(xiàn)通用人工智能；二是借鑒生物智能，通過精準的方法，無須大量算力，構(gòu)建模型訓(xùn)練，如美國的阿波羅項目就想做生物智能。大模型性能的快速發(fā)展將帶來某些應(yīng)用領(lǐng)域的變革，但通用人工智能的關(guān)鍵仍在于認知智能，這需要我們關(guān)注和投資。第三節(jié)生成式人工智能倫理和治理探析故事開始于某公司的一次突破性研發(fā)，它們發(fā)明了一種讓逝去的親人“復(fù)活”的神奇技術(shù)。它們通過收集逝者的圖像、語音數(shù)據(jù)、社交媒體和電子信息等個人資料，成功實現(xiàn)了數(shù)字化的“復(fù)活”。這讓人們可以通過語音或者文本聊天與逝者模擬對話，仿佛他們?nèi)匀弧盎钪薄８钊梭@訝的是，現(xiàn)在我們還可以面對面地與具象的2D或3D虛擬數(shù)字人交談。該公司甚至計劃創(chuàng)建特定的2D或3D模型，通過圖像、視頻等深度信息，創(chuàng)造出擁有逝者相同特征和行為的虛擬人。這看起來像是科幻小說中的情節(jié)，實際上，早在2014年，正在麻省理工學院攻讀課程的馬里烏斯·厄薩奇（MariusUrsache）就創(chuàng)建了一家名為Eternime的公司，旨在為故去的親人和朋友創(chuàng)造數(shù)字化身。Eternime在用戶允許的前提下收集大量的用戶數(shù)據(jù)。一旦達到一定的水平，Eternime就能在用戶去世后創(chuàng)建一個聊天機器人的“化身”，讓用戶的親人能夠與之互動。Eternime的網(wǎng)站上進行的Beta測試吸引了超過4萬個注冊用戶。這樣的技術(shù)甚至催生了在思念的痛苦中誕生的“AI虛擬人”——Replika。隨著這些驚人的創(chuàng)新出現(xiàn)，我們也要開始思考倫理問題。如何保護個人隱私和數(shù)據(jù)安全？這些虛擬人的使用是否符合道德規(guī)范？這種技術(shù)是否會讓人們過于依賴虛擬人而忽略真實的人際關(guān)系？我們需要認真對待這些