ChatGPT爆火背后冷思考:人工智能落地尚需“四步走”

以ChatGPT为代表的人工智能技术,究竟能够产生哪些创新应用和产业革新?我国在人工智能赛道“狂飙”又需如何发力?近日,光明网记者专访了民进中央青工委委员、河南省政协委员、麒麟合盛集团创始人(APUS)李涛。

探索国内人工智能落地“四步走”

在AI助力效率提升、成为“生产力工具”方面,真正认识到其价值的是在产业界,人工智能已经可以完成撰写邮件、创作文案、翻译、编程、测试等多项任务,越来越多公司将其作为日常工作中的效率工具加以应用。

在产品赋能平台推动现有产品进化方面,很多企业看到了人工智能对现有产品能力提升的巨大价值。特别是在互联网领域,人工智能技术“加持”,大大提升服务便利性、提供更丰富精彩的内容。比如:可以成为用户的“贴心助理”,帮用户处理生活琐事;可以降低媒体制作成本,帮助小说作家、新闻编辑、漫画家、摄影师、作曲家、自媒体作者、影视行业用更低成本、更快速度生产内容。这一过程,是人工智能发展浪潮的第二阶段——普及期。

在构建新产业引擎方面,业内已经公认人工智能技术是互联网技术出现以来,最具影响力和冲击力的一次技术浪潮,足以与二十年前互联网技术的出现相媲美。如果把过去四十年信息技术产业的发展比喻为“手工时代”,近期人工智能技术的突破将把信息技术产业推向“自动化时代”。这也将是信息技术产业的一场“工业革命”。

数据分散、算法不足、算力薄弱等问题不容忽视

“然而,我们还仍处于人工智能产业加速缩小差距的关键期。数据分散、算法不足、算力薄弱等问题不容忽视。”李涛说。

在产出假新闻和信息泄露方面,人工智能可以生成逼真的假新闻和虚假信息,这可能会对政治、商业和社会造成深远影响;此外,人工智能也可能被用于窃取机密信息和敏感数据。

在自动化攻击和黑客行为方面,攻击者可以通过机器学习来快速扫描和攻击网络安全漏洞,从而增加网络安全风险。

此外,不容忽视的是,人工智能的“正确性”。也就是说,ChatGPT偶尔会生成一些似是而非的答案,除非用户本身就懂,否则很难发现其错误。人工智能将来可能也会生产出大量似是而非的内容,而且,发现其错误的成本很高。

打造为全球用户服务的AI引擎

ChatGPT的爆火,把“算力、算法、数据、训练”这些关键词带到了大众眼前。“算力是基础、算法是中枢、数据是原料。”李涛介绍,在世界人工智能研发格局中,聊天机器人、智能搜索、智能地图、智能云、自动驾驶、内容创作、智能零售、供应链管理等场景应用“卡位战”早已暗流涌动,行业重新洗牌已成定论,而更关键、影响更为深远的是,科技制高点是大国博弈的关键。

中国信通院数据显示,2022年我国人工智能核心产业规模(增加值)达5080亿元,同比增长18%,人工智能不断赋能经济社会各领域,成为科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要驱动力。

“我们要继续夯实研发技术、创新场景应用,坚守战略科技力量的使命担当,发挥我国科创企业在应用落地、应用创新上的独特优势,从产学研协同创新着眼推动人工智能与经济社会深度融合,在这场世界级的科技角力中,打造出引领世界的‘数字产品’和服务全球的‘数字生态’。”李涛认为,当下,既是一场全球范围的人工智能大比拼,也是全球合作共同探索未知领域的合作赛,“世界需要一个能够为全球用户服务的人工智能引擎,这是中国机会,也是所有中国企业的发展朝向”。

李涛建议,亟需发挥中国政策、资金等优势,持续加强顶层规划设计;重视人工智能基础技术和创新研究,加快核心人才培养;大力扶持建设ChatGPT替代产品所需的算力、算法、数据等新型基础设施,以推动我国科技发展长期性、系统性、创新性的发展。“尊重规律,持续积累,放眼全球,是中国人工智能产业完成关键跃升的必经之路。”李涛说。

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1.ChatGPT价格里掩盖的算力分布秘密新程序员ChatGPT 是一个复杂的自然语言处理平台,利用先进的机器学习算法来分析和创建类似人类的文本或说话方式。它的功能非常广泛,包括文本推演、文本分类和语言翻译等。针对这类模型,合理的定价方式会是一个有意思的问题。 对此,OpenAI 给出的答案非常新颖,其 ChatGPT 平台并没有按调用次数定价,而是对数据处理进行定价,这让https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/136265725
2.CHATGPT和算力有什么关系算力对于CHATGPT的训练、模型规模和推理速度都有一定的影响。较大的算力可以提供更快、更高质量的训练http://www.hlwwhy.com/ask/6709750.html
3.从ChatGPT爆火看人工智能大势开放注册两个月用户数破亿,ChatGPT火爆的背后是人工智能算法、算力和数据的再一次融合升级。现象级的ChatGPT带动人工智能第三次浪潮的再次飞跃和各国、各企业的AI竞赛。在人工智能领域,全球目前尚未形成绝对主导的技术依赖和产业生态,我国的新型举国体制如能发挥更大的作用,将给AI的发展提供极为有力的支持。中国人工https://www.cnii.com.cn/gxxww/zgdxy/ztjj/202304/t20230420_464182.html
4.毕文轩:生成式人工智能的风险规制困境及其化解:以ChatGPT的规制为摘要:以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术产生,在极大地提升人们工作效率的同时,也在相关领域带来了诸多法律风险。这种风险具体表现为:数据使用风险、生成内容滥用风险、算法滥用风险以及其他风险。目前我国虽然已经初步具备了有关人工智能的基本治理框架,但相关的理论以及实践仍在治理主体、治理规范设置、治理手段以及治理http://fzzfyjy.cupl.edu.cn/info/1035/15616.htm
5.一.ChatGPT只有有限的技术壁垒机器学习的核心算法是都是公开的算力是有后发优势的 每一年计算机的算力都在大量提升 只要晚几年甚至几个月就可以靠更强大的算力弥补很多东西 比如语音识别领域 小度 天猫精灵 小爱 Siri Alexa之间的差别都非常小 不能说小米和苹果在科技上已经拉平了 而是语音识别的难度已经很低了 二. ChatGPT只是一个处理自然语言的NLP模型 不可以进行预测 也https://xueqiu.com/3976999949/242252671
6.ChatGPT大模型训练数据集深度分析2024众所周知,算法、数据、算力是大模型时代的四方面重要因素。根据OpenAI 前期论文[16]和博客1介绍,ChatGPT 中数据集的规模和构建质量均高于以往的人工标注数据集。由此可见,在以 ChatGPT 为代表的大模型的训练中,数据集的收集、清洗和标注异常重要。本章将从预训练数据集以及人工标注的精调数据集两方面,详细介绍 http://www.360doc.com/content/24/0725/11/3066843_1129635578.shtml
7.2023ChatGPT人工智能新纪元.pdfChatGPT会成为科技行业的下一个颠覆者。 GPT的英文全称为GenerativePre-trainedTransformer(生成式预训 练转换器),是一种基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模 型。ChatGPT“脱胎”于OpenAI在2020年发布的GPT-3,任何外行都可以 使用GPT-3,在几分钟内提供示例,并获得所需的文本输出。 GPT-3刚问世时也引起了https://max.book118.com/html/2024/0112/5304213221011041.shtm
8.专题人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展风险与应对报告PDF合集本合集集中研究大语言模型产品的研发要素和核心特征,并从语言模型准确性、数据基础、模型和算法能力、安全和隐私四个维度入手,拆分出12个细分维度,分别是语义理解、语法结构、知识问答、逻辑推理、代码能力、上下文理解、语境感知、多语言能力、多模态能力、数据基础、模型和算法能力、安全和隐私。针对ChatGPT、Claude、Saghttps://www.cnblogs.com/tecdat/p/17694573.html
9.是什么让ChatGPT变得如此聪明?仍然未知的大语言模型“能力涌现但这次以ChatGPT为代表的一众大语言模型,突然突破了这个门槛,变得非常“聪明”。当然背后的原因有很多,比如自监督学习、Fine-tuning策略等等,但有一个重要的底层变化——大语言模型的“涌现”(Emergent)现象,就是说一些业界从未想象到的能力,例如基础的社会知识、上下文学习(ICL)、推理(CoT)等等,在训练参数和数据量https://36kr.com/p/2210585582301824